Ziraat Bank BH: Kako digitalna revizija mijenja pravila igre u poslovnom svijetu

U okviru ove tradicionalne definicije, na dnevnom redu aktivnosti revizije nalazi se i način na koji će revizija postići svoj cilj dodavanja vrijednosti operacijama u današnjem svijetu koji se neprestano mijenja i transformira.

Digitalizacija je nepromjenjiva tema današnjeg poslovnog svijeta. U središtu digitalizacije nalaze se analitika podataka, automatizacija i umjetna inteligencija, a kada govorimo o pojmu digitalizirane revizije, potrebno je analizirati sljedeća tri elementa.

Snaga dinamičke analize bazirane na podacima u reviziji

Veliki podaci definiraju se kao skupovi podataka velike količine, brzine i raznolikosti koji zahtijevaju isplative i inovativne metode obrade informacija, omogućujući napredne uvide, donošenje odluka i automatizaciju procesa. Kada je riječ o upravljanju rizikom, analitika velikih podataka može se primijeniti u mnogim ključnim područjima.

Revizija, kako bi upravljala rizicima poput operativnog rizika, kreditnog rizika i rizika pronevjere, analizira podatke dobivene iz internih i eksternih izvora pomoću tehnika i alata za analizu podataka, čime povećava svoju sposobnost predviđanja kroz modele rizika koje formira. S rastućom snagom predviđanja, revizija ubrzava kontrolu procesa, a u sljedećem koraku, proaktivnim pristupima, rasvjetljava procese i osigurava da se potencijalni rizici predviđaju prije nego što se dogode.
Dodatna vrijednost koju analitika podataka donosi reviziji je osiguravanje da se kontrole provedene na uzorku prošire na način da obuhvate sve podatke, čime se osigurava dinamika i kontinuitet revizije.

Automatizacija revizijskih procesa

Robotska automatizacija procesa (RPA) je, najjednostavnije rečeno, softver koji služi za automatizaciju ponavljajućih zadataka temeljenih na pravilima, poput premještanja datoteka, predmeta ili ekstrakciju podataka iz dokumenata. Zahvaljujući ovom softveru, eliminira se ljudska greška u manuelnom i ponavljajućem radu, štedi vrijeme prilikom završetka obimnih poslova i pojednostavljuje radne procese u višeslojnim sistemima.

Zahvaljujući automatizaciji revizijskih procesa, smanjuje se operativno opterećenje i postiže produbljenje revizija. Također, zahtjevima za provjeru ispravnosti podataka može se upravljati efikasno i u realnom vremenu.

Korištenje mašinskog učenja i umjetne inteligencije

Mašinsko učenje usmjereno je na poboljšanje sposobnosti sistema za obavljanje specifičnih zadataka kroz analizu podataka i iskustva. Logika algoritama u mašinskom učenju temelji se na učenju iz velikih skupova podataka i donošenju tačnih zaključaka analizom budućih inputa. Uz mašinsko učenje, ako su problemi koji su prethodno identificirani revizijskom lupom slični budućim unosima, revizija omogućava sveobuhvatne analize i predviđanja za buduće probleme uz proaktivan pristup.

Umjetna inteligencija općenito označava tehnologije koje sistemima omogućuju sposobnosti slične ljudskim i koje se automatski poboljšavaju na temelju informacija koje prikupljaju. Cilj procesa revizije je korištenje umjetne inteligencije za interpretaciju prethodnih podataka, izvođenje i otkrivanje kontrola u stvarnom vremenu, kao i predviđanje problema koji će se pojaviti u budućnosti.

Kao rezultat toga, digitalna revizija, za razliku od klasičnih revizijskih metoda, omogućuje produbljivanje kontrola korištenjem naprednih alata za prilagodbu promjenjivim poslovnim okruženjima, prelazak s uzorka na rad s velikim podacima, provođenje dinamičkih kontrola u stvarnom vremenu koje pokrivaju sve procese, te rano otkrivanje i čak sprečavanje rizika kroz proaktivne pristupe.