المدير الفني لمجموعة كريستون العالمية للتدقيق العالمي الجديدة، وهو زميل معهد المحاسبين القانونيين في الهند ويتمتع بخبرة تزيد عن 20 عامًا في مجال الخدمات المالية واستشارات المعاملات وممارسة ضمان المخاطر.
نائب رئيس معهد المدققين الداخليين في إسرائيل، يتمتع بخبرة تزيد عن 25 عامًا في إدارة المخاطر والتدقيق الداخلي وتصميم وتقييم الضوابط، وهو متخصص في مساعدة المؤسسات على فهم وتقييم المخاطر ضمن عملياتها، وتقييم تصميم العمليات والضوابط. ، وتوفير حلول مخصصة لتعزيز فعالية التدقيق الداخلي وقيمته.
التدقيق والتكنولوجيا: الفوائد والمخاطر
October 18, 2022
تلعب التكنولوجيا دورًا متزايدًا في مهنة التدقيق، حيث أصبحت قدرة تطبيقات تكنولوجيا المعلومات على جمع البيانات وتحليل الأنماط والاحتفاظ بالسجلات والمزيد أكثر تعقيدًا من أي وقت مضى.
وقد حقق ذلك العديد من الفوائد لمراجعي الحسابات أنفسهم، وكذلك للعملاء الذين يعملون معهم. ومع حدوث المزيد من التطورات التكنولوجية، يتوقع الكثيرون حدوث تحسينات في الكفاءة والوفورات في التكاليف وجودة أعمال التدقيق.
ولكن في حين أنه من السهل الانجراف وراء إثارة التقدم، فمن المهم أيضًا إدراك المخاطر والتحديات التي يفرضها اعتماد التكنولوجيا الجديدة في عملية التدقيق.
يحتاج المدققون الآن إلى التفكير بعناية في الأساليب والأدوات التي يستخدمونها، والموارد التي سيحتاجون إليها، والاحتياطات التي يتعين عليهم اتخاذها عند استخدام هذه الأنظمة.
فوائد التكنولوجيا الجديدة في التدقيق
تلعب التقنيات المختلفة دورًا في التدقيق والمحاسبة، ولكن الكثير من التركيز في السنوات الأخيرة كان على ثلاثة مجالات رئيسية:
- أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)
- blockchain
- الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات (AI&DA).
تقدم كل من هذه التقنيات فوائد مختلفة لمهنة التدقيق في مجالات العمل المختلفة.
على سبيل المثال، تعمل أتمتة العمليات الآلية، على سبيل المثال، من خلال نشر البرامج النصية لتنفيذ المهام الروتينية على رأس الأنظمة الحالية. وتتفاعل هذه البرامج مع التطبيقات البرمجية بنفس الطريقة التي يتفاعل بها الإنسان: نسخ البيانات من نظام إلى آخر، على سبيل المثال، أو تنظيم تلك المعلومات.
على هذا النحو، فهو يسمح للمدققين بتقليل الوقت الذي كان من الممكن أن يتم قضاؤه في مهام أكثر أساسية ومتكررة، وتحسين الكفاءة والإنتاجية، وفي كثير من الحالات السماح بجمع بيانات أكثر موثوقية.
ومن خلال توفير الوقت، فإنه يفتح أيضًا إمكانية قيام الموظفين بتنفيذ عمل أكثر قيمة يعتمد على الحكم – مرة أخرى، مما يجعل عملية التدقيق أكثر كفاءة ويجلب المزيد من القيمة للعميل.
ونظرًا لأن الأتمتة الآلية تميل إلى أن تكون منظمة إلى حد كبير، حيث تتبع سلسلة محددة من التعليمات، فهي أكثر قابلية للإدارة والتدقيق مما لو تم تنفيذ هذه الإجراءات بواسطة إنسان. من خلال منصات أتمتة العمليات الآلية، يمكن للمدققين رؤية جميع أنشطة الروبوت والمهام الدقيقة التي أنجزها.
يمكن أن توفر البلوك تشين مزايا الشفافية بدرجة أكبر. وتوفر التطورات مثل العقود الذكية وأنظمة الدفع المبنية على دفاتر الأستاذ اللامركزية غير القابلة للتغيير إمكانية وجود مسارات تدقيق قوية وإعداد تقارير مالية أكثر موثوقية.
وفي الوقت نفسه، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتحليل أن توفر أدوات قوية لتحليل الأنماط في كميات كبيرة من البيانات، مما قد يؤدي إلى إزالة الحاجة إلى أخذ العينات كجزء من عملية التدقيق.
ويمكن استخدام ذلك لتحديد المعاملات الشاذة وتسليط الضوء عليها، والتي يمكن للمدقق بعد ذلك التحقيق فيها بشكل أكبر.
الأخطاء والقيود
على الرغم من أن هذه التقنيات لديها القدرة على تحسين عمليات التدقيق، إلا أنه لا يزال هناك خطر حدوث خطأ، سواء كان بشريًا أو غير ذلك.
على سبيل المثال، في حين أن البيانات المخزنة على blockchain بطبيعتها غير قابلة للتغيير، فإن هذا لا يعني أنها احتيالية أو مقاومة للأخطاء – ليس هناك ما يضمن إدخال المعلومات بشكل صحيح في المقام الأول.
