ProfDirector

Не черновик, который нужно исправлять. А готовый продукт. Я говорю ИИ, что хочу, отхожу от компьютера на четыре часа и возвращаюсь, чтобы обнаружить, что работа выполнена. Сделана хорошо, сделана лучше, чем я бы сделал сам, без необходимости вносить исправления. Пару месяцев назад я постоянно общался с ИИ, направлял его, вносил правки. Теперь я просто описываю результат и ухожу. Позвольте мне привести пример, чтобы вы поняли, как это выглядит на практике. Я говорю ИИ: «Я хочу создать это приложение. Вот что оно должно делать, вот примерно как оно должно выглядеть. Разработайте пользовательский сценарий, дизайн, всё это». И он это делает. Он пишет десятки тысяч строк кода. Затем, и это было бы немыслимо ещё год назад, он сам открывает приложение . Он нажимает на кнопки. Он тестирует функции. Он использует приложение так же, как и человек. Если ему что-то не нравится, как что-то выглядит или ощущается, он возвращается и меняет это самостоятельно. Он итеративно работает, как разработчик, исправляя и дорабатывая, пока не будет удовлетворён. Только когда он решит, что приложение соответствует его собственным стандартам, он возвращается ко мне и говорит: «Оно готово к тестированию». И когда я его тестирую, оно обычно идеально. Я не преувеличиваю. Именно так выглядел мой понедельник на этой неделе. Но больше всего меня поразила модель, выпущенная на прошлой неделе (GPT-5.3 Codex). Она не просто выполняла мои инструкции. Она принимала разумные решения. В ней впервые появилось что-то, похожее на рассудительность . На вкус . Необъяснимое чувство уверенности в правильности решения, о котором все всегда говорили, что у ИИ его никогда не будет. У этой модели оно есть, или что-то достаточно близкое к нему, чтобы разница начала терять свою значимость. Я всегда был одним из первых, кто внедрял инструменты ИИ. Но последние несколько месяцев меня потрясли. Эти новые модели ИИ — не просто постепенные улучшения. Это совершенно другое дело. И вот почему это важно для вас, даже если вы не работаете в сфере технологий. Лаборатории ИИ сделали осознанный выбор. В первую очередь они сосредоточились на том, чтобы сделать ИИ отличным программистом... потому что для создания ИИ требуется много кода. Если ИИ сможет писать этот код, он сможет помочь создать следующую версию самого себя. Более умную версию, которая будет писать лучший код, которая создаст еще более умную версию. Стратегия, направленная на то, чтобы сделать ИИ отличным программистом, открыла все остальное. Вот почему они сделали это в первую очередь. Моя работа начала меняться раньше вашей не потому, что они ориентировались на инженеров-программистов... это был просто побочный эффект того, на что они решили нацелиться в первую очередь. Они это сделали. И теперь переходят ко всему остальному. Опыт, который получили специалисты в сфере технологий за последний год, наблюдая, как ИИ превратился из «полезного инструмента» в «делает мою работу лучше, чем я», — это опыт, который вот-вот получат все остальные. Юриспруденция, финансы, медицина, бухгалтерский учет, консалтинг, писательство, дизайн, аналитика, обслуживание клиентов. Не через десять лет. Люди, создающие эти системы, говорят, что через один-пять лет. Некоторые говорят, что меньше. И, учитывая то, что я видел за последние пару месяцев, я думаю, что «меньше» — более вероятный вариант. «Но я попробовал ИИ, и он оказался не таким уж хорошим». Я постоянно это слышу. И я понимаю это, потому что раньше это было правдой. Если вы пробовали ChatGPT в 2023 или начале 2024 года и думали: «Это всё выдумка» или «Это не так уж впечатляет», вы были правы. Эти ранние версии были действительно ограничены. Они галлюцинировали. Они уверенно говорили вещи, которые были полной чепухой. Это было два года назад. По меркам искусственного интеллекта, это уже древняя история. Современные модели совершенно не похожи на те, что существовали даже полгода назад. Дискуссия о том, действительно ли ИИ «становится лучше» или «достиг предела», которая длилась более года, окончена. Всё кончено.

