عصر جديد لعمليات التدقيق المعزّزة بالذكاء الاصطناعي

إن الذكاء الاصطناعي هو حجر أساس التقنيات الحديثة الذي أحدث تطوراً مبهراً في مختلف القطاعات، وليس من المفاجئ أن يشهد مجال التدقيق أيضاً تحولاً جذرياً بفضل الإمكانيات الهائلة لأدوات الذكاء الاصطناعي التي تدعم مجال التدقيق من خلال محورين أساسيين

تحسين الجودة بفضل الأدوات المتقدمة التي تساهم في رصد أوجه التضارب ومحاولات الاحتيال فضلاً عن تقييم المخاطر

تعزيز الكفاءة من خلال معالجة مجموعات البيانات الضخمة بسرعة فائقة، مما يساهم في اتخاذ القرار بشكل أسرع مقارنة بالطرق التقليدية

تأثير الذكاء الاصطناعي واسع النطاق

لقد أذن الذكاء الاصطناعي ببدء مرحلة تحويلية في مجال التدقيق، حيث عملت أدوات الذكاء الاصطناعي على زيادة مستوى دقة وكفاءة عمليات التدقيق بفضل قدرتها على معالجة كميات هائلة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، بما في ذلك النصوص والصور. ويُعد تحليل الأنماط المتقدم المدعوم بالذكاء الاصطناعي أداةً حيوية للكشف عن الأنماط المتضاربة ومنع محاولات الاحتيال، وذلك من خلال تحديد التناقضات بإتقان تام ضمن مجموعات البيانات الشاملة

إن دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات التدقيق يؤدي إلى تحقيق التطور في دور المدقق تدريجياً ليصبح أكثر استراتيجية ويمكن المدقق من توقع أماكن الخلل قبل حدوثها بالإضافة إلى الاستفادة الأمثل من رؤى المدققين في مجالات التدقيق التي تحتاج إلى حكم بشري. ولكن قد يحتاج هذا التحول في نموذج العمل إلى عدة سنوات لكي يأتي بنتائج ملموسة وقد تظهر نتائج تحسن الكفاءة على المدى البعيد، وهذا لأن ذلك التحول سيتطلّب تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي وكفاءات الموارد البشرية في المجالات التي تحتاج إلى اتخاذ أحكام نهائية

تنطوي تحليلات البيانات في عمليات التدقيق على اكتشاف الأنماط وتحديد أوجه التضارب واستخراج المعلومات من خلال التحليلات وإعداد النماذج والتمثيل المرئي للبيانات. وتساهم هذه الإجراءات في تكوين صورة أوضح عن عمليات المنشأة ومخاطرها. (المعهد الأمريكي للمحاسبين القانونيين المعتمدين 2017)

تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة التي تساهم في رفع كفاءة ممارسات التدقيق

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تساعد تقنية "معالجة اللغة الطبيعية" الآلات في تفسير وفهم اللغة البشرية كي تتمكن من تنفيذ المهام المتكررة بشكل تلقائي. كما يمكن للمدققين توظيف هذه التقنية في تحليل البيانات النوعية، مثل محتوى التقارير السنوية ورسائل البريد الإلكتروني والعقود والاتفاقيات، للتأكد من مدى الالتزام وتحديد الأنماط التي تشير إلى وجود سلوكيات احتيالية

مثال: استخراج الموضوعات الرئيسية من أقسام البحث أو التحليل الخاصة بالإدارة في التقارير السنوية من أجل تحديد التناقضات أو البيانات غير المتطابقة

أتمتة العمليات الآلية (RPA)

تُعد أتمتة العمليات الآلية واحدة من التطبيقات الرئيسية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي، وهي تتيح أتمتة المهام المتكررة باستخدام الروبوتات البرمجية. (أنستازيا فيديك، جيمس هودسون، ناتاليا كيميتش، وآخرون - 2022). ويمكن استخدامها لأتمتة عمليات جمع البيانات الأولية والمراحل الأولية لعملية تحليل البيانات

مثال: أتمتة عملية استخراج بيانات المعاملات الخاصة بنظام موارد المؤسسة لاختيار العينات وإجراء التدقيق الأولي

يمكن أيضاً استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات وإعداد النماذج التنبؤية ورصد البيانات غير المتطابقة، كما يمكن تطبيق خوارزميات محددة على البيانات المالية للتنبؤ بالحالات المحتملة للتخلف عن السداد أو لتحديد أنماط المعاملات غير المألوفة التي تشير إلى وجود محاولات احتيال

