Jak dokładne są raporty finansowe tworzone przez AI?

Dokładność raportu AI zależy od kilku czynników jednocześnie. Żaden system nie jest bezbłędny z definicji.

Skąd biorą się błędy w automatycznych raportach?

Agnieszka Dąbrowska, audytor wewnętrzny w firmie logistycznej, wskazała trzy najczęstsze źródła problemów. Pierwsze to błędne mapowanie kategorii kosztów, kiedy system przypisuje wydatek do niewłaściwego centrum kosztowego. Drugie to interpretacja dat, szczególnie przy danych z różnych stref czasowych lub systemów używających różnych formatów. Trzecie to agregacja danych z wielu źródeł, gdzie zduplikowane rekordy zawyżają wyniki.

Jak wygląda weryfikacja w praktyce?

Dąbrowska stosuje metodę wyrywkową. Wybiera losowo kilkanaście pozycji z raportu i porównuje je z danymi źródłowymi. Jeśli odchylenia nie przekraczają przyjętego progu, raport zostaje zaakceptowany. Przy większych rozbieżnościach analizuje cały segment danych.

Przykładowe progi akceptacji błędów w raportach AI

Typ raportu	Akceptowalne odchylenie
Raport przychodów	do 0,3%
Zestawienie kosztów	do 0,8%
Przepływy pieniężne	do 0,5%
Wartości orientacyjne stosowane przez jedną z firm

Automatyzacja nie eliminuje potrzeby kontroli. Zmienia tylko jej zakres i częstotliwość.