(İç Denetçiler, kuruluşlarına daha fazla güvence sağlamak için AI teknolojilerini nasıl kullanabilirler)
Sürekli değişen Yapay Zeka (AI) dünyası, denetçilerin çalışma şeklini dönüştüren teknolojileri ve stratejileri beraberinde getirerek iç denetim alanına girmeye başladı. Geçmişte, birçok insan AI’nın hayatlarında oynayacağı rol konusunda şüpheliydi ve bunun işsizlik oranlarında bir artışa yol açacağını düşünüyordu. Bununla birlikte, ekonomistler ve önde gelen şirketler gelişimini savundukça, bu algıyı yavaş yavaş değiştirmeye başladık.
AI, çeşitli amaçlar için kullanılabilecek gelişmekte olan bir teknolojidir. İnsan zekasını simüle eden bir dizi bilgisayar tabanlı sistemdir ve robotik süreç otomasyonunun kullanılmasıyla, insanların belirli tekrarlayan görevleri nasıl yerine getirdiğini taklit etmek için kullanılabilir, ancak daha yüksek hız ve verimlilikle. AI, sağlık, eğitim ve finans dahil olmak üzere çoğu sektörde kullanılmıştır, ancak son yıllarda iç denetimde kullanımında önemli bir artış olmuştur.
AI, işlerinde denetçilerin yerini almayacak; daha ziyade, daha önce manuel olarak ele alınması gereken ve hantal olduğu kanıtlanan görevleri yerine getirmelerini sağlayacaktır. AI, iç denetçilerin şirketlerine güvence sağlama şeklini değiştirmede büyük bir role sahip olabilir. İç denetçiler, yapay zekayı kullanarak, işletmenin nasıl çalıştığına dair önemli bilgiler edinebilir ve geleneksel yöntemler kullanılarak tespit edilmesi zor veya imkansız olacak verilerdeki gizli kalıpları ortaya çıkarabilir. Aşağıdaki bölümlerde, iç denetçilerin AI’nın gücünden yararlanabileceği kullanım örnekleri.
Gelişmiş risk tanımlama
Yapay zekâ destekli araçların kullanılması, iç denetçilerin veri analizi, veri toplama, veri depolama ve veri alma gibi risk değerlendirmesinde yer alan birçok rutin görevi otomatikleştirmelerini sağlar. Bu araçlar ayrıca, iç denetçilerin anormallikleri hızlı bir şekilde tespit etmelerine ve ortaya çıkan riskleri kritik sorunlar haline gelmeden önce erken bir aşamada tanımlamak için farklı veri kümeleri arasında karşılaştırmalar yapmalarına olanak tanıyan kolay görselleştirme yetenekleri sağlar. Örneğin, bir iç denetçi, belirli kontrollerin aynı kuruluş içindeki farklı departmanlar arasında tutarlı bir şekilde uygulanmadığını veya belirli süreçlerin her zaman düzgün bir şekilde takip edilmediğini fark edebilir. İç denetçi, bu verileri analiz etmek ve farklı departmanlar veya süreçler arasındaki kalıpları ve temel verileri tanımlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak, tüm kuruluş genelinde kontrol etkinliğini artıracak ve zaman içinde riske maruz kalmayı azaltacak politikalar ve prosedürler önerebilir.
Suistimal tespiti
AI, finansal verilerdeki kalıpları ve anormallikleri tanımlayarak veya dahili ve / veya harici belgelerdeki metinleri analiz ederek, iç denetçilerin kuruluşlarını dolandırıcılık, israf ve kötüye kullanıma karşı korumalarına yardımcı olabilir. Makine öğrenimi tabanlı dolandırıcılık algılama sistemleri, geçmiş davranış kalıplarından öğrenebilir ve şüpheli işlemleri gerçekleştiklerinde işaretleyebilir. Ayrıca, kullanıma sunulduklarında yeni veri kümelerinden de öğrenebilir ve bilgi tabanlarını her yeni işlem veya veri kümesiyle sürekli olarak güncelleştirmelerini sağlayabilirler. Bu tür sistemler günümüzde bazı şirketler tarafından kuruluşlarındaki hileli davranışları tespit etmek ve meydana gelmeden önce kayıpları önlemek için zaten kullanılmaktadır. ACFE’ye (Suistimalle Mücadele teknolojisi kıyaslama raporu, 2022) göre,kuruluşların % 50’sinden fazlası şu anda istisna raporlaması ve anormallik tespitinin yanı sıra dolandırıcılıkla mücadele programlarının bir parçası olarak kırmızı bayrakların ve iş analizinin otomatik olarak izlenmesini benimsiyor ve suistimalle mücadele programlarında AI ve makine öğreniminin kullanımının önümüzdeki iki yıl içinde büyük ölçüde artması bekleniyor. İç denetçiler, e-postalar, raporlar ve transkriptler gibi iç ve dış belgeleri analiz ederek kuruluşlardaki sahtekarlığı tanımlamak için metin analizi (metinden bilgi ayıklamak için doğal dil işleme (NLP) tekniklerini kullanan bir yöntem) gibi teknolojilerden yararlanabilir. Örneğin, bir sigorta şirketi, uygun eylemleri gerçekleştirebilmesi için talep sahtekarlığını tanımlamak üzere metin analizini kullanabilir. Sigorta şirketi, yüksek risk düzeyine sahip talepleri tanımlamak için metin analizi araçlarını da kullanabilir, böylece hileli hale gelmeden önce harekete geçebilir.
