감사 및 규정 준수를 위한 AI: 특정 시점의 패닉이 아닌 지속적인 모니터링
감사는 스트레스가 많습니다. 감사원이 오고 있습니다. 수천 건의 트랜잭션에 대한 증빙 문서를 찾아야 합니다. 테스트 제어. 프로세스를 따랐는지 증명하세요. 예외 사항을 설명하세요.
증거를 수집하기 위해 동분서주합니다. 샘플을 가져옵니다. 감사 파일을 작성합니다. 질문에 답합니다. 큰 문제가 발견되지 않기를 바랍니다.
내부 통제는 지속적인 모니터링이 필요합니다. 업무 분리. 승인 워크플로. 액세스 권한. 저널 항목 검토. 대부분의 기업은 1년에 한 번 감사 기간 동안 점검합니다. 문제는 몇 달 동안 발견되지 않고 방치됩니다.
규정은 계속 바뀌고 있습니다. 새로운 회계 기준. 업데이트된 세금 규정. 업계 요구 사항. 누군가는 자신에게 적용되는 사항을 추적하고 규정 준수를 보장해야 합니다.
이것은 작업 확인입니다. 패턴 감지. 예외 식별. 규칙 모니터링. AI는 바로 이 작업을 위해 만들어졌습니다.
AI는 감사자나 판단을 대체하지 않습니다. 트랜잭션을 지속적으로 모니터링합니다. 예외가 발생하면 플래그를 지정합니다. 자동으로 문서를 준비합니다. 감사 중에 문제를 발견하는 대신 조기에 발견할 수 있습니다.
감사 및 규정 준수 과제
기존의 감사 및 규정 준수는 특정 시점에 이루어집니다:
연간 감사:
감사자가 나타납니다. 거래 샘플을 테스트합니다. 월말 또는 연말 잔액을 살펴봅니다. 프로세스가 준수되었는지 확인합니다. 몇 달 전에 발생한 문제가 발견되면 쉽게 수정하기에는 너무 늦었습니다.
분기별 리뷰:
조금 더 빈번하지만 여전히 특정 시점을 가리킵니다. 뒤돌아보기. 이미 재무에 영향을 미친 후에 문제를 발견합니다.
제어 테스트:
25개 또는 50개의 트랜잭션 샘플을 테스트합니다. 샘플이 전체 모집단을 대표하기를 바랍니다. 다른 수천 건의 거래에서 누락된 것이 없기를 바랍니다.
수동 모니터링:
관리자와 회계 관리자가 직접 확인합니다. 분개 항목을 검토합니다. 비정상적인 거래가 있는지 살펴봅니다. 하지만 모든 것을 확인할 수는 없습니다. 샘플링과 판단에 의존해야 합니다.
규정 준수 추적:
누군가는 규정 변경 사항을 추적해야 합니다. 영향을 파악합니다. 프로세스를 업데이트합니다. 직원 교육. 따라잡아야 할 것이 많습니다.
결과: 감사 전까지 문제가 숨어 있습니다. 제어 기능이 몇 달 동안 의도한 대로 작동하지 않다가 아무도 알아채지 못할 수도 있습니다. 규정 준수 문제가 누적됩니다.
AI는 이를 주기적인 점검에서 지속적인 모니터링으로 바꿉니다.
감사 및 규정 준수를 위한 AI의 역할
지속적인 거래 모니터링
AI는 샘플링 대신 모든 거래를 확인합니다. 매월이 아닙니다. 분기별도 아닙니다. 지속적으로.
규칙 기반 모니터링:
규칙을 정의합니다. AI가 모든 트랜잭션을 규칙에 따라 확인합니다:
- $50K 이상의 저널 항목은 승인이 필요합니다.
- 정책 한도를 초과하는 경비 보고서에는 이사 결재가 필요합니다.
- PO가 없는 벤더 결제는 설명이 필요합니다.
- 회사 간 거래는 균형을 유지해야 합니다.
- 수익 인식은 다음 기준을 따라야 합니다.
규칙을 위반하셨나요? AI가 즉시 신고합니다. 다음 달 검토 중에는 아닙니다. 지금 당장.
샘플링이 아닌 100% 테스트:
모든 것을 수동으로 테스트하는 것은 불가능하기 때문에 감사자는 샘플을 테스트합니다. AI가 모든 것을 테스트합니다. 모든 트랜잭션. 매일.
문제가 있으면 즉시 발견할 수 있습니다. 문제가 없다면 샘플뿐만 아니라 전체 모집단에 대한 제어가 효과가 있다는 증거를 확보한 것입니다.
