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AIの倫理：監査人のためのガイド
AIは監査業務を急速に変革し、効率向上と重大なリスクの両方をもたらしています。監査人は、AIシステムが意図通りに機能し、規制を遵守することを保証するため、倫理的配慮、透明性、公平性、堅牢な文書化に焦点を当てた積極的なアプローチを採用する必要があります。これには、アルゴリズム出力の厳密なテスト、データ系統の評価、意思決定を追跡するためのシステムログの検証が含まれます。
AI Auditing: リスク、限界、およびベストプラクティス
監査データ分析におけるAI、特に生成AIは非構造化データの分析やリスク特定に有用だが、構造化データ分析や精密計算には限界がある。ハルシネーションや透明性の欠如といったリスクが存在するため、専門的懐疑心と人間の監督が不可欠。エンタープライズツールの利用、データセキュリティの優先、AI出力の検証が監査品質と説明責任を確保するためのベストプラクティスである。