Yinelenen görevleri otomatikleştirme
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), önceden çok fazla eğitim gerektirmeden insan eylemlerini hızlı ve doğru bir şekilde kopyalayabilen bir Yapay zekâ dalıdır. İç denetçilerin, çeşitli kaynaklardan veri toplamak, analiz etmek ve raporlar hazırlamak gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek, zamandan ve kaynaklardan tasarruf ederken doğruluğu artırarak verimliliği artırmalarına yardımcı olabilir.
Örneğin, bir RPA aracı, farklı sistemlerden finansal bilgi toplama ve bunları bir iç denetçi tarafından analiz edilmek üzere tek bir gösterge tablosunda sunma sürecini otomatikleştirebilir. Bu, finansal eğilimleri analiz etmek ve organizasyon içindeki risk alanlarını belirlemek gibi daha yüksek değerli faaliyetlerde zamanı daha verimli kullanmalarını sağlar. RPA, rutin denetim raporları oluşturmak veya zaman içinde tekrarlayan denetimler gerçekleştirmek gibi rutin görevleri otomatikleştirmek, iç denetçilerin işlerini yapma şekillerinde daha verimli olmalarını sağlamak ve kuruluşlarının süreçleri üzerinde daha iyi denetim kapsamı sağlamalarını desteklemek için de yararlıdır. Bu verimlilik, iç denetçinin, kuruluşlarının genel risk yönetimi yeteneklerini geliştirmelerine ve nihayetinde iç denetimin kuruluşa getirdiği stratejik değerin kilidini açmalarına yardımcı olacak daha stratejik projelere odaklanmalarını sağlar.
Son
Dünya, yapay zekâ üzerinden birçok sektörün devrim yarattığı bir noktada. Finans, ulusal güvenlik, sağlık hizmetleri, ceza adaleti, ulaşım ve akıllı şehirlerde karar vermeyi, iş modellerini ve risk azaltmayı değiştiren önemli dağıtımlar zaten var.
AI’nın pratik kullanımı ve iç denetçilere sağlayabileceği faydalarla, yapay zekâ ve robotik süreç otomasyonunun iç denetim sürecinin önemli bir parçası haline geldiği ve böylece denetimlerin gerçekleştirilme şeklini dönüştürdüğü bir gelecek bekleyebiliriz. Denetimler daha verimli hale gelecek ve iç denetim fonksiyonları daha geniş denetim kapsamı sağlayabilecektir. Denetçiler, makine öğrenimi ve yapay zekanın tanıtılmasıyla yerini teknolojiye bırakacak ilk kişiler olduklarından korkmamalı, aslında değişime hazırlanmaları, rollerini yeniden şekillendirmeleri ve yeni güvence beklentilerini karşılamak için uyum sağlamada yeni beceri ve bilgiler edinmeleri gerekiyor.
Gelecek ne getirirse getirsin, denetçiler için her zaman bir güvence rolü olacaktır. AI sadece iç denetçilere sorumluluklarını yerine getirmeleri için yeni ve yenilikçi bir yaklaşım sunar. AI, zahmetli manuel süreçlerin yükünü hafifletir, iç denetçilerin büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde değerlendirmelerini sağlar ve profesyonelleri daha katma değerli görevler için serbest bırakmaya yardımcı olur. Ve son olarak, AI sadece önemli risk ve yönetişim içgörüleri sağlamakla kalmaz, aynı zamanda iç denetçilerin Yönetim Kurulu’na stratejik öneriler ve tavsiyeler sunmada ön planda olmalarına yardımcı olabilir.
MED_AIGC’nin Risk Bazlı İç Denetim hizmeti hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz.