agent AI, możliwości AI, system AI
Agent AI w kontekście platformy do audytu to komponent oprogramowania, który działa na danych, regułach i celach. Na przykład agent wyodrębnia faktury z plików PDF i oznacza wyjątki. Po pierwsze, jasna definicja pomaga zespołom wybrać odpowiedni system AI. Po drugie, pomaga ustawić oczekiwania wobec procesu audytu i audytorów. Po trzecie, wyjaśnia, jak agenci wpisują się w przegląd wykonywany przez ludzi.
Kluczowe możliwości AI napędzają wartość. Wczytywanie danych agreguje dane finansowe w jednym widoku. Przetwarzanie języka naturalnego zamienia umowy i e-maile w uporządkowane pola. Wykrywanie anomalii wskazuje niespodziewane wzorce. Planowanie pozwala agentom ustalać kolejność kontroli i testów. Pochodzenie (provenance) rejestruje, kto co zrobił, dzięki czemu praca jest weryfikowalna. Te pięć możliwości sprawia, że agenci AI do audytu są użyteczni w zapracowanych zespołach.
Krótki przykład wiąże zdolność z efektem. Agent odczytuje 10 000 faktur. Potem dopasowuje dostawców do płatności. Następnie oznacza niezgodność jako anomalię dla audytora. Audytor człowiek przegląda oznaczone pozycje i podejmuje decyzję. Ten przepływ pracy zmniejsza ręczne próbkowanie. Przyspiesza też pracę audytorów bez odbierania im możliwości oceniania.
Wdrożenie w branży jest szerokie. Badanie z 2025 roku wykazało, że 79% firm obecnie korzysta z agentów AI, a wiele z nich raportuje mierzalne korzyści (Ankieta PwC 2025). Jednocześnie badania definiują zachowanie agentowe jako systemy, które planują i działają z użyciem narzędzi, a potem udoskonalają wyniki przy pomocy informacji zwrotnej od ludzi (audyt agentowy SSRN). W praktyce agent stworzony pod konkretny cel połączy uczenie maszynowe z konektorami do systemów ERP i ksiąg rachunkowych. Dla zespołów finansowych oznacza to szybsze uzgodnienia i lepszą śledowalność.
What to do next:
1. Zmapuj pięć najważniejszych procesów, w których możliwości agentów mogą skrócić pracochłonne zadania. 2. Przeprowadź krótki pilotaż z systemem AI, który łączy się z Twoim ERP lub systemami e-mail. 3. Zdefiniuj wymagania dotyczące proweniencji i przejrzystości, zanim rozszerzysz wdrożenie.
audyt, audytor, automatyzacja
Agenci AI zmieniają codzienną pracę audytu, przejmując powtarzalne kontrole. Na przykład agenci mogą automatyzować uzgodnienia i dobór próbek. To oszczędza czas audytorów. Pozwala też audytorom skupić się na ocenie, a nie na przetwarzaniu danych. Audytorzy raportują, że narzędzia generatywne pomagają tworzyć szkice notatek, dzięki czemu mogą szybciej przeglądać wnioski. Raport CPA.com stwierdza to wprost: „AI nie zastępuje praktyków; wzmacnia ich potencjał” (raport CPA.com 2025).
Konkretny przykład przed/po: przed automatyzacją audytor manualnie próbował 200 płatności dostawców. Po wdrożeniu agentów audytor przejrzał 50 wysokiego ryzyka pozycji wskazanych przez system i zweryfikował wzorce. Czas na zaangażowanie spadł. Błędy się zmniejszyły. Niektóre firmy raportują obniżenie budżetów związanych ze zgodnością o ponad 40% po automatyzacji rutynowych kontroli (badanie kosztów zgodności). Ta redukcja pomaga firmom sprostać presji opłat bez obniżania jakości.
Przypadki użycia są praktyczne. Agent tworzy pierwszą wersję notatki audytowej. Potem audytor ją edytuje i zatwierdza. Agent uruchamia ciągłe testy kontroli i alarmuje o odchyleniach. Audytor otrzymuje zwięzłe pakiety dowodów zamiast surowych logów. Te zmiany pozwalają zespołom audytowym poświęcać więcej czasu na ocenę ryzyka i doradztwo dla klienta.
Systemy wewnętrzne mają znaczenie. Konektory do ERP i e-maili pomagają agentom uzasadnić twierdzenia źródłowymi zapisami. Dla zespołów obsługujących e-maile logistyczne automatyzacja e-maili ERP jest krokiem milowym do szerszej automatyzacji audytu. Zobacz przykład automatyzacji e-maili ERP dla logistyki, który pokazuje powiązanie z danymi operacyjnymi automatyzacja e-maili ERP.
What to do next:
1. Zidentyfikuj trzy rutynowe zadania do automatyzacji i zmierz obecny czas ich wykonywania. 2. Przetestuj agenta, który tworzy szkice notatek i przeprowadza uzgodnienia. 3. Śledź wskaźniki błędów i zaoszczędzone godziny, aby udowodnić ROI kierownictwu audytu.
Drowning in emails? Here’s your way out
Save hours every day as AI Agents draft emails directly in Outlook or Gmail, giving your team more time to focus on high-value work.
przepływ pracy, agentowe przepływy, agentowość
Agentowe przepływy pracy łączą wiele wyspecjalizowanych agentów, aby zrealizować złożone zadania. W przepływie audytu agent planujący dzieli plan audytu na kroki. Potem agenci wykonawczy przeprowadzają dobór próbek, testują wewnętrzne kontrole i pobierają dokumenty potwierdzające. Na końcu agent podsumowujący tworzy dokumentację roboczą do przeglądu. Ten wzorzec to to, co w pracach akademickich określa się jako systemy agentowe i audyt agentowy (SSRN).
Krótki schemat przepływu działa dobrze na spotkaniach. Żądanie od człowieka → agent planujący → wielu wyspecjalizowanych agentów → magazyn dowodów → przegląd audytora. Każda strzałka to przekazanie zadania z punktami zarządzania. Na przykład agent wykonawczy może wywołać konektor narzędzi AI, aby pobrać dane z bilansu próbnego. Potem zapisuje wyniki w magazynie dowodów z kryptograficznymi dowodami pochodzenia, aby audytor mógł zweryfikować zmiany. To tworzy śledzalny łańcuch dla każdej decyzji.
Agentowe przepływy pracy sprzyjają iteracyjnemu testowaniu. Najpierw agent uruchamia regułę. Następnie udoskonala regułę na podstawie informacji zwrotnej. Potem planista aktualizuje sekwencję. Ta pętla zmniejsza liczby fałszywych alarmów. Poprawia też wykrywanie subtelnych wzorców ryzyka, których statyczne skrypty nie wychwytują. Co ważne, audytorzy pozostają w kontroli. Audytorzy zatwierdzają reguły i weryfikują anomalie przed podpisaniem wniosków.
Niezbędne jest zarządzanie. Potrzebujesz nadzoru w czasie rzeczywistym, bramek wdrożeniowych i logów audytu. Systemy wspierające planowanie audytu i przegląd muszą pokazywać, kto zmienił test i dlaczego. Firmy, które chcą platformy do audytu z wbudowanymi konektorami, powinny rozważyć narzędzia wspierające złożone przepływy i weryfikowalną ewidencję. Dla zespołów chcących automatyzować zbieranie dowodów napędzane e-mailami operacyjnymi, zobacz przykład, który łączy e-maile operacyjne z zapisami wirtualny asystent logistyczny.
What to do next:
1. Zmapuj pojedynczy agentowy przepływ pracy dla typowego testu i zdefiniuj punkty zatwierdzenia. 2. Dodaj proweniencję i logi audytu dla każdego przekazania. 3. Przeprowadź krótki cykl z udziałem człowieka, aby udoskonalić agenta planującego i agentów wykonawczych.
zgodność, ścieżka audytu, sprawozdania finansowe
Agenci pomagają wymuszać zgodność i tworzyć dowody odporne na manipulację, które wspierają zapewnienie wobec sprawozdań finansowych. Na przykład agent może codziennie uruchamiać kontrole VAT i podatkowe. Następnie eskaluje wyjątki do przeglądu. Efektem jest udokumentowana ścieżka od surowych zapisów księgowych do wniosków audytowych. Ta ścieżka audytu jest kluczowa dla organów regulacyjnych i zewnętrznego zapewnienia.
Automatyzacja kontroli regulacyjnych zmniejsza obciążenie ręczne. Badania pokazują znaczące oszczędności budżetowe, gdy firmy automatyzują zgodność. Jedno źródło odnotowuje redukcje o ponad 40% w operacyjnych budżetach związanych ze zgodnością (badanie kosztów zgodności). Ta oszczędność obejmuje mniej ręcznych uzgodnień i szybsze cykle zgłoszeń. Agenci tworzą logi, które są weryfikowalne i śledzalne, co pomaga, gdy regulatorzy żądają dowodów.
Przykład end-to-end: agent sprawdza stawki VAT na fakturach sprzedażowych. Oznacza niezgodności i składa pakiet dowodowy. Potem audytor przegląda pakiet i podpisuje notatkę, która dołącza się do sprawozdań finansowych. Ścieżka audytu pokazuje, kto przeglądał wyjątki, kiedy zostały naprawione i jakie były ostateczne kwoty. Ten poziom śledzalności wspiera przeglądy typu SOC 2 i zapytania regulatorów.
Bezpieczeństwo i zgodność mają znaczenie przy danych wrażliwych. Wiele firm wymaga, aby dane nigdy nie opuszczały bezpiecznych granic. Agenci zaprojektowani do tego muszą działać w zatwierdzonych środowiskach i logować każdą akcję. Zapewnienie nadzoru AI i kontroli dostępu zmniejsza ryzyko wycieków. Dla zespołów finansowych, które obsługują duże ilości e-maili operacyjnych jako dowody, integracja agentów z bezpiecznymi magazynami upraszcza kontrolę przy ochronie danych wrażliwych jak skalować operacje logistyczne.
What to do next:
1. Zdefiniuj mandaty zgodności i przypisz je do kontroli wykonywanych przez agentów. 2. Wymagaj weryfikowalnych logów audytu i ścieżki audytu dla każdego zautomatyzowanego kroku. 3. Przetestuj scenariusz end-to-end dla jednego obszaru sprawozdawczości finansowej przed szerszym wdrożeniem.
Drowning in emails? Here’s your way out
Save hours every day as AI Agents draft emails directly in Outlook or Gmail, giving your team more time to focus on high-value work.
automatyzacja, analityka, przypadki użycia
Wysokowartościowe przypadki użycia pokazują mierzalne korzyści. Agenci wykrywają oszustwa dzięki wykrywaniu anomalii opartemu na wzorcach. Automatyzują procesy zobowiązań i należności. Uporządkowują dane nieustrukturyzowane, takie jak załączniki e-mailowe, i tworzą szkice notatek audytowych z kontekstem. Te przypadki użycia łączą automatyzację z analityką i zmniejszają czas poświęcany na pracochłonne zadania.
Krótkie studia przypadków wyjaśniają wpływ. Anomalię w płatnościach dostawcy wykrył agent skanujący płatności i historię dostawców. Agent oznaczył rozbieżność i zaoszczędził audytorowi cztery godziny ręcznej pracy. Drugi przypadek wykorzystał niestandardową konfigurację agentów AI do wyciągania faktur przewozowych i ich uzgadniania z umowami. Ten agent zaoszczędził czas i zmniejszył błędy w procesie uzgodnień z dostawcami.
Statystyki adopcji mają znaczenie. Siedem na dziesięć firm teraz uznaje agentów AI za główny mechanizm automatyzacji (raport branżowy). Ta zmiana odzwierciedla zaufanie do automatyzacji audytu opartej na AI i do analityki skalującej się w księgach. Firmy, które przyjmują inteligentną automatyzację, często raportują szybsze cykle zamknięcia i lepsze pokrycie kontroli.
Przykłady przypadków użycia obejmują ciągłe testy kontroli, wykrywanie oszustw na podstawie wzorców, automatyzację zobowiązań oraz generatywne tworzenie dokumentów roboczych. Każdy przypadek korzysta z wielu wyspecjalizowanych agentów i modeli uczenia maszynowego, które uczą się wzorców z czasem. Dla zespołów obsługujących duże wolumeny e-maili, przykłady automatyzacji korespondencji logistycznej pokazują, jak e-maile mogą zasilać dowody audytowe i zmniejszać ręczne segregowanie zautomatyzowana korespondencja logistyczna.
What to do next:
1. Wybierz dwa przypadki użycia, które przyniosą wyraźne oszczędności czasu lub kosztów. 2. Zmierz wydajność bazową i wskaźniki wykrywalności. 3. Przeprowadź pilotaże i zbieraj analitykę, aby udowodnić wartość i dopracować modele.
co dalej dla AI, przyszłość audytu, agenci uczący się
Skalowanie pozostaje wyzwaniem. Około 90% organizacji raportuje trudności ze skutecznym skalowaniem agentów AI (statystyka branżowa). Dlatego następna faza AI w audycie koncentruje się na agentach uczących się, zarządzaniu i pomiarze ROI. Agenci uczący się będą adaptować się na podstawie informacji zwrotnej i poprawiać wykrywalność bez ciągłego przeprogramowywania.
