كيفية تدقيق النماذج المالية المُنشأة بالذكاء الاصطناعي (خطوة بخطوة)
قد تبدو النماذج المالية المُنشأة بالذكاء الاصطناعي متقنة، مع احتوائها على افتراضات غير مدعومة أو صيغ خاطئة أو أسس مقارنة غير مكتملة أو أرقام لا يمكن إعادة إنتاجها. يوضح هذا الدليل كيفية تدقيق النموذج بدءًا من ملفات المصدر ووصولًا إلى الرسوم البيانية والتقارير النهائية. أتناول إعادة الحساب المستقلة، وإمكانية تتبع كل صف، والتمييز بين التوقعات والميزانيات، وخيارات التصنيف، والمدخلات المفقودة، وأحكام الاجتياز أو الجزئي أو الإخفاق الواضحة. كُتب هذا الدليل لفرق التمويل والمحاسبة والعمليات والمشتريات والتحليلات والبحث التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في التحليلات عالية الأهمية. ويتمثل النهج الآمن الأسرع في إعادة حساب الأرقام الجوهرية، وتتبعها إلى الأدلة، ومراجعة العناصر التي يحددها التدقيق فقط.
Rachel Hu
أمضيت أكثر من عقد في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة للبيئات المعقدة وعالية الأهمية، بدءًا من التمويل الكمي ووصولًا إلى تطبيقات علم البيانات القابلة للتوسع.