감사 기술은 뜨거운 주제이며 기업의 업무 방식을 계속 변화시키고 있습니다. 그러나 감사 회사는 어떻게 따라갈 수 있습니까? 여기에서 주요 감사 기술 동향을 살펴보고 기업이 알아야 할 사항을 다룹니다.
AI에 관해서는 누구나 그것을 유행어로 치부하는 것에 대해 용서받을 수 있습니다. 이 기술은 초기 단계이지만 이미 관련성이 있습니다.
감사에 AI가 유용한 좋은 예는 MindBridge에서 개발한 소프트웨어를 기반으로 하는 IRIS Ai Auditor입니다. 이 감사자는 기계 학습 및 기타 AI 기술을 적용하여 감사자가 회사 재무 데이터 내에서 데이터 이상 및 위험한 거래를 식별하는 데 도움을 줍니다. 이것은 현재 영국의 여러 대형 회계 회사에서 사용하고 있습니다.
소규모 회사의 경우 이 최첨단 기술의 현재 시험에서 얻은 교훈을 활용할 수 있습니다. 대기업에서의 활동은 이 기술의 미래를 위한 샌드박스 역할을 하고 있습니다. 영역에 귀를 기울이면 적시에 이러한 혁신을 실행하고 대신 테스트를 거친 프로젝트를 실행할 수 있습니다.
많은 AI 도구가 데이터 분석을 향상시키기 때문에 여기에 AI와 겹치는 부분이 있습니다. 이 기술은 대량의 데이터를 빠르게 추출, 검증 및 분석하는 도구로 구성됩니다. 도구는 전체 인구, 즉 거래의 100%에 적용되며 판단을 지원하거나 결론을 내리거나 추가 조사를 위한 방향을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터 시각화는 분석의 또 다른 유용한 부분입니다. 이것은 단순히 데이터를 쉽게 분석하고 생생하게 표현하며 사람들이 발견의 중요성을 이해하도록 돕는 데이터를 제공하는 방법입니다. 데이터 시각화 인터페이스가 향상되어 비전문가도 데이터 분석을 사용할 수 있습니다.
분산 원장 기술(DLT)과 블록체인은 같은 것입니까? 정확히. DLT는 블록체인의 일부 아이디어와 철학을 기반으로 합니다. 사실 블록체인은 일종의 DLT입니다.
DLT는 하나의 중앙 기관에 의해 저장되거나 확인되지 않는 기록 데이터베이스입니다. 블록체인과 다른 점은 구현자가 블록체인을 더 잘 제어할 수 있기 때문에 단기적으로 더 실현 가능한 프로젝트가 된다는 것입니다. 그러나 많은 이상주의자들은 이를 블록체인과 완전히 탈중앙화된 세상을 향한 한 걸음으로 봅니다. 이러한 방식으로 저장된 모든 데이터는 암호화되어 서로 다른 서버의 네트워크에 분산됩니다.
작동 중인 이 기술의 좋은 예는 Ernst and Young의 파일럿에서 나옵니다. EY Blockchain Analyzer는 EY 감사 팀이 여러 블록체인 원장에서 조직의 전체 거래 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 감사관은 데이터를 조사하고 트랜잭션 분석을 수행하여 트랜잭션 이상값을 조정 및 식별할 수 있습니다. 이 기술은 거래소 또는 자산 관리 회사에서 관리하거나 거래하는 여러 암호화폐 및 기타 여러 암호화 자산의 테스트를 지원하도록 설계되었습니다.
"내가 왜 이것에 신경을 써야 합니까?"라고 생각할 수도 있습니다. 나는 지금 우리 회사가 운영되는 방식으로 살 수 있습니다.” 아마도 가장 중요한 이유는 경쟁자가 관심을 갖기 때문일 것입니다. 우수한 고객 경험을 제공하기 위해 기술을 사용하는 회사에 고객을 잃을 여유는 없습니다. 하지만 한 번에 모든 것을 할 필요는 없습니다. 작은 승리를 찾으십시오. 사고 방식을 바꾸고 회사의 디지털 철학을 개발하는 것은 중요한 첫 번째 단계입니다.
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