الأتمتة المعرفية تجمع تقنية الأتمتة المعرفية في مجال التدقيق بين أتمتة العمليات الآلية (RPA) وتعلم الآلة لأتمتة المهام الأكثر تعقيداً التي تتطلب اتخاذ قرارات محددة، مثل تصنيف المعاملات أو تقييم المخاطر أو إجراء التنبؤات حول الصحة المالية للمؤسسة

تعمل الأتمتة المعرفية على توظيف الذكاء الاصطناعي لرصد الأخطاء في التقارير المالية (شولنبيرغ 2007)، وتساهم هذه الطريقة القائمة على تعلم الآلة في كشف التناقضات والبيانات غير المتطابقة. وقد أشارت الدراسة التي أجراها جنتنر وآخرون (2018) إلى أن الذكاء الاصطناعي يساهم في تسريع عملية التدقيق وكشف الأخطاء والتعرف على أنماط البيانات بما يضمن اتخاذ قرارات مبنية على توقعات مدعمة بالبيانات. وقد أثبتت أدوات التدقيق المدعومة بالذكاء الاصطناعي فعاليتها في تنفيذ عمليات التدقيق المعقدة بطريقة أكثر كفاءة ودقة مقارنة بالعامل البشري

مثال: تصنيف مختلف أنواع النفقات آلياً في مجموعات البيانات الضخمة وتقييم مدى امتثالها لسياسات وإجراءات المؤسسة

أدوات عرض البيانات

تعمل هذه الأدوات على تحويل البيانات المعقدة إلى رسوم بيانية ومخططات وتنسيقات مرئية أخرى لتمكين المدققين من فهم أحجام هائلة من البيانات وتحديد الأنماط أو القيم المتطرفة أو البيانات غير المتطابقة

مثال: إنشاء تمثيل بياني للمعاملات المالية للمؤسسة على مدار السنة في ضوء خططها التشغيلية المعتمدة

تقنية البلوك تشين

تقنية البلوك تشين هي دفتر الأستاذ الرقمي الذي يتم فيه تخزين البيانات في كتل متسلسلة، وقد أثبتت هذه التقنية كفاءتها في توفير بيئة مثالية تضمن تحقيق الشفافية والحماية من التلاعب في سجلات التدقيق والمعاملات

مثال: عند تدقيق سجلات شركة تعتمد تقنية البلوك تشين في سلسلة التوريد الخاصة بها، يمكن للمدققين التحقق من صحة وسلامة المعاملات من دون الاعتماد فقط على تأكيدات جهات التدقيق الخارجية

التعرف الضوئي على الحروف (OCR)

تقنية التعرف الضوئي على الحروف هي واحدة من أدوات الذكاء الاصطناعي التي أثبتت فعاليتها في تبسيط وتعزيز عمليات مراجعة العقود، لاسيما عقود التأجير، إذ تعمل على تحويل الصور أو النصوص إلى نصوص مشفرة، ويمكن استخدامها في تحويل السجلات الورقية إلى نسخ رقمية أو استخراج البيانات من الوثائق الممسوحة ضوئياً

مثال: تصوير بيانات المعاملات ضوئياً واستخلاصها من الفواتير الورقية من أجل دمجها في أنظمة التحليل الإلكترونية

نظرة على مستقبل التدقيق

إن تبنّي تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال التدقيق بات أكثر من مجرد تحولاً تكنولوجياً، بل هو نهج تحوليّ نحو تحقيق مستوى غير مسبوق من الجودة والكفاءة. لذلك يتعين على الشركات مواكبة هذه الاتجاهات والاستعداد لمستقبل يعتمد على الذكاء الاصطناعي كأداة حاسمة لرفع كفاءة المدقق وتحسين جودته خلال إجراء عمليات التدقيق. وفي النهاية سيظل الذكاء الاصطناعي مجرد أداة لن تستطيع اتخاذ القرار النهائي الذي يحتاج إلى الحكم البشري والخبرات والتجارب الإنسانية، مما يعني أنه يمكن تحقيق أعلى مستويات الجودة والكفاءة في ممارسات التدقيق من خلال الدمج بين ذكاء الآلات وخبرات ومعارف المدققين البشريين