실시간 감사, 시작부터 판정까지
감사는 수치를 출처까지 다시 추적하고, 수치가 어떻게 만들어졌는지 검증하며, 재무 전문가에게 불투명한 답변을 믿으라고 요구하는 대신 검토 가능한 보고서를 제시합니다.
전 세계 10만 개 이상의 기업이 신뢰합니다.
AI 재무 분석 감사는 AI 에이전트 또는 자동화 시스템이 생성한 재무 업무를 독립적으로 검토하는 것입니다. Energent Audit는 계산을 재검산하고, 원본 문서와 주장을 대조하며, 수치를 파일·행·필드까지 추적하고, 전달 전에 근거가 부족한 결론을 표시합니다. 검토·재현·방어할 수 있는 분석이 필요한 재무, FP&A, 회계, 운영, 조달 및 연구팀을 위해 설계되었습니다.
감사자는 원래 업무를 수행한 에이전트와 분리되어 있으므로, 검증 단계는 첫 번째 답변을 유지해야 할 이해관계가 없습니다. 팀은 재무 보고서 검증, 예산 검토, 매출 진단, 공급업체 지출 점검, 비율 분석 및 기타 문서 중심 워크플로에 이를 활용할 수 있습니다.
감사는 수치를 출처까지 다시 추적하고, 수치가 어떻게 만들어졌는지 검증하며, 재무 전문가에게 불투명한 답변을 믿으라고 요구하는 대신 검토 가능한 보고서를 제시합니다.
각 결과에는 근거와 판정이 함께 제공됩니다. 이를 통해 출처 파일에서 계산, 결론에 이르는 추적 가능한 연결 고리가 만들어지며, 도출된 수치에 유효한 기반이 없을 때는 실패도 명확하게 표시됩니다.
감사는 필라델피아의 승인 예산, 예상 예산 및 실제 지출을 서로 바꿔 사용할 수 있는 수치로 취급하지 않고 분리했습니다.
| 구분 | 총 지출 |
|---|---|
| 승인 예산 | $12.41B |
| 예상 예산 | $6.06B |
| 실제 지출 | $5.92B |
환불이 급증하면서 총매출은 증가했지만 순매출은 감소했으며, 8월 15일 이후 한 제품에 이러한 현상이 집중된 것을 감사에서 확인했습니다.
| 측정 항목 | 7월 | 8월 |
|---|---|---|
| 총매출 | $83.3K | $84.8K |
| 순매출 | $80.0K | $77.0K |
| 환불 | $3.2K | $7.8K |
출처가 뒷받침된 1분기 합계는 통과했지만, 두 가지 도출 주장은 실패했습니다. 정확한 전분기 대비 증가는 18%가 아닌 12.0%였으며, 약 30%의 소프트웨어 증가 주장은 이를 뒷받침하는 이전 분기 수치가 없었습니다.
Super Retail Group 분석은 수익성과 레버리지 계산을 검증했으며, 총자산이 누락된 경우에는 결론을 명확히 제한했습니다.
| 지표 | 계산값 | 보고값 |
|---|---|---|
| 매출총이익률 | 45.64% | 45.63% |
| EBITDA 마진 | 11.37% | 11.37% |
| ROE | 16.79% | 16.46% |
모든 결과를 수동으로 확인하는 대신 표시된 행을 검토하여 품질 관리 담당자 역할에서 벗어나세요.
한 달 또는 한 분기 후에 발견하는 대신 당일에 오류를 확인하세요.
모든 수치를 점검에 사용된 정확한 출처 파일, 행, 필드 및 참조까지 추적하세요.
검토 회의나 이해관계자 인계를 위해 완전하고 인용 가능하며 재현 가능한 근거를 만드세요.
가능한 경우 문제를 수정하고 반복되는 수정 사항을 재사용 가능한 감사 규칙으로 전환하세요.
스프레드시트, PDF, 스캔, CAD, G-code, DOCX, XLSX 및 150개 이상의 파일 유형을 감사하세요.
AI가 생성한 보고서와 원본 출처 문서를 제공합니다.
화면에 표시되는 내용: 독립 검토를 위한 파일과 분석.
→별도의 감사자가 계산, 주장, 참조 및 출처 계보를 점검합니다.
화면에 표시되는 내용: 근거, 불일치 및 뒷받침된 결과.
→가능한 경우 감사 추적 및 수정 사항과 함께 통과 또는 실패 결과를 받습니다.
화면에 표시되는 내용: 자신 있게 제시할 수 있는 보고서.
• 독립적인 두 번째 에이전트 검증
• 수치 재계산 및 주장 점검
• 출처, 행 및 필드 추적
• 근거가 뒷받침된 통과/실패 판정
• 다른 AI 시스템의 작업 감사
• 명확한 실패 및 부분 점검 결과
• 재현 가능한 계산 체계
• 시스템이 문제를 해결할 수 있을 때 수정
• 반복 작업을 위한 지속적인 규칙
• 엔터프라이즈급 개인정보 보호 및 보안 중점
• 150개 이상의 파일 유형 지원
• 스프레드시트, PDF, 스캔 및 복잡한 문서
• CAD, G-code, BOM 및 InDesign 지원
• 이해관계자용 화이트 라벨 결과물
• 검토 가능한 감사 보고서 및 근거 추적
“4만 5천 개가 넘는 항목이 있는 스프레드시트가 있었는데, Energent AI만이 모든 내용을 정리할 수 있었습니다.”
