लेखा profession सबसे ग्लैमरस नहीं है, लेकिन हाल ही में नौकरी में कुछ उत्साह घुस आया है। प्रौद्योगिकी ऑडिटर्स की भूमिका को बदल रही है, जिससे काम मेरे शुरू करने के समय की तुलना में बहुत अधिक दिलचस्प हो गया है। KPMG की यूके ऑडिट प्रमुख Catherine Burnet ने मुझे पिछले हफ्ते बताया। यह उत्साह Big Four लेखा फर्मों में वैश्विक रूप से और यूके में AI के तेजी से अपनाव के कारण है। बड़ी कंपनियों के ऑडिट का काम AI एजेंट्स द्वारा धोखाधड़ी और त्रुटियों की तलाश में लेन-देन को फ़िल्टर करके, जूनियर ऑडिटर्स के काम की समीक्षा करके और सामान्य रूप से उपयोगी बनकर बदल रहा है। KPMG के यूके ऑडिट के लिए मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी Matthew Campbell ने इसकी तुलना एक पूरे नदी को फ़िल्टर करने से की, बजाय एक बाल्टी डुबोकर नमूना लेने के। डेटा के द्रव्यमान में समस्याओं की पहचान करने में विफल होने के खतरों का सामना कर रही ऑडिट फर्मों को स्वाभाविक रूप से आकर्षक लगता है कि वे मनुष्यों के साथ एक AI एजेंट्स की सेना तैनात कर सकें। EY वैश्विक रूप से 85,000 ऑडिटर्स रखती है लेकिन हर साल लगभग दोगुनी कंपनी ऑडिट्स करती है। AI ऑडिटर्स को अभिभूत होने से रोक सकती है। उन्हें कुछ मदद की ज़रूरत है। यूके में ऑडिट फर्मों को 2018 में बिल्डिंग सर्विसेज कंपनी Carillion के ढहने सहित एक श्रृंखला विफलताओं के बाद ऑडिट मानकों में सुधार करने के लिए दबाव डाला जा रहा है। KPMG को 2023 में अपनी Carillion विफलताओं के लिए 21 मिलियन का जुर्माना लगाया गया। उन्होंने प्रगति की है, तकनीक की मदद से: दोनों KPMG और EY अब अपने स्वयं के क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके ऑडिट को अधिकthorough सुनिश्चित कर रहे हैं। कॉर्पोरेट क्लाइंट अपने वित्त को व्यवस्थित और ट्रैक करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं, और एकाउंटेंट्स पीछे नहीं रहना चाहते। लेकिन ऑडिट फर्मों को उत्साहित नहीं होना चाहिए। एक बात के लिए, AI नियामक जवाबदेही के संदर्भ में कुछ भी नहीं बदलती है। एक फर्म को न केवल अपने ऑडिट राय के पीछे खड़ा होना होगा, बल्कि प्रत्येक लेन-देन की जांच करने या प्रत्येक संपत्ति मूल्य की जाँच करने पर लिए गए कार्यों का तर्क बताने और उन्हें सही ठहराने में सक्षम होना होगा। यह नियामक को एक ब्लैक बॉक्स की ओर इशारा नहीं कर सकता। एक अर्थ में, यह AI द्वारा सभी लेन-देन को फ़िल्टर करने और आगे जाँच के लिए उच्च जोखिम वाले मामलों की पहचान करने का बिंदु है: सबसे संवेदनशील काम अभी भी मनुष्यों के पास रहता है। लेकिन AI मॉडल ट्राइएज कर रहा है, सामग्री की गहन ऑडिट नहीं कर रहा है, और फर्म कैसे आश्वस्त हो सकती है कि उसका तर्क सही है? यह समस्याओं को न देखकर झूठे नकारात्मक की एक श्रृंखला पैदा कर सकता है। यह एक व्यापक कठिनाई की ओर इशारा करता है: मनुष्य की प्रवृत्ति प्रौद्योगिकी पर बहुत अधिक भरोसा करने की। 2008-09 के वैश्विक वित्तीय संकट में बैंकों द्वारा मूल्य-पर-जोखिम मॉडल पर अत्यधिक निर्भरता, जो वास्तविक संपत्ति संकट में गंभीर नुकसान की संभावना को कम करके आंकी गई, एक कारक थी। AI ऑडिट मॉडल लंबे समय तक सुचारू रूप से काम कर सकते हैं, लेकिन फिर एक दिन एक नए प्रकार के लेन-देन द्वारा धोखा दिया जा सकता है। EY के यूके आश्वासन डिजिटल लीडर Richard Harrison कहते हैं कि उनका सिद्धांत यह है कि AI यहाँ हमारे समर्थन के लिए है, हमें बदलने के लिए नहीं। वे यह सुनिश्चित करने की कोशिश कर रहे हैं कि उनके AI एजेंट्स ऑडिटर्स को संकेत दें, उन्हें उत्तर निर्देशित न करें। दोनों ऑडिट फर्म और यूके के वित्तीय रिपोर्टिंग काउंसिल, नियामक, कहते हैं कि वे चाहते हैं कि AI उन्हें ऑडिट गुणवत्ता में सुधार करने में मदद करे, जूनियर नौकरियों को खत्म करके लागत-कटौती पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय।