Описание
Аудитория бизнес-тренинга
Владельцы бизнеса
Совет директоров
Руководитель и специалисты службы внутреннего аудита
Руководители высшего звена
Руководитель департамента ИТ
Руководитель и специалисты служб внутреннего контроля
Руководитель и специалисты управления рисками, безопасности и кадровых служб
Бизнес-тренинг по внутреннему аудиту и применению искусственного интеллекта (AI) при проведении внутреннего аудита поможет решить практические задачи:
Изучить технологии искусственного интеллекта (AI, ML, NLP), которые могут быть интегрированы в процесс внутреннего аудита для автоматизации, прогнозирования рисков и выявления аномалий
Изучить концепцию AI-Driven Internal Audit
Научиться применять базовые алгоритмы и инструменты AI/ML в аудите
Понять, как AI помогает выявлять риски и аномалии
Научиться разрабатывать дорожную карту внедрения AI в свою службу
Овладеть подходами AI Governance и этикой цифрового аудита
Основные темы бизнес-тренинга:
Цифровизация и роль AI во внутреннем аудите
Цель: осознать трансформацию функции внутреннего аудита под влиянием цифровых технологий.
Темы:
- Цифровая трансформация аудита: от ручного анализа к интеллектуальному аудиту
- Концепция Data-Driven Audit и AI-Driven Audit
- Возможности искусственного интеллекта для аудита: анализ данных, прогнозирование, автоматизация
- Роль внутреннего аудитора в цифровой экосистеме компании
- Международные тенденции и примеры внедрения AI в аудите (PwC, KPMG, Deloitte, EY)
Интерактив: диагностика цифровой зрелости функции внутреннего аудита
Основы искусственного интеллекта и машинного обучения для аудиторов
Цель: получить базовое понимание принципов и алгоритмов AI/ML, применимых в аудите.
Темы:
- Что такое искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение
- Типы машинного обучения: supervised, unsupervised, reinforcement learning
- Основные алгоритмы: классификация, кластеризация, регрессия, выявление аномалий
- Этапы работы с данными для моделей ML
- Понятие explainable AI (XAI) — объяснимый искусственный интеллект
Практикум: визуальный пример анализа данных и кластеризации рисков
Использование AI в ключевых процессах внутреннего аудита
Цель: показать, как AI интегрируется в каждый этап аудиторского цикла.
Темы:
- Этап планирования: автоматическое выявление зон повышенного риска на основе данных
- Этап проведения аудита: интеллектуальный анализ транзакций и журналов событий
- Этап отчетности: генерация аудиторских выводов и текстов с использованием NLP
- Мониторинг: Continuous Auditing с элементами машинного обучения
- Использование чат-ботов и когнитивных агентов для аудиторских запросов
Практикум: кейс «AI-модель для выявления подозрительных транзакций»
Инструменты и технологии AI для внутреннего аудита
Цель: познакомиться с практическими инструментами и платформами.
Темы:
- Обзор инструментов: Python (scikit-learn, TensorFlow), Power BI AI, Azure AI, Google AutoML, IBM Watson
- AI-модули в системах GRC и ERP (SAP, Oracle, 1C)
- Интеллектуальные панели (AI dashboards)
- Интеграция AI с Data Analytics и RPA
- Пример использования LLM (Large Language Models, ChatGPT) для анализа текстов аудиторских отчетов
Практикум: демонстрация применения Power BI с функциями AI для аудиторской аналитики
Выявление мошенничества и рисков с помощью AI
Цель: научиться применять алгоритмы ИИ для антифрод и риск-аналитики.
Темы:
- Модели выявления мошенничества: supervised vs unsupervised learning
- Аномалия и поведенческая аналитика сотрудников и клиентов
- Предиктивные модели (predictive audit analytics)
- Кейсы: Fraud Detection, Payroll Fraud, Expense Fraud, IT Access Risks
- Интеграция AI и SoD (Segregation of Duties) контроля
Практикум: настройка модели выявления аномалий (пример с Excel или Python)
Внедрение и управление AI в службе внутреннего аудита
Цель: разработать стратегию внедрения и управления AI-технологиями.
Темы:
- Стратегия и дорожная карта цифровизации внутреннего аудита
- Подход “AI Governance” — управление этикой и рисками AI
- Подготовка данных, компетенций и инфраструктуры
- Обучение аудиторов новым цифровым навыкам
- KPI и метрики эффективности AI-проектов
Практикум: разработка плана внедрения AI-инструментов в своей компании
Будущее внутреннего аудита: AI, автоматизация и человек
Цель: сформировать видение будущей модели цифрового аудита.
Темы:
- Трансформация ролей аудиторов и новых компетенций
- AI + RPA + Data Analytics = Smart Audit
- Баланс между автоматизацией и профессиональным суждением
- Этические аспекты применения AI в аудите
- Роль внутреннего аудита в оценке и проверке AI-систем компании
Интерактив: дискуссия «Может ли AI заменить аудитора?»
Продолжительность тренинга: 2 дня
