ב-13 באוקטובר, בהאנוי , סגן מבקר המדינה בוי קווק דונג נכח ונשא את נאום הפתיחה בכנס הבינלאומי בנושא "ביקורת בעידן החדש - שיפור יכולת הביקורת בעזרת בינה מלאכותית".
הסדנה קיבצה 120 נציגים מסוכנויות מרכזיות, ACCA, חברות ביקורת מקומיות וזרות, בנקים, מכוני מחקר, אוניברסיטאות ואגודות מקצועיות בתחום הפיננסים והביקורת.
כיצד ביקורת עוברת מ"ריאקטיבית" ל"פרואקטיבית" הודות לבינה מלאכותית
בפתח הסדנה אמר סגן מבקר המדינה, בוי קווק דונג, כי מעולם לא בהיסטוריה האנושית הטכנולוגיה השתנתה במהירות ובעומק כפי שהיא משתנה כיום. לדברי מר דונג, בינה מלאכותית מעצבת מחדש כל תעשייה, החל מייצור, פיננסים ועד שירותי בריאות וחינוך .
הוא ציין כי תעשיית הביקורת, עם משימתה להבטיח שקיפות ואחריותיות במנהל הציבורי, אינה מחוץ לזרימה זו. סגן מבקר המדינה ציין גם כי עבור רואי חשבון, בינה מלאכותית היא לא רק כלי אלא גם הזדמנות להמציא מחדש את דרך החשיבה והפעולה.
סגן מבקר המדינה בוי קווק דונג בכנס הבינלאומי בנושא "ביקורת בעידן החדש - שיפור יכולת הביקורת בעזרת בינה מלאכותית" (צילום: SAV).
לדבריו, ביקורת מבוססת על ראיות והסקת מסקנות. במודל המסורתי, עקב מגבלות זמן ומשאבים, על המבקרים לבחור מדגמים מייצגים ולאחר מכן להסיק את התמונה הכוללת מהמדגמים הללו. דבר זה מגביל את הכיסוי ומקשה במיוחד על מעקב אחר זרימת הנתונים הרציפה.
עם זאת, הופעתן של בינה מלאכותית ואנליטיקה של ביג דאטה יצרה נקודת מפנה. במקום "פיקסלים נפרדים", מבקרים יכולים לסרוק ולנתח מערכי נתונים שלמים, ובכך להגביר את הביטחון, להפחית הטיה סובייקטיבית ולהגביר את העקביות בהערכות. במקביל, אלגוריתמים של למידת מכונה, למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית הופכים מאגרים עצומים של מסמכים ורשומות לא מובנים למידע שניתן לגשת אליו, לחפש בו, לאסוף אותו ולהסביר אותו.
באותו זמן, ביקורת לא נעצרת בגילוי מאוחר יותר, אלא יכולה לחזות מגמות של שגיאות, בזבוז והונאה כדי להתערב מוקדם - צעד מתגובה לפרואקטיביות.
מר דונג ציין כי גופים רבים של ביקורת עליונות עברו ממעקב לאחר ביקורת לניטור מקיף וחיזוי סיכונים. טכניקות ניתוח סיבתי הונהגו כדי ללכת מעבר לקורלציה טהורה ולהעריך את ההשפעה האמיתית של מדיניות.
במקביל, עוזרי ביקורת וירטואליים המבוססים על מודלים של שפה גדולה (LLMs) המאפשרים חיפוש, התאמה וניסוח אוטומטיים; ניטור רציף של עשרות מיליוני עסקאות הטבות בחודש אינו עוד רעיון אלא מציאות תפעולית.
מאחורי ההצלחות הללו עומדים שילוב של נתונים מרובי מקורות - פירוק "ממגורות נתונים" בין סוכנויות - ופריסת למידת מכונה, טכנולוגיית עיבוד שפה טבעית (המסייעת למכונות להבין ולנתח טקסט), מערכות מידע גיאוגרפיות (המסייעות בניטור נתונים המקושרים למיקומים מרחביים), וטכניקות אשכול, וכללי שיוך כרייה ליצירת "תצוגה של 360 מעלות" של האובייקט המנוטר.
מובילי תעשיית הביקורת מדגישים כי לא מדובר בפרט טכני אלא בשינוי פרדיגמה עבור מקצוע הביקורת הציבורית, מ"מסקנות תקופתיות" ל"ניטור מתמשך", מ"מדגמים קטנים" ל"ניתוח מלא", מ"תיאור העבר" ל"ניבוי העתיד".
הוא גם הצביע על ניסיונן של מדינות שהשתמשו בבינה מלאכותית בשלב מוקדם בתחום הביקורת.
בארה"ב, משרד האחריות הממשלתית (GAO) הכניס בינה מלאכותית לפיקוח הפדרלי על סיכונים פיננסיים, בריאותיים ובנקאיים, מה שקצר באופן דרמטי את הזמן, הרחיב את היקף הניתוח והגביר את משקל הראיות.
בבריטניה, משרד הביקורת הלאומי של בריטניה (NAO) מיישם בינה מלאכותית בתחומי הרווחה החברתית, הבריאות, החוזים הציבוריים ובונה "מדריך" לשימוש בטוח בבינה מלאכותית, המסייע לחסוך בתקציב באמצעות מניעת הונאות.
בפקיסטן, בינה מלאכותית שימשה לזיהוי 128,000 מקרים של "פנסיונרים רפאים" בתשלומי פנסיה, עדות לכוחו של מידע המחובר בצורה חכמה.
ביקורת המדינה בונה מערכת אקולוגית טכנולוגית עם 6 יישומי בינה מלאכותית
לדברי סגן מבקר המדינה, בוי קווק דונג, וייטנאם אינה מחוץ למגמה זו.
במציאות, נפח ומורכבות הנתונים הציבוריים בווייטנאם עולים בהדרגה על מה ששיטות ביקורת מסורתיות (המסתמכות בעיקר על דגימה) יכולות לכסות.
סגן מבקר המדינה, בוי קווק דונג, נכח ונשא את נאום הפתיחה בסדנה בבוקר ה-13 באוקטובר (צילום: SAV).
מר דונג נתן דוגמאות ממספר סוכנויות תחת משרד האוצר.
בביטוח הלאומי של וייטנאם, ישנם 17 מיליון משתתפים בביטוח לאומי חובה בכל חודש; 96 מיליון כרטיסי ביטוח בריאות מונפקים מדי שנה ומעובדים יותר מ-200 מיליון בדיקות רפואיות וטיפולים הקשורים לתשלומי ביטוח. או שמשרד המסים, עד סוף השנה שעברה, היו יותר מ-950,000 עסקים שהצהירו על מיסים באופן אלקטרוני, הגישו כמעט 16 מיליון רשומות וכמעט 150 מיליון הצהרות.
לדברי מר דונג, מדובר בתמונות נתונים עצומות, המתעדכנות באופן רציף בזמן אמת, ואם נמשיך לעבד אותן באמצעות גישות ידניות מסורתיות, נסכן בהחמצת סיכונים מערכתיים ונפגע מהימנות מסקנות הביקורת.
מבקר המדינה בחר בדרך פרואקטיבית: בניית פלטפורמת נתונים, חיבור ושיתוף עם משרדים וענפים מרכזיים, הכנת תשתית אחסון ועיבוד, ויישום בו זמנית של פרויקטים של בינה מלאכותית הפותרים ישירות את הבעיות המקצועיות של ביקורת ציבורית.
בהתאם לכך, סוכנות זו יזמה פלטפורמת ביג דאטה, בחרה ארכיטקטורת טכנולוגיה מתאימה והתחברה ושיתפה אותה עם משרד האוצר, הביטוח הלאומי של וייטנאם ובנק המדינה, ויצרה מחסן נתונים של למעלה מ-100 מיליון רשומות לשמש ניתוח ביקורת.
"בנינו מערכת אקולוגית של טכנולוגיית ביקורת, שבה 6 תוכנות בינה מלאכותית ויישומי נתונים נפרסות בפועל: החל מניתוח נתוני תקציב, הערכת סיכונים, בחינת עסקאות פיננסיות, ועד ניטור השקעות ציבוריות והערכת הוצאות ירוקות. תוצאות ראשוניות אלו מאשרות: בינה מלאכותית אינה מחליפה את רואי החשבון, אלא הופכת את רואי החשבון לחזקים יותר, מדויקים יותר ומעמיקים יותר", אמר מר דונג.
לסיכום, מר דונג אישר כי בינה מלאכותית לא רק מסייעת בזיהוי הפרות מהר יותר, אלא גם מסייעת בחיזוי סיכונים, בהמלצות על מדיניות ובתמיכה בהחלטות ניהול פיננסי ציבורי - בהתאם לרוח המעבר מ"ביקורת לאחר ביקורת" ל"ביקורת חכמה, פרואקטיבית בזמן אמת".
מקור: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/pho-tong-kiem-toan-nha-nuoc-bui-quoc-dung-ai-tai-dinh-hinh-nghe-kiem-toan-20251013103016681.htm
תגובה (0)