En el mundo de la auditoría en rápida evolución, las tecnologías innovadoras han revolucionado las prácticas tradicionales. Los auditores ahora están adoptando cada vez más el enfoque de auditoría ágil que se usaba anteriormente en el desarrollo de software. En particular, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un disruptor clave, con un inmenso potencial para remodelar las profesiones de contabilidad y aseguramiento.
Auditoría La implementación de la inteligencia artificial aborda la abrumadora tarea de filtrar grandes cantidades de datos, automatizando tareas como la entrada y el análisis de datos, lo que lleva a una mayor eficiencia y precisión. Esta simplificación del proceso de auditoría mejora la precisión y agiliza las operaciones, lo que en última instancia mejora los resultados de la auditoría. Una de las contribuciones más significativas del software de auditoría de IA radica en su capacidad para proporcionar conocimientos más profundos sobre conjuntos de datos complejos, descubriendo patrones y tendencias valiosos que mejoran la confiabilidad de los informes de auditoría. La IA también juega un papel crucial en la detección de actividades fraudulentas, el escrutinio de transacciones y la alerta a los auditores sobre posibles irregularidades. Al producir informes detallados sobre actividades sospechosas, el software de auditoría de IA permite a los auditores abordar de manera proactiva la mala conducta financiera, lo que garantiza una mayor integridad y cumplimiento.
La integración de IA también beneficia significativamente la evaluación de riesgos, lo que permite a los auditores realizar análisis sofisticados de los datos de un cliente, guiándolos hacia áreas que exigen un escrutinio más detallado. Esta asignación estratégica de recursos optimiza los esfuerzos de auditoría, lo que lleva a auditorías más enfocadas y efectivas. A medida que la profesión contable continúa adoptando estas tecnologías innovadoras, el futuro de la auditoría parece estar marcado por una mayor precisión, eficiencia y confiabilidad.
Un estudio Al examinar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la calidad y la eficiencia de la auditoría, se descubrió que invertir en IA conduce a una mejor calidad de la auditoría y tarifas reducidas. La encuesta analizó currículos individuales detallados de más de 310,000 36 empleados en las 5.0 firmas de auditoría más grandes para identificar la utilización de IA. La investigación reveló que un cambio de una desviación estándar en las inversiones recientes en IA se correlacionó con una disminución del 0.9 % en la probabilidad de reformulaciones de auditoría y una reducción del XNUMX % en los honorarios de auditoría.
¿Cómo se utiliza la IA en la auditoría?
El uso de inteligencia artificial en contabilidad y auditoría tiene un potencial significativo para varios aspectos del proceso de auditoría. Los programas de aprendizaje automático pueden escanear de manera eficiente a través de una gran cantidad de datos financieros, detectando rápidamente anomalías como pagos duplicados e indicadores de fraude. AI puede "leer" y analizar datos de contratos y notas internas, proporcionando información valiosa durante el análisis de datos para auditorías de estados financieros. La revisión y el análisis exhaustivos facilitados por la IA mejoran la capacidad de identificar problemas y oportunidades. Aquí hay algunas formas clave en las que se utiliza la IA en el proceso de auditoría:
- Analítica de datos: Las herramientas de análisis de datos impulsadas por IA permiten a los auditores procesar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de manera rápida y eficiente. Esto permite a los auditores identificar patrones, tendencias y anomalías que pueden requerir una mayor investigación.
- Auditoría Continua: AI facilita la auditoría continua al automatizar el proceso de recopilación, verificación y análisis de datos de manera continua. Este enfoque en tiempo real mejora la calidad de la auditoría y permite a los auditores detectar problemas rápidamente.
- Detección de fraude: Los algoritmos de inteligencia artificial de auditoría pueden analizar datos transaccionales para identificar posibles actividades fraudulentas o irregularidades. Al marcar patrones sospechosos, la IA ayuda a los auditores a centrar su atención en áreas de alto riesgo, lo que lleva a una detección de fraude más eficaz.
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL): NLP permite que los sistemas de IA comprendan y procesen el lenguaje humano. Los auditores pueden usar NLP para extraer información relevante de contratos, estados financieros y otros documentos textuales, lo que hace que el análisis de datos sea más eficiente.