Вспомните февраль 2020 года. Если бы вы внимательно следили за событиями, вы могли бы заметить, как некоторые люди говорили о вирусе, распространяющемся за границу. Но большинство из нас не обращало на это особого внимания. Фондовый рынок процветал, ваши дети ходили в школу, вы ходили в рестораны, пожимали руки и планировали поездки. Если бы кто-то сказал вам, что запасается туалетной бумагой, вы бы подумали, что он слишком много времени проводит в каком-то странном уголке интернета. Затем, примерно за три недели, весь мир изменился. Ваш офис закрылся, дети вернулись домой, и жизнь перестроилась так, как вы бы не поверили, если бы описали это себе месяц назад. Мне кажется, мы сейчас находимся на той стадии, когда "все это кажется преувеличением", и речь идет о чем-то гораздо, гораздо более масштабном, чем COVID-19. Я шесть лет занимаюсь созданием стартапа в сфере искусственного интеллекта и инвестирую в эту область. Я живу в этом мире. И я пишу это для тех, кто в моей жизни не живет... для моей семьи, моих друзей, для тех, кто мне дорог, кто постоянно спрашивает меня: «Так что же происходит с ИИ?» и получает ответ, который не отражает реальной ситуации. Я продолжаю говорить им вежливую версию. Версию для светских вечеринок. Потому что честная версия звучит так, будто я сошла с ума. И какое-то время я говорила себе, что это достаточно веская причина, чтобы держать правду при себе. Но разрыв между тем, что я говорю, и тем, что происходит на самом деле, стал слишком большим. Люди, которые мне дороги, заслуживают того, чтобы услышать, что произойдет, даже если это звучит безумно. Сразу оговорюсь: хотя я работаю в сфере ИИ, я практически не имею влияния на то, что произойдет дальше, как и подавляющее большинство представителей отрасли. Будущее формируется удивительно небольшим числом людей: несколькими сотнями исследователей в нескольких компаниях... OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и еще несколькими. Один-единственный запуск обучения, управляемый небольшой командой в течение нескольких месяцев, может создать систему ИИ, которая изменит всю траекторию развития технологии. Большинство из нас, работающих в сфере ИИ, строят на фундаменте, который мы не закладывали. Мы наблюдаем за этим процессом так же, как и вы... просто мы находимся достаточно близко, чтобы первыми почувствовать, как дрожит земля. Но сейчас самое время. Не в смысле «мы должны поговорить об этом когда-нибудь потом». А в смысле «это происходит прямо сейчас, и мне нужно, чтобы вы это поняли». Я знаю, что это реально, потому что это случилось со мной первым. Вот чего никто за пределами технологической сферы пока до конца не понимает: причина, по которой так много людей в отрасли сейчас бьют тревогу, заключается в том, что это уже случилось с нами . Мы не делаем прогнозов. Мы рассказываем вам о том, что уже произошло на наших рабочих местах, и предупреждаем вас, что вы следующие. В течение многих лет ИИ неуклонно совершенствовался. Были большие скачки то тут, то там, но каждый большой скачок происходил достаточно часто, чтобы их можно было осваивать по мере появления. Затем в 2025 году новые методы построения этих моделей открыли гораздо более быстрый темп прогресса. А потом он стал еще быстрее. И еще быстрее. Каждая новая модель была не просто лучше предыдущей... она была лучше на более значительное расстояние, а промежуток между выпуском новых моделей сократился. Я все больше и больше использовал ИИ, все меньше и меньше возвращался к нему, наблюдая, как он справляется с задачами, которые раньше, как мне казалось, требовали моей экспертизы. Затем, 5 февраля, две крупные лаборатории искусственного интеллекта в один и тот же день выпустили новые модели: GPT-5.3 Codex от OpenAI и Opus 4.6 от Anthropic (создателей Claude, одного из главных конкурентов ChatGPT). И что-то щелкнуло. Не как выключатель света... скорее, как момент, когда вы понимаете, что вода вокруг вас поднималась и теперь доходит вам до груди. Мне больше не нужна моя основная техническая работа. Я описываю то, что хочу построить, простым языком, и это просто... появляется.

https://shumer.dev/something-big-is-happening #новыетехнологии #AI ‼️Мне одной кажется, что мы безнадежно отстали… 💁 Перевод ⤵️ Про эту статью шумит вся Силиконовая долина:)

