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Por qué la IA en la auditoría funciona para una garantía razonable

La inteligencia artificial está transformando la auditoría al proporcionar a los auditores la capacidad de ingerir, analizar e informar sobre grandes cantidades de datos del libro mayor, de modo que las empresas puedan ofrecer un mayor grado de garantía de riesgo.

En su libro, The Fourth Industrial Revolution , el fundador y presidente ejecutivo del Foro Económico Mundial, Klaus Schwab, afirma que se producirá un cambio cuando el 30 por ciento de las auditorías corporativas sean realizadas por la IA, lo que el 75 por ciento de los encuestados esperaba que ocurriera para el año 2025. Ya está en marcha, con las cuatro grandes empresas haciendo importantes inversiones en proyectos de IA y los organismos reguladores discutiendo sus impactos.

¿Cómo cambiará la IA el panorama de la auditoría? Creando una nueva definición de garantía razonable.

Por qué la IA en la auditoría funciona para una garantía razonable
Por qué la IA en la auditoría funciona para una garantía razonable

Mejorando la seguridad con la IA

Dado que es imposible afirmar con certeza que un evento, como una declaración financiera errónea, ocurrirá o no ocurrirá, los auditores han operado bajo la filosofía de “garantía razonable” durante décadas. Con demasiados datos, muy poco tiempo y las limitaciones inherentes a los controles internos de los clientes, los auditores no pueden proporcionar una garantía absoluta y garantizada de sus conclusiones, lo que requiere el uso del juicio profesional para llenar las lagunas.

Tanto los auditores como los clientes operan sobre la base del principio de que las pruebas de auditoría son más persuasivas que concluyentes, y se guían por las Normas de Auditoría Generalmente Aceptadas (GAAS) para ofrecer una garantía razonable de que los estados financieros evaluados están libres de errores materiales. Con la IA, la creciente cantidad de datos de clientes y las escasas cantidades de tiempo de un auditor son menos preocupantes, ya que el trabajo se descarga en aplicaciones que funcionan a velocidades mucho mayores que las personas.

Además, la IA mejora la comprobación de los datos del libro mayor al ir más allá de las técnicas tradicionales de muestreo para identificar declaraciones erróneas basadas en el análisis de riesgos en lugar de las normas tradicionales de auditoría.

Grandes datos, no hay problema

Anteriormente, el único método factible para analizar grandes cantidades de datos del libro mayor era tomar pequeñas muestras aleatorias y prescindir del tiempo y el esfuerzo necesarios para analizarlas todas. Durante años, esto se ha considerado “suficientemente bueno” y tanto los auditores como los clientes han aceptado el hecho de que las anomalías fuera del conjunto de muestras pueden pasar desapercibidas.

Esto se conoce como riesgo de muestreo, o el riesgo de llegar a una conclusión diferente al examinar un pequeño conjunto de datos en lugar de todo el conjunto de datos. Este riesgo aumenta cuando los posibles errores son raros, incluidos los que están enterrados dentro de patrones de actividad más grandes.

Algunas herramientas modernas de análisis financiero pueden aliviar algunas de estas limitaciones, pero a menudo requieren habilidades técnicas y conocimientos de programación que no forman parte del conjunto de habilidades básicas de un auditor. Esto hace que la adopción de estas herramientas sea un proceso engorroso y potencialmente largo. La IA ofrece a los auditores la posibilidad de centrar su juicio y su experiencia en todo el conjunto de datos sin necesidad de estas habilidades especializadas o conocimientos de ciencia de los datos.

Identificación de nuevos tipos de riesgo

La propia naturaleza de la IA significa que está constantemente aprendiendo e identificando patrones en los datos. A medida que estos sistemas aprenden más sobre las transacciones de los clientes, son capaces de analizar datos secundarios y de correlacionar cientos de variables para establecer las transacciones que parecen correctas y las que requieren una mayor investigación por parte de una persona.

Un ejemplo es un método clásico de IA llamado “sistema experto”, que se basa en los conocimientos de profesionales y prácticas del mundo real para identificar patrones inusuales. Trabajando con profesionales de la auditoría para comprender las transacciones sospechosas y arriesgadas, se puede construir un sistema experto que conozca cientos de interacciones de cuentas y sus preocupaciones asociadas. Estos métodos democratizan el conocimiento humano a escala y pueden funcionar rápidamente con grandes cantidades de datos de clientes para poner de relieve cuestiones que podrían pasar desapercibidas por los métodos tradicionales.

La IA también puede identificar artículos raros usando métodos empíricos, aprovechando la ciencia para determinar lo que es usual versus lo que es inusual. Llamado “aprendizaje no supervisado”, o inferir patrones en los datos sin haber etiquetado o conocido los resultados, estos métodos pueden detectar valores atípicos en las transacciones sin sesgo o historial, lo que permite que los datos hablen por sí mismos.

Estos métodos van más allá de las reglas tradicionales de auditoría o de lo que un humano es capaz de detectar. Ambos métodos son especialmente importantes cuando se trata de la guía del PCAOB sobre errores materiales:

“El auditor también debe tener en cuenta los requisitos de los párrafos 66-.67A de la sec. 316, Consideración del fraude en una auditoría de estados financieros, para las transacciones de partes relacionadas que también son transacciones inusuales significativas”.

Conclusión

Es importante entender que la IA no está desplazando el papel del auditor, sino que la IA trabaja junto con la gente para automatizar grandes tareas de análisis de datos y proporcionar nuevos conocimientos. Al permitir a los auditores profundizar en el 100 por ciento de los datos, los clientes pueden ser asesorados sobre su salud financiera y el cumplimiento de pruebas más completas y una mayor confianza en la garantía de riesgo.

MindBridge Ai está restaurando la confianza en los datos financieros con Ai Auditor, la única solución de auditoría del mundo impulsada por la IA que aprovecha el aprendizaje automático y las técnicas de IA para aumentar la capacidad humana y redefinir la garantía de riesgo razonable.

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