실시간 알림:
문제가 감지되었나요? 즉시 알림이 발송됩니다. 이메일, Slack, Teams, 모바일 푸시. 팀에 적합한 방식이 무엇이든 상관없습니다. 새로운 문제가 발견되고 수정 가능한 상태에서 문제를 해결합니다.
이상 징후 자동 감지
일부 문제는 특정 규칙을 위반하지 않습니다. 단지 특이할 뿐입니다. AI가 알아챕니다.
통계적 이상 징후:
거래 금액이 이 계정의 평균에서 3 표준 편차입니다. 정상일 수 있습니다. 오류일 수 있습니다. 확인해 볼 가치가 있습니다.
패턴 중단:
이 공급업체는 일반적으로 매월 $5,000-$7,000을 지급받습니다. 이번 달에는 $25,000입니다. 무엇이 변경되었나요?
타이밍 이상:
분기 마지막 날 오후 11시 47분에 게시된 대형 저널 항목입니다. 괜찮을 수도 있습니다. 수익 관리일 수 있습니다. 검토를 위해 플래그.
관계 이상:
매출은 201% 증가했지만 배송비는 제자리걸음을 유지했습니다. 보통은 함께 움직입니다. 이번에는 왜 그렇지 않을까요?
사용자 행동 이상:
이 사용자는 일반적으로 한 달에 5~10개의 저널 항목을 게시합니다. 이번 달에는 47개를 게시했습니다. 무슨 일인가요?
AI는 비난하지 않습니다. 경고합니다. "이상해 보입니다. 누군가 확인해야 합니다." 팀이 조사하여 정상임을 확인하거나 문제를 발견합니다.
자동 제어 테스트
내부 통제는 테스트가 필요합니다. 일반적으로 샘플링을 통해 매년 또는 분기별로 수행합니다. AI는 지속적으로 테스트합니다.
업무 분리:
AI가 확인합니다: 동일한 사람이 생성하고 승인했는가? 동일한 사람이 주문하고 수령했는가? 동일한 사람이 입력하고 게시했는가? 위반 사항이 발견되면 즉시 플래그가 지정됩니다.
승인 워크플로:
처리 전에 승인을 받았나요? 승인 권한이 있는 사람이 승인했나요? 거래 규모에 비해 승인 금액이 충분했는가? 모든 거래를 확인했습니다.
액세스 제어:
누가 무엇에 액세스할 수 있나요? 누군가의 액세스 권한이 자신의 역할 이상으로 확장되었나요? 해고된 직원이 여전히 시스템에서 활동 중인가요? AI는 지속적으로 모니터링합니다.
조정 규정 준수:
계정이 제때 조정되고 있나요? 조정이 검토되고 있나요? 조정 항목이 즉시 청산되고 있나요? AI는 이 모든 것을 추적합니다.
정책 준수:
비용 정책에 $75 미만의 식사가 명시되어 있습니다. 누군가 $120을 제출했습니다. 정책에 따르면 해외 여행에는 부사장 승인이 필요하다고 나와 있습니다. 누군가 승인 없이 예약했습니다. AI가 정책 위반을 포착합니다.
결과: 결과: 컨트롤이 작동하는 것을 알거나 작동하지 않는 컨트롤을 정확히 파악하여 즉시 수정할 수 있습니다.
감사 문서 준비
감사관이 도착하면 문서를 요청합니다. AI는 이를 준비합니다.
자동 감사 추적:
모든 거래에 대해 AI가 문서를 작성합니다:
- 누가 언제 만들었는지
- 승인한 사람 및 시기
- 존재하는 지원 문서
- 테스트한 컨트롤 및 결과
- 예외 사항 및 해결 방법
완전한 트레일. 수동 로깅이 필요하지 않습니다.
정리된 증거:
감사자가 유형별 거래를 보고 싶으신가요? 금액별로? 날짜별로? AI가 원하는 방식으로 모든 것을 정리해 줍니다. 파일을 뒤적거릴 필요가 없습니다.
예외 보고서:
다음은 통제 사항을 위반한 모든 트랜잭션입니다. 각각이 어떻게 해결되었는지는 다음과 같습니다. 다음은 정책 재정의에 대한 승인입니다. 모두 문서화 및 정리되어 있습니다.
테스트 결과를 제어합니다:
샘플이 아닌 모든 트랜잭션을 테스트했습니다. 테스트 방법론은 다음과 같습니다. 결과는 다음과 같습니다. 제어가 작동한다는 증거입니다. 샘플을 통한 추정이 필요하지 않습니다.
증빙 문서:
이 거래에 송장이 필요하신가요? AI가 연결했습니다. PO? 연결되었습니다. 승인 이메일? 연결되었습니다. 영수증? 링크되어 있습니다. 모든 것을 한곳에.
감사 문서를 수집하는 데 2주를 소비하는 대신 AI가 이미 컴파일한 내용을 검토하는 데 2시간을 소비합니다.
규제 변경 사항 추적
규정은 끊임없이 변화합니다. AI가 이를 따라잡을 수 있도록 도와줍니다.
관련 소스를 모니터링합니다:
FASB 발표. IRS 업데이트. 업계 규제 기관 발표. 주 세금 변경 사항. AI는 비즈니스와 관련된 소스를 모니터링합니다.
중요한 내용을 필터링합니다:
모든 변경 사항이 회원님에게 영향을 미치는 것은 아닙니다. AI는 업계, 구조 및 운영 방식에 따라 관련성이 있는 사항을 식별합니다.
영향을 요약합니다:
새로운 리스 회계 기준이 적용되나요? AI가 변경된 사항과 재무에 미칠 수 있는 영향을 요약해 드립니다. 법률 자문은 아니지만 정보에 입각한 요약입니다.
마감일을 표시합니다:
발효 날짜. 규정 준수 마감일. 제출 요건. AI가 중요한 날짜를 추적하여 놓치는 일이 없도록 합니다.
프로세스 변경을 제안합니다:
AI는 규정 변경에 따라 업데이트가 필요한 프로세스를 제안합니다. 팀의 규정 준수 계획을 위한 출발점.
해석하고 구현하려면 여전히 전문 지식이 필요합니다. 하지만 AI를 사용하면 변경 사항을 조기에 파악하고 놓치지 않을 수 있습니다.
사기 위험 지표 식별
AI는 사기를 증명할 수는 없습니다. 하지만 조사가 필요한 패턴을 포착할 수는 있습니다.
비정상적인 거래 패턴:
승인 임계값에 미치지 못하는 공급업체 송장. 반복되는 반올림 금액. 주말 또는 공휴일 거래. 여러 공급업체의 순차적인 인보이스 번호.
행동 위험 신호:
사용자가 비정상적인 시간에 시스템에 액세스하는 경우 비정상적인 양의 수동 저널 항목. 컨트롤 재정의. 정상적인 역할을 벗어난 시스템 액세스.
공급업체의 위험 신호:
입찰 절차가 없는 새 공급업체입니다. 공급업체 주소가 직원 주소와 일치합니다. 동일한 은행 계좌를 가진 여러 공급업체. 청구만 하고 배송은 하지 않는 공급업체.
재정적 위험 신호:
재고 조정은 항상 아래로 기록되며 절대 위로 올라가지 않습니다. 분기 종료 직후 판매 수익. 기간 종료 직후 계정 간 재분류.
이것은 아무것도 증명하지 못합니다. 하지만 조사할 만한 가치가 있습니다. AI는 수천 건의 정상적인 거래에 숨어 있지 않도록 주의를 환기시켜 줍니다.
이것이 귀하에게 의미하는 것
CFO 및 재무 책임자 대상
실적 발표 전에는 숙면을 취하세요:
제어를 지속적으로 모니터링하고 문제를 조기에 발견하면 놀랄 일이 줄어듭니다. "감사 준비 중에 문제가 발견되었습니다."라고 당황할 일도 줄어듭니다.
감사 비용 절감:
문서가 체계적으로 정리되고 제어가 지속적으로 테스트되면 감사가 더 빨라집니다. 감사 속도가 빨라지면 비용도 절감됩니다. 일부 기업은 감사 비용을 30~50만 달러 절약합니다.
내부 통제 강화:
특정 시점 테스트는 샘플에 대해 효과가 있는 제어만 보여줍니다. 지속적인 모니터링은 모든 샘플에 대해 효과가 있음을 보여줍니다. 더 나은 증거. 더 높은 신뢰도.
조기 문제 감지:
몇 달이 아닌 며칠 만에 문제를 발견하세요. 작은 문제일 때 해결하세요. 공개가 필요한 중대한 약점을 피하세요.
규정 준수에 대한 자신감:
관련 변경 사항을 인지하고 있습니다. 마감일이 추적되고 있음을 알 수 있습니다. 프로세스가 업데이트되고 있음을 알 수 있습니다. 중요한 사항을 놓칠 염려가 줄어듭니다.
관리자 및 회계 관리자용
감사 중에 허둥대지 마세요:
문서가 준비되었습니다. 제어 테스트가 완료되었습니다. 예외 보고서가 존재합니다. 컴파일 대신 검토합니다.
오류를 조기에 포착하세요:
잘못된 GL 코드? 즉시 수정됩니다. 승인 누락? 즉시 발견됩니다. 나중에 감사자에게 설명하지 말고 지금 바로 수정하세요.
작업을 제어하는 증거:
"25개의 트랜잭션을 테스트했고 모두 통과했습니다."가 아닙니다. 대신 "15,000개의 트랜잭션을 모두 연속적으로 테스트했으며 결과는 다음과 같습니다."라고 말합니다.
화재 진압이 아닌 개선에 집중하세요:
문제가 즉시 플래그가 지정되면 새로운 문제를 계속 발견하는 대신 근본 원인을 해결할 수 있습니다.
더 나은 관리 보고:
샘플을 통한 추정치가 아닌 실제 데이터를 사용하여 CFO와 감사위원회에 통제 효과에 대해 보고하세요.
감사자(내부 및 외부)
더 나은 감사 증거:
샘플링이 아닌 모집단 테스트. 완전한 감사 추적. 체계적인 문서화. 이는 감사 의견에 대한 더 나은 증거가 됩니다.
더 빠른 감사:
정보 수집 시간 단축. 판단과 위험 영역에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 감사가 더 빨리 완료됩니다.
판단 영역에 집중하세요:
일상적인 제어 테스트가 수행됩니다. 추정, 평가, 경영진 판단 영역에 시간을 할애합니다. 더 높은 가치의 감사 작업을 수행합니다.
지속적인 보증 기회:
내부 감사의 경우, 이를 통해 지속적인 보증 프로그램이 가능합니다. 주기적인 감사 대신 연중 내내 모니터링할 수 있습니다.
일반적인 감사 및 규정 준수 시나리오
업무 분리 모니터링
정책: 동일인이 인보이스를 생성하고 승인할 수 없습니다.
AI가 모든 인보이스를 모니터링합니다:
- 사용자 A가 생성한 송장
- 사용자 A가 승인한 송장
- 의무 분리 위반이 감지됨
- 회계 관리자에게 알림 전송
- 관리자가 조사합니다: 사용자 A가 휴가 중인 사람을 위해 보험을 들었는데 다른 승인을 위해 경로를 변경하는 것을 잊었습니다.
- 송장이 적절한 승인자에게 다시 라우팅됨
- 제어 취약점 논의를 위해 인시던트가 기록됨
문제가 발견되어 즉시 수정되었습니다. 연말 감사 중에 발견되지 않음.
비정상적인 저널 항목 탐지
AI가 저널 항목을 모니터링합니다:
- 분기 마지막 날에 게시된 대규모 수동 저널 항목
- 다음 분기 첫 날 진입 반전
- 최소한의 문서만 있으면 응모할 수 있습니다.
- 수익 관리 위험 지표와 패턴 일치
- 컨트롤러 검토를 위해 플래그 지정
- 관리자가 조사합니다: 알려진 비용에 대한 정당한 발생, 문서화 불충분
- 추가 문서 확보 및 첨부
- 항목 검토 및 승인 소급 적용
합법적인 입장이지만 감사보다 먼저 문서상의 취약점을 발견한 AI.
벤더 마스터 사기 방지
시스템에 새 공급업체가 추가되었습니다:
- AI가 직원 주소와 공급업체 주소를 대조하여 확인
- 일치 항목 발견: 공급업체 주소가 AP 담당자의 자택 주소와 일치함
- 관리자 및 CFO에게 즉시 알림 제공
- 조사 시작
- 직원이 허위 송장을 제출하기 위해 쉘 벤더를 만든 것으로 밝혀짐
- 첫 번째 결제가 처리되기 전에 사기 중지
AI 모니터링이 없었다면 몇 달 또는 몇 년 동안 탐지되지 않았을 수도 있습니다.
감사 준비
감사인이 연례 감사를 위해 도착합니다:
- PBC(클라이언트 제공) 목록 요청
- AI는 대부분의 PBC를 자동으로 생성합니다:
- 시험판 잔액? 생성되었습니다.
- 리드 일정? 생성됨.
- 카테고리별 거래 샘플? 생성되었습니다.
- 통제 테스트 결과는? 100%의 인구에 대해 이미 완료되었습니다.
- 예외 보고서? 준비되었습니다.
- 지원 문서가 있나요? 정리되어 있고 링크되어 있습니다.
2주 정도 걸리던 준비 시간이 이제는 검토와 마무리까지 이틀이면 충분합니다.
AI가 할 수 없는 일
AI는 모니터링과 문서화에 강력한 기능을 제공합니다. 하지만 분명한 한계가 있습니다:
법적 판단을 내릴 수는 없습니다:
이 회계 처리가 GAAP를 준수하나요? 이를 공개해야 하나요? 여기에는 회계 전문 지식과 판단력이 필요합니다.
컨트롤을 디자인할 수 없습니다:
AI는 컨트롤이 작동하는지 테스트할 수 있습니다. 어떤 컨트롤이 필요한지 설계할 수는 없습니다. 이를 위해서는 비즈니스와 리스크를 이해해야 합니다.
감사 의견을 제공할 수 없습니다:
감사인은 전문적인 판단에 따라 의견을 제공합니다. AI는 증거와 테스트 결과를 제공합니다. 의견에는 사람의 전문성이 필요합니다.
복잡한 규정을 해석할 수 없습니다:
AI는 규정 변경 사항을 표시하고 요약할 수 있습니다. 특정 상황에 어떻게 적용되는지 정확히 파악하려면 전문 지식이 필요합니다.
사기를 증명할 수는 없습니다:
AI가 의심스러운 패턴을 포착합니다. 조사 및 증명에는 사람의 분석, 인터뷰, 판단이 필요합니다.
거버넌스를 대체할 수는 없습니다:
감사위원회. 이사회 감독. 경영진 책임. 이는 여전히 인간의 기능입니다. AI는 이러한 기능을 지원하지만 대체하지는 않습니다.
AI는 확인, 모니터링, 문서화를 훌륭하게 처리합니다. 전문성, 판단력, 책임은 여전히 사람이 담당합니다.
시작하기
가장 위험하거나 가장 많은 노력을 기울여야 하는 영역부터 시작하세요:
먼저 모니터링할 컨트롤 하나를 선택합니다:
업무 분리? 승인 워크플로? 정책 준수? 중요하고 명확하게 정의된 것을 선택하세요. AI 모니터링의 효과를 입증하세요.
명확한 규칙을 정의하세요:
AI는 모니터링할 명확한 규칙이 필요합니다. "비용은 합리적이어야 한다"는 것은 너무 모호합니다. "$75를 초과하는 식비는 이사 승인 필요"는 명확합니다.
소규모 그룹에 대한 알림부터 시작하세요:
처음부터 모든 사람에게 알림을 한꺼번에 보내지 마세요. 관리자 또는 소규모 팀에게 라우팅합니다. 규칙을 조정하세요. 오탐을 줄이세요. 그런 다음 확장하세요.
혜택을 문서화하세요:
적발된 이슈 수를 추적합니다. 얼마나 일찍 발견되었는지. 감사 시간이 얼마나 절약되었는지. 확장을 위한 비즈니스 사례를 구축하세요.
점진적으로 확장하세요:
모니터링할 제어를 더 추가합니다. 규칙을 더 추가합니다. 알림을 받는 사람을 더 추가하세요. 시간이 지남에 따라 포괄적인 모니터링을 구축하세요.
감사관과 협력하세요:
여러분이 하고 있는 일을 보여주세요. 의견을 구하세요. 샘플링보다 모집단 테스트를 더 중요하게 생각할 것입니다. 이렇게 하면 감사 범위와 비용을 줄일 수 있습니다.
지속적인 모니터링은 하루아침에 이루어지지 않습니다. 하지만 작은 것부터 시작하여 시간이 지남에 따라 구축할 수 있습니다.
특정 시점에 당황하지 않고 지속적으로 모니터링할 준비가 되셨나요?
회사마다 리스크가 다릅니다. 통제 방식도 다릅니다. 감사 요구 사항도 다릅니다. 규정도 다릅니다.
일반적인 규정 준수 체크리스트는 판매하지 않습니다. 저희는 고객의 구체적인 통제 사항을 살펴봅니다. 고객의 위험. 감사 요구 사항.
그런 다음 사용자 환경에 맞는 AI 모니터링을 구축합니다. 지금과 동일한 제어 기능을 사용할 수 있습니다. 주기적인 모니터링이 아닌 지속적인 모니터링만 가능합니다.
한 영역부터 시작합니다. 지속적인 모니터링이 효과가 있음을 입증하세요. 그런 다음 확장하세요. 위험을 줄이고 시간을 절약하는 실용적인 규정 준수 자동화.