#внутреннийаудит ⬆️ Пирамида стейкхолдеров - с кратким описании стратегии коммуникаций для каждого уровня. 1. Вершина: гаранты независимости (Audit Committee / Board) Это ваша защита, поддержка, главный заказчик, гарант независимости. Они ждут от вас подтверждения что компания движется в правильном направлении и риски под контролем. Стратегия: Максимальная прозрачность, лаконичность и фокус на системных проблемах, а не деталях. 2. Уровень 🔝: заказчики ценности (Executive Management) Они определяют аппетит к риску и выделяют ресурсы. Часто видят в аудите "контролера", замедляющего бизнес-процессы. Стратегия: Value-Driven Approach и использование языка бизнеса. Им важно увидеть как наши рекомендации помогут сэкономить деньги, защитить репутацию или ускорить достижение KPI. 3. Уровень Middle: Проводники изменений (Middle Management) Это те, кто внедряет наши рекомендации - самый активный слой коммуникации и основной "очаг" сопротивления. Когда горит операционка, аудит для них - лишняя нагрузка. Стратегия: Consultative Approach. Мы не просто указываем на дыры, а помогаем "залатать" их максимально эффективно. 4. Основание: владельцы процессов (Operational Management). Это источник правды и первичных данных. Страх наказания за ошибки может порождать сокрытие информации и саботаж. Стратегия: Building Trust. Мы объясняем, что работаем не "против человека", а "над процессом". Качество аудита на 80% зависит от того, насколько открыты с вами люди на этом уровне. ✍Каждый уровень требует своей тональности (Tone of Voice). Если вы будете говорить с Топ-менеджментом на языке линейного персонала (закапываясь в детали), вы потеряете внимание. Если с линейным персоналом на языке Совета директоров - получите стену непонимания и страх.

# внутреннийаудит Документ “Internal Audit of Artificial Intelligence Applied to Business Processes”,⬆️ подготовленный The Institute of Internal Auditors Spain (IIA Spain), посвящён тому, как службе внутреннего аудита проверять и оценивать системы искусственного интеллекта (AI), внедрённые в бизнес-процессы. Ниже — краткое содержание по сути. 1️⃣ Зачем нужен этот документ Документ отвечает на ключевой вопрос: Как внутреннему аудиту оценивать риски, контроль и управление при использовании AI в бизнес-процессах? Он рассматривает: • распространение AI в организациях, • требования регулирования, • типы AI-моделей, • риски, • построение системы внутреннего контроля, • пример рабочей программы аудита AI. 2️⃣ AI в бизнесе и регулирование 📌 Распространение AI Документ показывает, что AI активно внедряется в: • маркетинг, • HR, • финансовые процессы, • клиентский сервис, • ИТ, • промышленность (предиктивное обслуживание), • борьбу с мошенничеством. Отдельно рассматривается генеративный AI (LLM). 📌 Европейское регулирование — AI Act Подробно анализируется AI Act. Основные идеи: • Риск-ориентированный подход • Классификация AI-систем: • ❌ Неприемлемый риск (запрещены) • ⚠️ Высокий риск (жёсткие требования) • ℹ️ Требования прозрачности • ✅ Минимальный риск Приводятся: • перечень high-risk систем (HR, правосудие, биометрия и т.д.) • требования к таким системам • санкции (до 7% глобальной выручки) Для внутреннего аудита это означает необходимость оценки соответствия AI-систем требованиям закона. 3️⃣ Типы AI-моделей Документ даёт техническую базу для аудиторов: ▪ Традиционная аналитика • регрессии, • кластеризация, • временные ряды. ▪ Machine Learning • supervised learning, • unsupervised learning, • reinforcement learning. ▪ Нейронные сети и deep learning • проблема “black box” • explainability • transfer learning • алгоритмическая предвзятость (bias) ▪ Генеративный AI (LLM) • трансформеры • prompt engineering • embedding • chunking • архитектура генеративных решений Также рассматривается: • MLOps (жизненный цикл моделей), • архитектура данных, • data governance, • контроль качества данных, • безопасность. 4️⃣ Риски AI в бизнес-процессах Документ рассматривает AI через призму системы внутреннего контроля (на основе COSO). Основные риски: • алгоритмическая предвзятость • непрозрачность решений • некачественные данные • неконтролируемое самообучение • несоответствие законодательству • киберриски • ответственность за решения AI • риск «black box» • репутационные риски 5️⃣ Роль внутреннего аудита Очень важная часть документа — определение роли Internal Audit. Внутренний аудит должен: • понимать архитектуру AI, • оценивать governance модели, • проверять data quality, • анализировать контроль разработки моделей, • оценивать MLOps процессы, • проверять соответствие регулированию, • оценивать человеческий фактор, • анализировать bias, • проверять explainability. Отдельно подчёркивается необходимость развития компетенций аудиторов в области: • математики, • программирования, • data science, • этики AI. 6️⃣ Иллюстративная программа аудита В документе приведён пример рабочей программы аудита AI: • аудит стратегии AI, • аудит governance, • аудит IT и data architecture, • аудит качества данных, • аудит мониторинга моделей, • анализ black box, • оценка bias, • оценка человеческого надзора. Это практическое руководство. 📌 Итог Документ — это методологическое руководство для внутреннего аудита по проверке AI в бизнес-процессах. Он сочетает: • технологию, • риск-менеджмент, • регулирование, • внутренний контроль, • практику аудита

‼️ О чем документ ⬆️ Документ под названием “STEP-BY-STEP INTERNAL AUDIT PLANNING” посвящён пошаговому планированию внутреннего аудита. Он подробно описывает, как подготовить и организовать внутренний аудит — от предварительного анализа рисков до коммуникации плана с руководством и аудируемыми подразделениями. 📌 Основное содержание документа Документ разделён на два крупных этапа: I. Pre-Planning Phase (Предварительный этап) На этом этапе формируется основа аудита. 1️⃣ Определение объёма аудита (Scope) • Какие процессы/подразделения проверяются • За какой период • Какие зоны риска включаются 2️⃣ Определение целей аудита Цели могут включать: • Оценку эффективности внутреннего контроля • Анализ эффективности и результативности процессов • Проверку соответствия требованиям (compliance) • Проверку достоверности финансовой отчётности 3️⃣ Анализ предыдущих аудитов • Повторяющиеся проблемы • Статус выполнения рекомендаций • Обновление оценки рисков 4️⃣ Понимание бизнес-контекста • Организационная структура • Стратегические планы • Бюджеты • Недавние изменения (реорганизации, M&A) • Интервью со стейкхолдерами 5️⃣ Формирование команды аудита • Руководитель аудита • Члены команды • Привлечение специалистов • Чёткое распределение ролей 6️⃣ Предварительная оценка рисков • Inherent risk (встроенный риск) • Control risk (риск контроля) • Формирование risk matrix II. Audit Planning Phase (Фаза планирования аудита) Здесь формируется уже конкретный рабочий план. 1️⃣ Разработка плана аудита • Подробное описание scope и целей • Таймлайн • Ресурсы • Подход (test of controls, substantive testing) 2️⃣ Аудиторская программа • Пошаговые процедуры • Определение размера выборки • Критерии оценки 3️⃣ Сбор документации • Политики и процедуры • Процессные схемы • Финансовые данные • Контракты • Документация по внутреннему контролю 4️⃣ Планирование графика • Координация с аудируемыми • Согласование с менеджментом • Установление дедлайнов 5️⃣ Коммуникация плана • Брифинг команды • Уведомление руководства • Письмо аудируемым подразделениям 🎯 В целом Документ — это методическое руководство по организации внутреннего аудита, ориентированное на практику. Он: • систематизирует процесс планирования, • делает акцент на риск-ориентированном подходе, • описывает как организационные, так и технические аспекты подготовки аудита.

#рискменеджмент #исследования 2026 Кратко основные мысли документа «AI is helping revolutionize risk management» (KPMG, 2026)⤵️: 1. AI меняет саму модель управления рисками Риск-менеджмент переходит от ручных, ретроспективных и разрозненных процессов к интеллектуальным, связанным и почти реального времени системам. AI (включая GenAI и agentic AI) — не дополнение, а новый «двигатель» функции риска. 2. Большинство компаний застряли на ранней стадии AI часто используется точечно (отдельные инструменты, автоматизация отдельных задач), но реальная ценность возникает только при сквозной интеграции AI по всему жизненному циклу риска и в GRC-системах. 3. Пять стадий зрелости AI в риск-менеджменте От прототипов → разрозненных решений → интегрированных решений с human-in-the-loop → agentic AI → трансформации методологий риска (AI-native risk management). 4. AI усиливает все этапы жизненного цикла риска • идентификация (выявление новых рисков, таксономии), • оценка (более точные и вероятностные рейтинги), • реагирование и контроль, • мониторинг (не point-in-time, а continuous), • отчетность и тестирование контролей. 5. AI — одновременно решение и новый источник риска Он ускоряет бизнес и снижает издержки, но создает новые риски (модели, смещения, прозрачность, данные), которые тоже нужно управлять через governance, контроль и объяснимость. 6. Ключевые условия успеха • качественные и управляемые данные, • масштабируемая ИТ-архитектура, • ранний диалог с регуляторами, • переобучение риск-функции (меньше «проверяющих», больше аналитиков и AI-стратегов), • доверие к AI и культура human-in-the-loop. 7. Главный вывод AI — не просто инструмент, а катализатор трансформации риск-функции: от «контроля постфактум» к предиктивному, стратегическому управлению рисками.

⏰ Кто не внедрит ИИ сейчас — потеряет преимущество в аудите! 🚀Старт уже в эту субботу 14 февраля! 💡 Артём Чернов, эксперт по практическому применению AI в бизнесе, отмечает: ИИ перестаёт быть экспериментом IT‑отдела и становится обязательным инструментом для внутреннего аудита, финансов и управленческой аналитики. Те, кто осваивают нейросети сейчас, закрепляют преимущество. Те, кто откладывают — рискуют остаться вне круга компетенций профессии. Курс «Нейросети для внутреннего аудита» 📅 Старт: 14 февраля 💻Формат: онлайн 🔥 Скидка 30% по промокоду AiAudit30 до 12 февраля включительно ❗️Спрос на аудиторов с ИИ-навыками будет только расти — догонять всегда дороже и сложнее, чем войти вовремя. 🔹 Что даст курс: — Автоматизация анализа данных и тестирования выборок — Выявление аномалий и подозрительных паттернов быстрее человека — Ускорение аудиторских проверок без потери качества — Риск-ориентированный подход вместо «галочек» — Создание AI-инструментов под конкретные задачи внутреннего аудита — Корректное и безопасное использование ИИ в аудитe 🎯 Какие проблемы закроете: ✔️Рутинная проверка данных ✔️Риск пропустить ошибки и аномалии ✔️Давление сроков и объёма проверок ✔️Недостаточный фокус на рисках и ценности для бизнеса 📌 Итог: Меньше рутины, больше контроля, выше ценность вас как внутреннего аудитора. 👉 Подробнее о программе и регистрация

#внутреннийаудит ‼️Не знаю посмотрели ли вы вебинар о использовании IA во внутреннем аудите. 👀Пара моментов показались мне интересными :) 💁Поэтому для тех, кто хотел но не смог посмотреть запись вебинара

#рисккультура ‼️Внедрение психологической безопасности в жизненный цикл рисков — это стратегическое обновление, которое формирует саму основу управления, устойчивости и принятия решений. ♻️ Когда психологическая безопасность интегрируется в процессы риска, это меняет то, как организации выявляют угрозы, проверяют свою устойчивость под давлением, реагируют на кризисы и формируют настоящую подотчетность. Она переносит управление рисками из реактивной, ориентированной на соответствие требованиям функции в проактивную, способствующую лидерству систему. 💁Как сказала Эми Эдмондсон, автор книги «Бесстрашная организация»: «Дело не в доброте. Речь идёт о честности. Высказываться — это работа.» (Бесстрашная организация, 2018). 🔥В контексте управления рисками создание систем, которые ожидают и защищают честность, не является опцией. Это требование для устойчивой эффективности. Вот та эволюция, которая нужна: ·      От осознанности к действию. ·      От молчания к вызову. ·      От инсайтов до процесса и результативности. ➡️ Следующая эра управления рисками не будет возглавляться теми, кто просто признаёт культуру. Он будет формироваться теми, кто вложит ее в систему.