Roberto C., 데이터 운영 전문가, Fortune 500 물류 기업
접근 방식을 비교하는 팀이라면, AI 재무 감사 워크플로가 통과한 계산과 근거를 제시할 수 없는 주장을 모두 보여줄 때 가장 유용합니다.
| 결정 기준 | Energent Audit | 수동 검토 | 감사되지 않은 AI 결과 |
|---|---|---|---|
| 독립성 | 별도의 감사 에이전트 | 사람 검토자 | 동일한 시스템이 작업을 생성하고 평가할 수 있음 |
| 출처 추적성 | 파일·행·필드 근거 | 검토 프로세스에 따라 다름 | 보장되지 않음 |
| 계산 점검 | 독립적으로 재계산 | 수동 수행 | 원래 계산만 제공 |
| 판정 | 근거가 포함된 통과/실패 | 검토자의 판단 | 필수 검증이 없는 답변 |
전 세계 고객
지원 파일 유형
공개 리더보드 정확도 주장
주장된 환각 감소
AI 재무 분석 감사는 AI 에이전트 또는 자동화 시스템이 작성한 분석을 독립적으로 점검하는 것입니다. 수치를 재계산하고, 주장을 출처 문서와 대조하며, 결과를 관련 파일·행·필드까지 추적합니다. 이 과정은 근거가 포함된 통과 또는 실패 판정을 생성합니다. 재무 분석을 검토 가능하고 재현 가능하게 만드는 것이 목적입니다. Energent Audit는 Energent가 생성한 작업뿐 아니라 다른 AI 시스템이 생성한 작업도 감사할 수 있습니다.
재무 및 회계팀은 보고서, 예산, 전망, 조정 및 도출 계산을 점검하는 데 사용할 수 있습니다. FP&A, 조달, 운영, 분석가, 연구팀 및 엔지니어링팀도 여러 출처 파일을 결합하는 업무를 수행할 때 혜택을 받을 수 있습니다. 결과를 이해관계자에게 설명하거나 검토에서 방어해야 하는 경우 특히 유용합니다. 이 시스템은 명확한 근거 추적이 필요한 전문가와 비전문가 모두를 위해 설계되었습니다. 스프레드시트, PDF, 스캔 및 기타 지원 형식을 검토할 수 있습니다.
Energent Audit는 수치와 주장을 검증에 사용된 출처 자료까지 추적합니다. 수치와 연결된 정확한 출처 파일, 행 및 필드를 식별할 수 있습니다. 또한 결과물을 점검하는 데 사용된 참조 또는 계산도 보여줍니다. 이를 통해 근거 없는 답변보다 결과가 더 투명해집니다. 근거 추적은 검토자가 추론을 재현하고 실패 원인을 조사할 수 있도록 설계되었습니다.
Energent는 150개 이상의 파일 유형을 지원한다고 밝히고 있습니다. 제공된 예로는 CAD, 스캔, G-code, InDesign, BOM, PDF, XLSX 및 DOCX가 있습니다. 제공된 정보에는 파일별 크기 제한, 처리 할당량 또는 각 개별 워크플로의 제한이 명시되어 있지 않습니다. 매우 크거나 복잡한 작업을 수행하는 팀은 해당 세부 사항을 Energent에 확인해야 합니다. 이 플랫폼은 단순한 텍스트 문서뿐 아니라 대규모 엔터프라이즈 워크플로를 대상으로 합니다.
아니요. 감사는 전문적인 재무 판단을 대체하는 것이 아니라 검증 계층의 역할을 합니다. 수치를 재계산하고, 근거가 부족한 주장을 식별하며, 근거를 보여줄 수 있지만, 이해관계자는 여전히 비즈니스 맥락을 해석하고 결과에 따라 행동할 방법을 결정해야 합니다. 예산 전망 사례에서 감사는 기술적인 예산 기준과 전망에 영향을 받는 실무적 결정을 구분했습니다. 이러한 구분은 FP&A, 회계 및 거버넌스 업무에서 중요합니다. 중요한 의사결정, 가정 및 정책적 판단에는 사람의 검토가 여전히 적절합니다.
팀은 Energent 제품 진입점에서 시작하거나 시연을 요청할 수 있습니다. 제공된 정보에는 구체적인 가격, 요금제 구조 또는 보장된 무료 체험 기간이 없습니다. 따라서 가격 및 온보딩 세부 사항은 Energent에 직접 확인해야 합니다. 데모를 통해 재무 보고서, 스프레드시트 및 출처 문서에 가장 적합한 워크플로를 파악할 수 있습니다. 팀은 대표적인 결과물을 준비하고 보안, 파일 제한, 워크플로 규모 및 내보내기 요구 사항을 문의해야 합니다.