Tehokkaampi sisäinen tarkastus tekoälyn avulla
Sisäinen tarkastus on keskeinen osa organisaatioiden toiminnan valvontaa ja tehokkuuden parantamista. Viime vuosina tekoäly on noussut tärkeäksi työkaluksi sisäisen tarkastuksen parantamisessa ja optimoinnissa. Tekoälyn käytännönläheinen hyödyntäminen voi tuoda merkittäviä etuja sisäiselle tarkastukselle, ja tässä artikkelissa tarkastellaan, miten tämä on mahdollista.
1.Data-analyysi ja poikkeamien tunnistaminen:
Tekoäly mahdollistaa suuren määrän datan tehokkaan analysoinnin lyhyessä ajassa. Sisäinen tarkastus voi käyttää tekoälyä tunnistamaan poikkeamia liiketoiminnan prosesseissa ja transaktioissa. Esimerkiksi, tekoäly voi analysoida taloudellisia tietoja ja tunnistaa epätavallisia transaktioita tai potentiaalisia petoksia.
Esimerkki: Tekoäly voi analysoida suuria määriä myyntitapahtumia ja tunnistaa poikkeamia normaalista käyttäytymisestä. Jos järjestelmä havaitsee äkillisen suuren alennusten käytön ilman selkeää syytä, se voi generoida hälytyksen tarkastajille mahdollisen väärinkäytöksen havaitsemiseksi.
2. Riskien arviointi ja priorisointi:
Tekoäly voi auttaa sisäistä tarkastusta tunnistamaan liiketoimintaan liittyvät riskit ja arvioimaan niiden vaikutuksia. Tämä auttaa tarkastajia keskittymään korkean riskin alueisiin ja suunnittelemaan tarkastuksia strategisesti.
Esimerkki: Tekoäly voi arvioida organisaation liiketoiminnan riskejä analysoimalla erilaisia tekijöitä, kuten taloudellista tilannetta ja toimittajien luottokelpoisuutta. Sen avulla tarkastajat voivat keskittyä ensisijaisesti niihin riskeihin, joilla on suurin vaikutus liiketoimintaan.
3. Automatisoidut tarkastustoimet:
Rutiininomaiset ja toistuvat tarkastustoimet voivat olla aikaa vieviä. Tekoäly voi automatisoida näitä tehtäviä, kuten laskentatoimen tarkistuksia tai dokumenttien vertailua, jolloin tarkastajille jää enemmän aikaa analyyttiseen ja strategiseen työhön.
Esimerkki: Tekoäly voi tarkistaa automaattisesti laskentataulukoita mahdollisten virheiden varalta. Jos se havaitsee poikkeavuuksia numeroiden välillä, se voi merkitä kyseiset solut tarkastajien huomioon ja säästää heidän aikaansa virheiden manuaaliselta tarkastamiselta.
4. Käytännön suositukset:
Tekoäly voi antaa käytännön suosituksia parhaista käytännöistä ja tehokkuuden parantamisesta. Se voi analysoida tarkastusdataa ja antaa ehdotuksia prosessien optimoinnista ja virheiden vähentämisestä.
Esimerkki: Tekoäly voi analysoida osto- ja myyntiprosesseja ja havaita pullonkauloja. Se voi ehdottaa tehokkaampia tapoja optimoida varastojen hallintaa tai minimoida viivästyksiä toimituksissa, mikä voi parantaa koko liiketoiminnan suorituskykyä.
5. Jatkuva valvonta:
Perinteinen tarkastus on usein kertaluonteinen tapahtuma, mutta tekoälyn avulla voidaan saavuttaa jatkuva valvonta. Järjestelmät voivat olla jatkuvassa seurannassa ja hälyttää tarkastajia mahdollisista ongelmista reaaliajassa.
Esimerkki: Tekoäly voi seurata jatkuvasti tietoturvalokien tietoja etsien mahdollisia tietomurtoyrityksiä. Jos se havaitsee epäilyttävän toiminnan, se voi välittömästi ilmoittaa tarkastajille, jotta voidaan ryhtyä toimiin.
6. Ennakoiva analytiikka:
Tekoäly voi hyödyntää historiallista tarkastusdataa ja ennustavia malleja tunnistaakseen tulevia riskejä ja mahdollisuuksia. Tämä auttaa organisaatiota valmistautumaan tuleviin haasteisiin ja tekemään fiksumpia päätöksiä.
Esimerkki: Tekoäly voi analysoida historiallista myyntidataa ja ennustaa tulevia kysynnän muutoksia tiettyihin tuotteisiin. Näin organisaatio voi varautua paremmin resurssien tarpeisiin ja ehkäistä ylitarjontaa tai alitarjontaa.
Yhteenveto:
Tekoälyn käytännönläheinen hyödyntäminen sisäisessä tarkastuksessa tarjoaa monia etuja, kuten tehokkuuden lisääminen, riskien tunnistaminen ja paremmat päätökset. On kuitenkin tärkeää ymmärtää, että tekoäly on työkalu, joka vaatii oikeanlaista asiantuntemusta ja johdonmukaista ylläpitoa. Sen avulla sisäinen tarkastus voi saavuttaa uuden tason tarkkuutta ja vaikuttavuutta liiketoiminnan valvonnassa.
Nämä esimerkit korostavat, kuinka tekoäly voi tuoda konkreettisia etuja sisäiseen tarkastukseen parantaen tehokkuutta, havaiten riskejä ja tarjoten käytännön ratkaisuja liiketoiminnan haasteisiin. Kuitenkin on tärkeää huomata, että tekoälyä tulee käyttää yhteistyössä ihmisten kanssa, jotta saadaan paras mahdollinen hyöty irti sen tarjoamista mahdollisuuksista.
——————————————————————————————————————————————
Yllä oleva artikkeli esimerkkeineen on 100 %:sti OpenAI:n kehittämän tekoälyyn perustuvan ChatGPT-3.5:n kirjoittama, eikä sitä ole tietoisesti haluttu korjata. Artikkelin tarkoituksena on herättää ajatuksia siitä, miten tekoälyä voi jo pienellä kynnyksellä ilman teknistä osaamista hyödyntää vähintäänkin ajatuksien herättäjänä ja sparraajana. Toistaiseksi lainsäädäntö ei tunne tekoälyä, eivätkä tekoälyn tuottamat tekstit näin ollen ole lähtökohtaisesti tekijänoikeuden alaisia. Tekoälyn hyödyntämisessä on kuitenkin kiinnitettävä erityistä huomiota siihen, mitä tietoja sille antaa ja mihin ne voivat päätyä.
Henrik Tikkanen
Avaa koko näytössä