وهذا يمكن أن يشكل مخاطر حقيقية على سلامة البيانات المسجلة بهذه الطريقة، مع عواقب اقتصادية كبيرة محتملة إذا تم استخدام أدوات مثل العقود الذكية على نطاق واسع.
وبالمثل، ستعتمد جودة البيانات التي يتم إنتاجها من خلال الأتمتة (سواءً كانت أتمتة الأتمتة أو الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي) إلى حد كبير على جودة البيانات التي يتم إدخالها. وبمجرد الحصول على النتائج، لا يزال يتعين على الإنسان تفسيرها وفهمها.
فالبيانات الشاذة التي يتم تحديدها من خلال الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، قد يتبين أنها إنذار كاذب ولا تمثل مشكلة في التدقيق على الإطلاق. لتجنب إهدار الوقت أو إساءة تطبيق البيانات، يجب أن تتم إدارة هذه المعلومات من قبل شخص لديه وعي إحصائي وأن يستخدم حكمته في تفسير النتائج.
بالنسبة للمدققين الذين ينفذون تقنيات جديدة، من المهم أن يكون لديهم إشراف على التطبيقات المستخدمة، ومراقبتها باستمرار، وأن يكون لديهم على الأقل فهم وظيفي للتكنولوجيا وقيودها.
الناس والتدريب
ومع تطبيق المزيد من الأتمتة، يخشى الكثير من الناس أن تصبح وظائفهم قديمة، وهذا القلق موجود في صناعة المحاسبة كما هو الحال في أي مكان آخر.
في حين أنه من الصحيح أن الأتمتة ستزيل حاجة الموظفين لإدارة بعض المهام اليدوية بأنفسهم، إلا أن أنصار هذه التقنيات غالبًا ما يجادلون بأنها ستغير ببساطة طبيعة وظائف الأشخاص.
مع الاهتمام بالمهام الأساسية، ستكون هناك حاجة أكبر للأدوار التي تتطلب تحليلًا وحكمًا بشريًا – تلك الأدوار التي تكون في النهاية أكثر قيمة لشركة التدقيق وعملائها، ولكنها أيضًا، في كثير من الحالات، أكثر إثارة للاهتمام وإرضاءً .
ومع ذلك، من المهم أخذ مخاوف الموظفين على محمل الجد عند اعتماد تكنولوجيا جديدة. فقد لا يشعر الموظفون بالقلق من أن يصبح دورهم زائداً عن الحاجة فحسب، بل قد يشعرون بالقلق أيضاً من فقدان جانب يستمتعون به، أو الحاجة إلى إعادة التدريب في مجال جديد.
قد تتطلب الأتمتة من الموظفين المبتدئين القيام بمهام أكثر تعقيداً وثقيلة في إصدار الأحكام في مرحلة مبكرة من حياتهم المهنية أكثر من ذي قبل. وهذا بدوره قد يمثل تحديات للمديرين الذين يشرفون على هذا العمل.
الذكاء الاصطناعي والشفافية
هناك خطر آخر يأتي مع زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي. مقارنةً بالأتمتة الأكثر روتينية، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي يمنح البرنامج استقلالية أكبر. يمكن أن يسمح ذلك بالقيام بأنشطة أكثر تعقيداً، ولكنه يعني أيضاً رؤية أقل لكيفية إنتاج النتائج.
قد يتصرف الذكاء الاصطناعي بطرق غير متوقعة ولا يترك أي أثر للتدقيق لشرح كيفية توصله إلى استنتاجه. هذا النقص في الرؤية يعني أن المدققين لا يمكنهم الاعتماد على نتائجها أو استخدامها كدليل.
حاليًا، لا يتم تدريس الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات على نطاق واسع في الدراسات المحاسبية، مما يترك فجوة معرفية في الصناعة.
لتحقيق أقصى استفادة من الفرص التي توفرها هذه التكنولوجيا وتجنب سوء تفسير بياناتها أو سوء التعامل معها، سيحتاج متخصصو التدقيق إلى تحسين مهاراتهم لفهم أساسيات كيفية عملها.
الأخلاق والامتثال
وأخيرا، هناك العديد من الأسئلة الأخلاقية الهامة التي يجب مراعاتها عند النظر إلى التكنولوجيا الجديدة في التدقيق.
على سبيل المثال، من المعروف أن البلوك تشين، على سبيل المثال، كثيفة الاستخدام للموارد لتشغيلها. إن كمية الطاقة المطلوبة لتشغيل الأنظمة على البلوك تشين كبيرة ليس فقط بسبب تكلفتها المالية على الأعمال التجارية، ولكن أيضًا بسبب عواقبها البيئية.
وفي الوقت نفسه، غالبًا ما يتطلب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي جمع البيانات بكميات كبيرة، مما قد يؤدي إلى مشاكل أخلاقية وقانونية خاصة به. يجب أن تفكر شركات التدقيق أو المؤسسات الأخرى التي تطبق التعلم الآلي بعناية في مصدر بياناتها ومدى توافقها مع الأطر القانونية.
على سبيل المثال، سيحتاج الأشخاص المقيمون في الاتحاد الأوروبي أو الذين يتعاملون مع بيانات من أشخاص في الاتحاد الأوروبي إلى التفكير في كيفية استيفائهم لمتطلبات اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، بالإضافة إلى ما يعادلها في المملكة المتحدة.
تحدث إلينا عن تأثير التكنولوجيا الجديدة على التدقيق.
