監査テクノロジーはホットなトピックであり、企業の働き方を変え続けています。しかし、監査会社はどのように追いつくのでしょうか。ここでは、主要な監査技術の傾向を見て、企業が知っておくべきことをカバーします。
AIに関して言えば、それを流行語として却下したことで誰もが許される可能性があります。この技術はまだ揺籃期にありますが、すでに関連性があります。
監査に役立つAIの優れた例は、MindBridgeによって開発されたソフトウェアに基づくIRIS Ai Auditorです。これは、機械学習やその他のAI技術を適用して、監査人が企業の財務データ内のデータ異常や危険なトランザクションを特定するのに役立ちます。これは現在、英国のいくつかの大手会計事務所で使用されています。
中小企業の場合、この最先端テクノロジーの現在の試験から学んだことを活用できるようになります。大企業での活動は、この技術の将来のサンドボックスとして機能しています。芝生に耳を傾けることで、適切なタイミングでこれらのイノベーションに取り組み、自分に代わってテストされたプロジェクトを展開できます。
多くのAIツールがデータ分析を強化するため、ここではAIと重複しています。この技術は、大量のデータを迅速に抽出、検証、分析するツールで構成されています。このツールは、完全な母集団、つまりトランザクションの100％に適用され、判断をサポートしたり、結論を導き出したり、さらなる調査の方向性を示したりするために使用できます。
データの視覚化は、分析のもう1つの便利な部分です。これは、データの分析を容易にし、データを生き生きとさせ、人々が調査結果の重要性を理解するのに役立つデータを提示するための単なる方法です。改善されたデータ視覚化インターフェースは、専門家以外の人もデータ分析を使用できることを意味します。
分散型台帳テクノロジー（DLT）とブロックチェーンは同じものですか？ではない正確に。 DLTは、ブロックチェーンのアイデアと哲学のいくつかに基づいて構築されています。実際、ブロックチェーンはDLTの一種です。
DLTは、1つの中央機関によって保存または確認されていないレコードのデータベースです。ブロックチェーンとの違いは、実装者がブロックチェーンをより細かく制御できることです。これにより、短期的にはより実行可能なプロジェクトになります。しかし、多くのイデオロギーは、それをブロックチェーンと完全に分散化された世界への一歩と見なしています。この方法で保存されたデータはすべて暗号化され、さまざまなサーバーのネットワークに分散されます。
この技術の実例は、Ernst andYoungのパイロットからのものです。 EY Blockchain Analyzerは、EY監査チームが複数のブロックチェーン元帳から組織のトランザクションデータ全体を収集するのに役立ちます。その後、監査人はデータに問い合わせてトランザクションの分析を実行し、トランザクションの外れ値を調整および特定できます。このテクノロジーは、取引所または資産管理会社によって管理または取引されている複数の暗号通貨およびその他のいくつかの暗号資産のテストをサポートするように設計されています。
「なぜ私はこれを気にする必要があるのですか？私は自分の会社が今どのように運営されているかで生きることができます。」おそらく最も重要な理由は、競合他社が気にかけていることです。優れたカスタマーエクスペリエンスを提供するためにテクノロジーを使用している企業にクライアントを失うわけにはいきません。しかし、一度にすべてを行う必要はありません。小さな勝利を探してください。考え方を変え、会社のデジタル哲学を発展させることは、大きな第一歩です。
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