영국 감사 시장 긴장으로 가득 차 있다. 다양한 요인이 환경을 재정의하고 있지만 가장 두드러진 것은 감사 관행에 대한 광범위한 조사와 업무상 과실에 대한 세간의 이목을 끄는 주장입니다.
이러한 긴장의 결과로 회계에 대한 신뢰가 떨어지고 있으며 대중과 정치인 모두 감사 직업의 역할과 책임에 의문을 제기하고 있습니다.
이 부문이 주요 개혁에 대비한 지금은 중대한 변화의 시기입니다. 유동적인 시장과 변혁적 기술 의 결합 이는 현장에 있는 사람들이 현재 상태를 재평가하고 성공을 향한 길을 개척하기에 완벽한 시간임을 의미합니다.
문제가 대두되고 있음에도 불구하고, 곤경에 대한 업계의 대응은 현재까지 압도적이었습니다.
일부 기업은 후유증에 대한 두려움 때문에 감사 업무를 포기하는 소극적 접근 방식을 취했지만, 이는 특히 문제를 해결할 보다 긍정적이고 능동적인 방법이 있는 경우 과감한 조치입니다. 새로운 기술과 방법론의 구명 뗏목을 붙잡음으로써 회계사는 폭풍우를 헤쳐나가고 이 새로운 스캔들의 물결을 헤쳐나갈 수 있습니다.
회계 산업에 대한 현재의 압력은 변화하는 환경의 징후입니다. 디지털 채널의 급속한 확산은 비즈니스 운영을 변화시키고 소비자 기대치를 재정의하고 있습니다.
빅데이터는 더 이상 미래 전망이 아닌 뉴 노멀입니다. 데이터 세트의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 조직은 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 인프라를 강화해야 합니다.
인터넷을 통해 클라이언트 비즈니스가 글로벌 규모로 거래할 수 있게 됨에 따라 회계 회사는 데이터 관리의 고유한 복잡성에 대처하기 위해 조직 구조를 조정하고 있으며 글로벌 기업 전체에서 여러 ERP 시스템을 사용하는 것은 문제를 악화시킬 뿐입니다.
현대 회계 관행 전반에 걸쳐 흐르는 정보의 양이 증가함에 따라 자연스럽게 데이터 무결성과 관련된 위험이 증가합니다. 이러한 위험은 일반적으로 재무 이상을 감지하는 기능이 중요한 중요한 감사 단계에서 나타납니다. 불행히도 기존의 감사 도구는 폭발적인 데이터를 처리하고 회계 관행을 걱정스럽게 노출시킬 수 있는 장비가 부족합니다.
그러나 그들을 둘러싼 세상은 가차 없이 변하고 있지만 회계법인이 적용하는 감사 방법론은 거의 변하지 않았습니다. 모든 사람이 볼 수 있는 영향이 있습니다.
직업에 대한 신뢰가 약화되면서 감사가 공식적으로 수행해야 하는 것과 사회가 기대하게 된 것 사이의 '기대 격차'가 점점 커지고 있습니다. 계약서를 유지하고 요구 사항을 충족했다고 선언하는 기업은 필요하지만 더 이상 충분하지 않습니다.
사회는 더 많은 것을 기대합니다. 그 격차를 해소하는 것은 업계의 의무입니다. 고맙게도 인간과 인공 지능의 강력한 결합을 활용하는 혁신적인 도구는 사전 예방적 기업이 감사 프로세스를 현대화하고 회계 오류의 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다.
최근 회계 스캔들의 증가는 오래된 감사 도구가 더 이상 빅 데이터의 쓰나미를 조사할 수 없다는 분명한 증거입니다.
구식의 규칙 기반 CAAT(Computer-Aided Audit Tool) 및 샘플링 방식은 재무 데이터의 이상 징후를 감지하는 데 주요 장벽이 됩니다.
CAAT의 사용은 널리 알려져 있지만 보조 스크립팅 도구는 규칙을 수동으로 스크립팅하기 위해 기술적인 기술에 크게 의존합니다. 이러한 기술 세트가 부족할 뿐만 아니라 규칙 자체도 쉽게 우회할 수 있습니다.
기본적으로 CAAT 기반 접근 방식은 일반적으로 증가하는 대규모 데이터 세트 전반에 걸쳐 적용 범위가 제한되어 오류, 비정상적인 트랜잭션 또는 이상을 감지하기 어렵게 만듭니다.
또한 샘플링 방법론은 데이터의 하위 집합에서 증거 부족만 감지할 수 있습니다. 샘플링 방법론은 전체 데이터 세트에 오류가 없음을 나타내는 매우 약한 지표이며 대부분의 데이터 세트에서 오류를 발견할 가능성이 있습니다.
이 두 가지 제약 조건을 결합하면 관행을 중요하고 피할 수 있는 위험에 취약하게 만듭니다. 더 좋은 방법이 있습니다.
감사 프로세스에 인공 지능(AI)을 적용하는 것은 회계 회사의 재무 분석에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 도구를 사용하면 모든 거래에 대해 신속하고 위험 등급 분석을 수행할 수 있습니다.
이 접근 방식은 여러 테스트 기준과 관련하여 AI 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 전체 데이터 세트를 빠르고 효율적이며 안정적으로 분석합니다. 사용자, 공급업체, 거래 또는 위험별로 모든 데이터 포인트에 대한 보기를 제공하는 이 포괄적인 방법론은 재무 부정을 감지하는 조직의 능력을 크게 강화합니다.
또한 기술이 인간을 대체한다는 두려움과는 거리가 멀고 AI는 회계 관행의 기능을 향상하고 지원합니다. 결정적으로 AI 도구는 결정을 내리지 않습니다. 단순히 인간 개입을 위한 데이터를 강조하고 회계사가 결정을 내리고 정당화하는 데 도움이 되는 근거를 제공합니다. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 강화하고 능력을 배가시키는 역할을 합니다.
AI를 사용하면 전통적인 샘플링 방법론의 위험을 제거할 수 있습니다. 또한 최고의 도구에는 스크립팅이 필요하지 않기 때문에 회계사는 고객에게 가치를 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
이는 경쟁 우위를 확보할 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다. 기본적으로 위험을 줄이는 능력은 매우 유용하지만 AI 기술은 오류 및 사기 감지에만 국한되지 않기 때문입니다.
가장 스마트한 도구는 정교한 데이터 분석과 강력한 시각화를 제공하여 기업이 실시간으로 고객에게 향상된 가치를 제공할 수 있도록 지원합니다.
이를 통해 고객 참여가 연례 감사의 제약을 넘어 회계사가 잠재적 문제를 식별하고 사전 예방적 조언을 제공할 수 있게 하여 분석을 사후 통찰력에서 통찰력으로 예측으로 이동합니다. 그 과정에서 이는 고객이 연말에 예상치 못한 놀라움을 피할 수 있도록 더 나은 파트너십 기반 관계를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI의 채택은 복잡하고 경쟁이 치열한 시장에서 주요 차별화 요소가 될 수 있습니다. 과거에 소규모 조직은 구현 비용에 대해 미루어 대규모 배포를 기피했습니다. 클라우드 기반 서비스의 출현은 경쟁의 장을 평평하게 하여 모든 사람이 저렴하고 액세스할 수 있는 AI용 플랫폼을 만들었습니다. 클라우드의 AI를 기반으로 하는 감사 도구는 조직에 경쟁 우위를 제공하고 하룻밤 사이에 선두 기업이 될 수 있는 기회를 제공합니다.
급속한 기술 발전과 소비자 기대의 세계적인 혁명에도 불구하고 감사 직업은 수십 년 동안 방법론을 거의 변경하지 않았습니다. 할 시간입니다.
이 부문에 대한 신뢰가 급락함에 따라 AI 도구는 투명성을 높이고 회계 회사의 역량을 변화시켜 빅 데이터의 바다를 탐색하고 그 과정에서 대중과의 '기대 격차'를 좁힐 수 있습니다.
감사 프로세스 내에서 AI 솔루션을 통합하는 기업은 규칙을 뛰어넘고 기존 샘플링 방법론의 제약을 극복하는 더 빠르고 더 효과적이고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
AI 기반 방법론은 전체 범위 분석의 확신을 주는 관행을 제공하여 모든 단일 거래를 분석하고 더 긴밀한 인간 조사를 위해 잠재적인 이상 현상을 에스컬레이션할 수 있습니다. 또한 회계사가 고객에게 상당한 부가가치를 제공하는 데 도움이 되는 향상된 데이터 분석 및 실시간 가시성을 제공합니다.
궁극적으로 AI는 회계를 재정의하고 위험을 완화하며 직업에 대한 신뢰를 회복할 수 있는 강력한 기회를 제공합니다. 각종 스캔들과 의혹으로 인해 감사 업계가 대중의 반발에 직면하고 있는 이 시기에 가장 똑똑한 조직은 기존 방법론을 버리고 AI 혁신을 닻으로 삼는 조직이 될 것입니다. AI 기반 솔루션은 위험한 바다에서 회계사에게 직업을 안전한 항구로 안내하는 구명 뗏목을 제공합니다.