- Evaluación de riesgos: AI ayuda a los auditores a evaluar los riesgos mediante el análisis de datos históricos, tendencias de la industria y proporciones financieras. Este enfoque basado en datos ayuda a los auditores a identificar áreas de alto riesgo que requieren un escrutinio más detallado durante la auditoría.
- Análisis predictivo: Los modelos predictivos impulsados por IA pueden pronosticar resultados financieros, lo que ayuda a los auditores a evaluar la razonabilidad de las proyecciones de la administración e identificar posibles problemas financieros con anticipación.
- Planificación de Auditoría y Asignación de Recursos: La inteligencia artificial en auditoría ayuda a los auditores a optimizar sus planes de auditoría al sugerir procedimientos de auditoría adecuados y asignación de recursos en función de los datos y el perfil de riesgo del cliente.
- Evaluación de riesgos: A través del análisis de datos avanzado, la IA puede identificar correlaciones y patrones que los auditores pueden haber pasado por alto, proporcionando nuevos conocimientos para comprender mejor los riesgos asociados con un trabajo de auditoría en particular.
- Detección de anomalías: AI puede identificar transacciones o patrones inusuales que podrían indicar errores o actividades fraudulentas, lo que permite a los auditores investigar más a fondo.
- Aprendizaje automático: Los algoritmos de aprendizaje automático permiten que los sistemas de IA aprendan de los datos de auditoría anteriores y mejoren su rendimiento con el tiempo. Este proceso de aprendizaje iterativo mejora la precisión y la eficacia de las herramientas de auditoría impulsadas por IA.
- Revisión de documento: Auditoría La inteligencia artificial puede automatizar la revisión de grandes volúmenes de documentos, como contratos, facturas y estados financieros, haciendo que el proceso sea más rápido y preciso.
Las herramientas de IA como Chat GPT ya están desempeñando un papel vital en la elaboración de programas de auditoría básicos. Al aprovechar las capacidades de IA, los auditores pueden generar programas de auditoría personalizados que se alinean con precisión con el alcance y los objetivos específicos de cada compromiso. Esto agiliza el proceso de planificación y mejora la eficiencia general de las auditorías.
A pesar del potencial, la IA todavía es relativamente nueva en el panorama de la auditoría. Se están realizando desarrollos y refinamientos continuos para las herramientas habilitadas para IA, y las principales firmas de auditoría están experimentando con su implementación. Algunas empresas ya han incorporado tecnología de aprendizaje automático, como chatbots, en sitios web para abordar consultas básicas. Durante la próxima década, los clientes pueden anticipar un mayor uso de la IA en los procesos de auditoría. Sin embargo, es esencial reconocer que la transformación completa de las auditorías no ocurrirá de la noche a la mañana. El elemento humano de la auditoría sigue siendo invaluable y no corre el riesgo de volverse obsoleto. La combinación de la experiencia humana con las eficiencias impulsadas por la IA conducirá en última instancia a auditorías más completas y efectivas.
Beneficios de usar IA en auditoría
La integración de herramientas habilitadas para IA en las auditorías ofrece numerosas ventajas clave, especialmente en términos de practicidad. Los programas informáticos superan a los humanos en el análisis rápido de grandes volúmenes de datos y texto, lo que elimina la posibilidad de errores humanos. Al confiar a la inteligencia artificial en la auditoría tareas repetitivas como revisar hojas de cálculo, digitalizar datos y comparar conjuntos de datos, los auditores ganan más tiempo para concentrarse en un análisis en profundidad basado en los conocimientos proporcionados por la IA. Algunos beneficios específicos de la IA en la auditoría incluyen:
- Eficacia mejorada: La incorporación de IA en la auditoría genera una mayor eficiencia, agilizando varias tareas manuales, como la entrada y el análisis de datos. Al automatizar estos procesos, los auditores pueden trabajar de manera más rápida y efectiva, liberando un tiempo valioso para enfocarse en tareas más complejas que requieren experiencia humana.
- Mejora de la calidad de la auditoría: La capacidad de AI para evaluar con rapidez y precisión grandes cantidades de datos mejora significativamente la calidad de la auditoría al reducir la probabilidad de errores y omisiones. Los auditores pueden aprovechar las capacidades de análisis de datos de AI para identificar posibles problemas y riesgos, lo que les permite concentrar sus esfuerzos en áreas que requieren más pruebas, minimizando así el riesgo de pasar por alto errores graves u otros problemas críticos.
- Costos mas bajos: La automatización de procesos previamente manuales a través de IA contribuye al ahorro de costes en el proceso de auditoría. La reducción de los tiempos de auditoría, posible gracias a las eficiencias impulsadas por la IA, da como resultado una reducción de los gastos generales de auditoría. Además, la IA puede identificar áreas específicas que requieren pruebas específicas, optimizando la asignación de recursos y reduciendo aún más el tiempo y los recursos necesarios para completar una auditoría.
- Mejor análisis: AI ofrece capacidades analíticas superiores, lo que permite a los auditores descubrir tendencias y patrones complejos que pueden ser difíciles de detectar manualmente. Mediante el análisis de vastos conjuntos de datos financieros, la IA puede detectar de manera efectiva posibles fraudes, lo que ayuda a los auditores a identificar irregularidades que podrían haber sido difíciles de detectar utilizando métodos convencionales.
- Evaluación de riesgos mejorada: La IA juega un papel vital en la mejora de la evaluación de riesgos durante el proceso de auditoría. Al analizar grandes volúmenes de datos financieros, la IA brinda a los auditores una comprensión más profunda del estado financiero y los riesgos potenciales de una empresa. Esta valiosa información permite a los auditores centrar sus esfuerzos de prueba en áreas de alto riesgo, donde es más probable que ocurran incorrecciones materiales, lo que en última instancia conduce a una auditoría más específica y eficaz.
El análisis de datos impulsado por IA en la auditoría ofrece una amplia gama de aplicaciones, que abarca tanto aspectos predictivos como prescriptivos. Estas herramientas avanzadas permiten a las organizaciones y auditores anticipar desafíos potenciales y diseñar soluciones efectivas de manera proactiva. Al aprovechar todo el potencial del análisis de datos impulsado por IA, los auditores pueden elevar su proceso de toma de decisiones, lo que lleva a auditorías más proactivas y perspicaces.
Auditorías basadas en IA con Nanonets
La inteligencia artificial en auditorías con Nanonets ofrece una solución poderosa para las organizaciones que buscan optimizar sus flujos de trabajo de auditoría y mejorar la eficiencia operativa general. Flow, impulsado por Nanonets, sirve como un sólido software de automatización de auditoría que presenta una plataforma de extracción de datos impulsada por IA y una gama de funciones avanzadas diseñadas para satisfacer las necesidades específicas de los procesos de auditoría.
Una de las características destacadas de Nanonets son sus operaciones de auditoría centralizadas, que reúnen todas las tareas y datos relacionados con la auditoría en una plataforma unificada, lo que agiliza la comunicación y la colaboración entre los equipos de auditoría. Los algoritmos de inteligencia artificial del software desempeñan un papel crucial para garantizar la precisión de los datos y la preparación para la revisión, minimizando el riesgo de errores y discrepancias durante el proceso de auditoría.
Las nanoredes reducen significativamente los esfuerzos manuales con sus capacidades de clasificación y reconocimiento de gastos automatizados. Al aprovechar la IA y el aprendizaje automático, el software extrae sin esfuerzo la información de las transacciones y la integra a la perfección en varios software comerciales, como los sistemas ERP. Esta integración no solo simplifica los procesos de pago y conciliación, sino que también mejora la accesibilidad y la transparencia de los datos durante las auditorías.
Un diferenciador clave de Nanonets son sus potentes capacidades de flujo de trabajo para la evaluación de riesgos, que incorporan reglas personalizadas y un modelo humano en el circuito. Al automatizar las evaluaciones y marcar documentos para excepciones y violaciones de reglas, Nanonets permite a los auditores enfocarse en áreas críticas, mejorando la eficiencia y la precisión. Además, el software facilita las reglas de automatización, agiliza los controles y enruta los documentos marcados al personal adecuado para su aprobación, optimizando aún más el proceso de auditoría.
Nanonets prioriza la privacidad y la seguridad de los datos, asegurando el cumplimiento de los requisitos de auditoría. El software mantiene un registro seguro de todas las actividades, estableciendo un archivo digital de documentos financieros, lo que permite un acceso rápido y una fácil recuperación durante las auditorías.