#внутреннийаудит Ниже — основные выводы документа “Our Take Special Edition: Internal Audit — Internal Audit at an inflection point”: Ключевые выводы документа 1. Внутренний аудит стал критическим фактором доверия регуляторов Регуляторы (Fed, OCC, FDIC) сознательно сокращают дублирующее тестирование и всё больше опираются на результаты работы внутреннего аудита при формировании надзорной оценки банка . 👉 Качество выводов IA напрямую влияет на надзорные последствия, включая эскалацию, закрытие MRAs / MRIAs и общий supervisory posture. 2. Планка требований к IA резко повышается Рост надзорной зависимости от IA означает, что сам IA становится объектом более жёсткой оценки: • методология, • консистентность суждений, • качество документации, • устойчивость выводов. Любая вариативность подходов или «слабые места» внутри IA теперь создают самостоятельный надзорный риск . 3. История и повторяемость проблем важнее отдельных находок Фокус надзора смещается: • от единичных недостатков • к паттернам, повторяемости и устойчивости remediation. Даже «незначительные» проблемы могут подорвать доверие, если: • они повторяются, • remediation не держится, • корневые причины не устранены . 👉 IA должен мыслить лонгитюдно, а не «аудит за аудитом». 4. Профессиональное суждение важнее формальной классификации Документ подчёркивает: ценность IA — не в количестве findings, а в качестве объяснения: • почему риск важен, • как он может эволюционировать, • что будет индикатором ухудшения или стабилизации. Механическая эскалация либо чрезмерная осторожность одинаково вредны . 5. Технологии — не опция, а условие доверия Без аналитики, агрегирования данных и инструментов отслеживания истории проблем IA: • не способен доказать устойчивость remediation, • не может выявлять повторяемость, • теряет credibility. При этом акцент делается не на «black box», а на объяснимые и управляемые инструменты, усиливающие (а не заменяющие) профессиональное суждение . 6. Независимость IA — это не только оргструктура, но и устойчивость лидерства Давление на IA будет расти: • со стороны бизнеса (быстрее закрывать issues), • со стороны надзора (жёстче подтверждать устойчивость). Поэтому ключевыми становятся: • сила позиции CAE, • поддержка Audit Committee, • продуманная кадровая стратегия (глубина, ротация, преемственность) . 7. Надзорное взаимодействие становится более стратегическим Регулятор ожидает от IA: • прозрачного объяснения методологии, • согласованной картины риска, • проактивного диалога, а не реакции на отдельные замечания. IA становится медиаторов доверия между менеджментом, советом директоров и надзором . Итоговый вывод (в одном абзаце) Документ фиксирует переломный момент: внутренний аудит превращается из контрольной функции в ключевой элемент надзорной архитектуры. Это даёт IA больше влияния, но одновременно делает его выводы, суждения и внутреннюю дисциплину критически важными для устойчивости банка. Успешны будут те IA-функции, которые способны последовательно демонстрировать качество суждений, понимание истории рисков и устойчивость remediation — а не просто формальное закрытие issues.

#внутреннийаудит ПРИГЛАШАЮ НА СЕМИНАР 11 февраля 2026 г. ЭФФЕКТИВНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ АУДИТОРСКИХ ЗАДАНИЙ (в режиме видеоконференции) ‼️Приглашаются руководители, специалисты служб внутреннего аудита, внутреннего контроля, члены наблюдательных советов/советов директоров, комитетов при наблюдательных советах/советах директоров, сотрудники финансово-экономических управлений. По Минскому времени Программа 13.45-14.00. Регистрация участников семинара. 14.00-17.15. 1. Коммуникация в рамках аудиторского задания. 2. Оценка рисков (понятие аудиторского риска, матрица рисков и контролей). 3. Цели и объем аудиторского задания. 4. Критерии оценки. 5. Ресурсы для выполнения аудиторского задания (бюджет проверки). 6. Программа задания. 17.15. Завершение семинара. Стоимость участия: 390,00 руб. (без НДС на основании ст. 326 гл. 32 Особенной части Налогового кодекса Республики Беларусь). ➡️ Заявки на участие в семинаре принимаются по телефонам: (017) 390 91 93, 390 91 95, 390-91-94, 390 91 92, e-mail: buc@abbanks.by.

ИИ во внутреннем аудите: где он реально экономит 30–50% времени — а где создаёт методологические и репутационные риски Внутренний аудит сегодня работает под давлением: объём проверок растёт, сроки сжимаются, требования стандартов не упрощаются. ИИ уже пробуют внедрять — но без системы он чаще размывает профессиональное суждение и ломает методологию, чем даёт устойчивый эффект. Бесплатный практический вебинар про осознанное, безопасное и полезное внедрение ИИ во внутренний аудит — без хайпа и экспериментов «наугад». 📅 10 февраля ⏰ 19:00–20:00 (онлайн) О чём поговорим: — на каких этапах аудита ИИ реально работает, а где ожидания завышены — как применять ИИ для анализа договоров, счетов, политик и переписки — какие процедуры можно автоматизировать без потери профсуждения — где проходит граница допустимого использования ИИ с точки зрения МСВА — почему точечные эксперименты с ИИ чаще вредят, чем помогают — почему система важнее выбора инструмента 🎁 Бонус участникам — диагностическая карта «Готовность функции внутреннего аудита к использованию ИИ». 👩‍💼 Спикер: Екатерина Соловьёва 15+ лет во внутреннем аудите, финансах и учёте. Работает с аудиторами и руководителями аудита по внедрению ИИ в действующую методологию. 👉 Регистрация по ссылке