Ryzyka wymagają kontroli. Potrzebujesz ram zarządzania AI, metryk ewaluacyjnych i czytelnych logów audytu. Akt o AI w UE i inne przepisy wpłyną na zespoły audytowe. Zespoły audytowe powinny planować mandaty zgodności oraz przeglądy bezpieczeństwa i zgodności. Lista kontrolna zarządzania musi obejmować walidację modeli, kontrolę dostępu i śledzalność.
Kluczowe rekomendacje są praktyczne. Zacznij od celowo zaprojektowanych, wyspecjalizowanych agentów AI, które integrują się z waszymi systemami. Mierz dokładność, zaoszczędzony czas i kompletność ścieżki audytu. Stosuj mapę drogową: sprawdź model na jednym procesie, dodaj proweniencję, a potem rozszerzaj. Zbieraj KPI dla planowania audytu, wskaźników wykrywalności i czasu przeglądu.
Ostateczne kroki dla lidera finansowego:
1. Buduj agentów działających w kontrolowanym środowisku i rejestruj logi audytu do przeglądu. 2. Zdefiniuj KPI dla pilota i ściśle je śledź. 3. Stwórz mapę drogową: zbuduj agentów, dodaj agentów uczących się, a następnie skaluj z korporacyjnym zarządzaniem.
FAQ
Co to jest agent AI w audycie?
Agent AI to komponent oprogramowania, który wykonuje zadania takie jak wczytywanie danych, analiza i tworzenie szkiców. Działa na podstawie reguł i modeli, aby wspomagać audytorów przy zachowaniu udziału człowieka w procesie.
Jak agenci poprawiają efektywność audytu?
Agenci automatyzują powtarzalne prace, takie jak uzgodnienia i dobór próbek. W rezultacie audytorzy poświęcają więcej czasu na ocenę i złożone analizy ryzyka.
Czy audytorzy są zagrożeni zastąpieniem przez AI?
Nie. Wiodące raporty mówią, że AI wzmacnia audytorów, zamiast ich zastępować. Ludzie nadal weryfikują wnioski i zajmują się zniuansowanymi ocenami.
Czym jest przepływ pracy agentowy?
Przepływ agentowy łączy agentów planujących i wykonawczych, aby zrealizować zadania. Zawiera informację zwrotną od ludzi i punkty zarządzania, aby praca była weryfikowalna.
Jak agenci wspierają zgodność?
Agenci automatycznie przeprowadzają kontrole regulacyjne i generują śledzalne dowody. Tworzą weryfikowalną ścieżkę audytu, która wspiera sprawozdania finansowe i żądania regulatorów.
Czy agenci mogą przetwarzać dane wrażliwe?
Tak, gdy są wdrożeni w bezpiecznych środowiskach z kontrolą dostępu. Firmy powinny wymagać, aby dane nigdy nie opuszczały zatwierdzonych systemów i aby każda akcja była rejestrowana.
Jakie metryki powinny śledzić zespoły audytowe?
Monitoruj dokładność wykryć, zaoszczędzony czas oraz kompletność ścieżki audytu jako główne KPI. Mierz także czas przeglądu i redukcję błędów dla oceny ROI.
Jak działają agenci uczący się w audycie?
Agenci uczący się udoskonalają reguły na podstawie informacji zwrotnej i wyników wykryć. Z czasem zmniejszają liczbę fałszywych alarmów i poprawiają ocenę ryzyka.
Jakie zarządzanie jest potrzebne dla agentów AI?
Zarządzanie musi obejmować walidację modeli, kontrolę dostępu, proweniencję i logi audytu. Regularne przeglądy i kontrola zmian zmniejszają ryzyko wynikające z rozwijającego się AI.
Jak firmy powinny zacząć z agentami AI?
Zacznij od procesu o dużej wartości i dużego nakładu czasu i przeprowadź krótki pilotaż. Zdefiniuj proweniencję, zmierz wpływ, a następnie skaluj z odpowiednim zarządzaniem AI i kontrolami.
Ready to revolutionize your workplace?
Achieve more with your existing team with Virtual Workforce.