Nanonets simplifica la integración con los flujos de trabajo existentes a través de integraciones con un solo clic con el popular ERP y el software de pago. Esta perfecta integración agiliza los procesos financieros, liberando un tiempo valioso para la toma de decisiones estratégicas y mejorando la eficiencia operativa general.
Con sus capacidades de automatización de procesos robóticos (RPA), Nanonets permite a las organizaciones analizar datos históricos, generar estados financieros y hacer pronósticos basados en datos, facilitando decisiones estratégicas informadas.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es un ejemplo de inteligencia artificial en auditoría?
Un ejemplo de IA en la auditoría es la implementación de plataformas de reconocimiento y extracción de datos impulsadas por IA como Nanonets. Estas herramientas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar de manera eficiente grandes cantidades de datos financieros de varios tipos de documentos. Al automatizar las tareas de análisis y entrada de datos, los auditores pueden ahorrar tiempo y reducir los errores humanos. Las soluciones de auditoría basadas en IA pueden identificar rápidamente anomalías como pagos duplicados e indicadores de fraude, mejorando la precisión de la auditoría y agilizando el proceso general.
¿La auditoría será reemplazada por IA?
Si bien la IA está transformando la profesión de auditoría al automatizar ciertas tareas y mejorar la eficiencia, es poco probable que la IA reemplace por completo a los auditores. El papel de AI en la auditoría es ayudar y complementar a los auditores humanos en lugar de reemplazarlos por completo. Los auditores aportan habilidades esenciales como el juicio profesional, el pensamiento crítico y la experiencia en el dominio que son cruciales en los compromisos de auditoría complejos. La IA es excelente para procesar y analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y detectar anomalías, pero carece de la capacidad de comprender el contexto empresarial más amplio, ejercer el escepticismo profesional y emitir juicios subjetivos. Los auditores humanos poseen la adaptabilidad necesaria para manejar situaciones inesperadas, interpretar información compleja y relacionarse con los clientes y las partes interesadas de manera efectiva. Si bien la IA puede realizar tareas de auditoría específicas de manera más rápida y precisa, el elemento humano sigue siendo vital para manejar las implicaciones éticas del uso de la inteligencia artificial en la auditoría y proporcionar una comprensión más profunda del negocio y la industria del cliente. La colaboración entre los auditores y la tecnología de IA permite un proceso de auditoría más completo y eficiente, lo que garantiza un mayor nivel de seguridad y confianza en los informes de auditoría finales. Por lo tanto, si bien la IA seguirá desempeñando un papel cada vez más importante en la auditoría, los propios auditores no corren el riesgo de volverse obsoletos.
¿Cuáles son las limitaciones de la inteligencia artificial en la auditoría?
El uso de IA en la auditoría ofrece numerosos beneficios, pero tiene limitaciones inherentes. Las aplicaciones de IA pueden ser propensas a tres categorías de sesgo, según lo identificado por la publicación especial (SP) 1270 del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. (NIST). Estos sesgos incluyen el sesgo sistémico de las políticas organizacionales, el sesgo estadístico y computacional de los datos no representativos. o fallas de algoritmos, y sesgo humano a partir de errores sistemáticos en el pensamiento humano, influenciados por percepciones individuales o grupales. Además, la IA puede tener dificultades para adaptarse a cambios extremos en un negocio, ya que carece de la flexibilidad necesaria para manejar grandes interrupciones o pivotes. La recursividad impone una restricción a la capacidad de la IA para mejorar y evolucionar, y los problemas de transparencia pueden dificultar que los humanos comprendan el razonamiento detrás de las conclusiones generadas por la IA. A pesar de sus ventajas, la IA no puede considerarse una solución única para las auditorías. Los auditores experimentados poseen la capacidad de detectar señales de advertencia basadas en factores que van más allá de los datos numéricos, incluidas conversaciones, señales no verbales y entornos de la empresa. También desempeñan un papel fundamental en el establecimiento de parámetros tecnológicos de manera efectiva, auditando los sistemas de IA y brindando adaptabilidad y habilidades de pensamiento crítico de las que carece actualmente la IA.
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- Fuente: https://nanonets.com/blog/using-artificial-intelligence-in-audits/
