Присоединяйтесь к нашим ежедневным и еженедельным информационным бюллетеням для последних обновлений и эксклюзивного контента в лидирующем отраслевом освещении искусственного интеллекта. Узнать больше
Никто действительно не любит проверять, но это важная функция, чтобы обеспечить практику и политику компании и/или человека выше доски. И, как и во всех работах, кто -то должен это сделать.
Аудиторы, как правило, тратят свое время на изучение рисков бизнеса и то, как они контролируют их — также известные как риски и контроль. Но написание всех рисков и контролей в стандартную матрицу контроля риска или матрицу оценки риска может занять много времени, даже если они часто похожи на разные отделы и компании, что делает утомительную, повторяющуюся задачу-такую, которая может показаться идеальным для решения ИИ.
Это именно то, что является размышлением об аудиторской плате, 10-летней облачной программной компании, которая изготавливает веб-платформу специально для аудиторов. На этой неделе компания официально запустила свои передовые функции искусственного интеллекта, известные как Auditboard AI, направленная на значительное повышение эффективности команд аудита и управления рисками.
«Проблема номер один, которую мы видим в нашей клиентской базе, заключается в том, что между работой, которую необходимо выполнить, растет разрыв, и количество людей, которые есть у их аудиторской команды или команды по соблюдению», — сказал Антон Дам, вице -президент по технике Data, AI/ML на аудиторском интервью, в интервью VentureBeat, проведенном ранее на этой неделе. «Мы считаем, что ИИ является той, что может прыгнуть и соединить его».
История инноваций в устойчивой индустрии
Аудиторское плата была основана в 2014 году Даниэлем Ким и Джеем Ли, оба друзья возвращаются в детские и бывшие аудиторы в PWC и EY. Текущий генеральный директор — Скотт Арнольд.
Компания получила быстрый рост и поглощение между командами аудита, риска, устойчивости и соблюдения требований на крупных предприятиях, и теперь может похвастаться обслуживанием более 2000 клиентов, в том числе почти 50% от Fortune 500.
Большая часть этого была ее облачная платформа управления рисками для аудита веб-приложений, ранее известная как Soxhub, которая упростит создание оценки рисков, аудитов и матриц оценки рисков.
До аудита многие аудиторы полагались на готовые программные таблицы, которые им приходилось вручную приспособиться, чтобы соответствовать их потребностям, часто тратя ценное время, просто настраивая его для размещения своих рабочих процессов.
Вместо этого Auditboard запускается, чтобы дать им настраиваемый инструмент для приборной панели и создания, предназначенный для них, и их наиболее распространенные функции, включая выдачу запросов документов для других частей компании аудиторов, сортировки аудитов по разным категориям, видение обновлений статуса в реальном времени для аудитов и разрешение на комментарии @-mention и потоки, сходные с другими облачными общими документами.
Теперь компания переезжает, чтобы встроить еще большую автоматизацию благодаря появлению генеративных ИИ и крупных языковых моделей (LLMS).
Ускорение аудита через рецензируемые люди LLM
Вместо того, чтобы аудитор, который должен вручную вводить описание риска и управления в своей матрице в аудиторской плате, аудиторы могут нажать новую кнопку «генерировать», которая будет использовать LLM под капюшоном для вывода, рекомендуемый язык для рисков и элементов управления.
LLM рассмотрит контекст этого конкретного элемента, включая связанную документацию, предоставленную аудитором или аудиторированным лицом, и генерирует рекомендуемое описание. Аудитор просто должен принять результат или быстро отредактировать его и перейти к следующему описанию.
«У нас просто появляется не просто модал чата», — сказал Дам VentureBeat. «Это интегрировано в UX нашей платформы»
Один клиент аудита, поделился с VentureBeat, что он сокращает время, потраченное на написание этих повторяющихся записей описания с 10 минут до 1 минуты.
«Auditboard AI изменил изменение игры для меня и мою команду»,-сказала еще одна довольная клиент Мелисса Пики, старший менеджер по аудиту в Souniverse, в заявлении для прессы. «Я могу сделать все быстрее, а это значит, что это огромный мультипликатор.
Что под капюшоном?
Auditboard отказался указать, какие LLMS он использовал для своей новой функции Auditboard AI, но DAM заявил, что Microsoft была среди своих партнеров по ИИ, и что компания не была «единственным модельным магазином» и имела обученные и настраиваемые модели «где это имеет смысл».
Кроме того, Дам сказал VentureBeat, что различные модели были вызваны в каких -либо рабочих процессах аудитора с новым Auditboard AI по мере необходимости, в зависимости от функции, которую они пытались выполнить.
«Мы точно настроим модель, которая позволит нам надлежащим образом сравнить платформу -требование с контролем», — сказал Дам, в качестве примера того, что компания сделала с LLMS за кулисами.
«Ключ для нас: работает ли он для домена, и достаточно ли он высокий качество?» Он заявил.
Целостность данных клиента и безопасность — «священное»
Кроме того, отметив, что его клиенты были в силу своей работы в высокорегулируемых отраслях, требующих безопасности данных, DAM заявила, что Auditboard AI отделяет все данные клиентов друг от друга и никогда не объединяла их, что означает, что каждый клиент может свободно использовать AI, не беспокоясь о том, чтобы он протекал за пределы своей учетной записи аудита.
Данные клиента, введенные в аудиту, отправляются через зашифрованный трафик для обеспечения облачных серверов Microsoft Azure для обработки LLM, а затем вернуться в эту конкретную учетную запись аудита.
«Для нас граница клиента — священная, мы не нарушаем это», — заявил Дам.
Автоматируя рутинные задачи и предлагая интеллектуальные предложения, Auditboard AI позволяет практикующим специалистам создавать подробные описания риска и управления, определять перекрытия в работе и управления картой в различных структурах. Решение теперь доступно в целом для всех пользователей и клиентов Auditboard.
Источник
