Eğitimin Amacı

Eğitimin amacı; katılımcıların üretken yapay zekâ ve yeni nesil analitik teknolojileri iç denetim metodolojisinin farklı aşamalarında güvenli, kontrollü ve değer yaratacak biçimde kullanabilmeleridir.

Program kapsamında yapay zekâ destekli risk değerlendirmesi, denetim planlaması, belge ve sözleşme analizi, denetim programı geliştirme, veri analitiği, istisna tespiti, çalışma kağıdı desteği, bulgu geliştirme, raporlama ve sürekli denetim uygulamaları birlikte ele alınır.

Katılımcıların yapay zekâ tarafından üretilen sonuçları doğrudan kabul etmek yerine; kaynak, doğruluk, kanıt, gizlilik ve mesleki muhakeme açısından sorgulayarak insan gözetimini koruyan bir kullanım modeli geliştirmeleri üzerinde durulur.

Eğitim Sonunda Katılımcılar Neler Yapabilir?

• Yapay Zekâ Kullanım Alanlarını Belirleme: İç denetim sürecinde otomasyona, analitiğe veya üretken yapay zekâ desteğine uygun faaliyetleri belirleyebilir.
• Denetim İçin Etkili İstemler Geliştirme: Risk değerlendirmesi, analiz ve raporlama görevleri için kontrollü ve yapılandırılmış yapay zekâ istemleri oluşturabilir.
• Risk Değerlendirmesini Destekleme: Büyük miktardaki kurumsal bilgiden risk temalarını, değişimleri ve olası yeni risk alanlarını daha hızlı belirleyebilir.
• Denetim Programı Geliştirme: Risklerden hareketle denetim amaçları, kontrol soruları ve test prosedürleri geliştirilmesinde yapay zekâdan yararlanabilir.
• Doküman Analizi Yapma: Politika, prosedür, sözleşme, toplantı tutanağı ve diğer metin setlerinde önemli konuları ve tutarsızlıkları belirleyebilir.
• Veri Analitiğini Güçlendirme: İşlem verilerindeki istisna, anomali ve risk örüntülerinin araştırılmasında yapay zekâ destekli yöntemleri kullanabilir.
• Bulgu Kalitesini Artırma: Denetim bulgularını risk, kök neden ve yönetim etkisi açısından sorgulatabilir ve geliştirebilir.
• Raporlama Süresini Azaltma: Çalışma sonuçlarından taslak bulgu, yönetici özeti ve farklı okuyucu seviyelerine uygun rapor metinleri geliştirebilir.
• Yapay Zekâ Çıktılarını Doğrulama: Yanlış, eksik veya dayanağı bulunmayan sonuçları kaynak ve denetim kanıtıyla karşılaştırabilir.
• Gizlilik Risklerini Yönetme: Denetim verilerinin yapay zekâ araçlarında kullanımından kaynaklanan bilgi güvenliği ve mahremiyet risklerini değerlendirebilir.
• İnsan Gözetimini Koruma: Mesleki muhakeme gerektiren kararlarla otomasyona uygun faaliyetler arasında doğru sınırı kurabilir.
• Yeni Nesil Denetim Yol Haritası Oluşturma: Yapay zekâ, veri analitiği, sürekli denetim ve otomasyonu bütünleşik bir iç denetim dönüşüm modeline dönüştürebilir.

Eğitim İçeriği

Yapay Zekânın İç Denetimdeki Rolü ve Yeni Denetim Modeli

• Geleneksel iç denetim, veri odaklı denetim ve yapay zekâ destekli denetimin karşılaştırılması
• Üretken yapay zekâ, makine öğrenmesi, otomasyon ve veri analitiğinin denetim açısından ayrıştırılması
• İç denetim yaşam döngüsünde yapay zekâ kullanılabilecek faaliyetlerin belirlenmesi
• Otomasyon, karar desteği ve mesleki muhakeme gerektiren faaliyetlerin sınıflandırılması
• Denetçinin rolünün veri toplayan kişiden risk ve güvence yorumlayan profesyonele dönüşümünün değerlendirilmesi
• Yapay zekâ kullanımının iç denetim stratejisi ve dijital dönüşüm yol haritasıyla ilişkilendirilmesi

Denetçiler İçin Yapay Zekâ İstem Tasarımı

• Denetim sorusunun açık ve ölçülebilir yapay zekâ görevine dönüştürülmesi
• Bağlam, rol, amaç, kapsam, kriter ve beklenen çıktı unsurlarının isteme dahil edilmesi
• Risk değerlendirmesi ve kontrol analizi için yapılandırılmış istemlerin geliştirilmesi
• Belge karşılaştırması ve bulgu analizi için aşamalı sorgulama yöntemlerinin kullanılması
• Yapay zekâdan karşı görüş, alternatif açıklama ve eksik kanıt sorgulaması istenmesi
• Tekrarlanabilir denetim görevleri için standart istem kütüphanesi oluşturulması

Yapay Zekâ Destekli Risk Değerlendirmesi ve Denetim Planlaması

• Strateji, risk raporu ve yönetim bilgilerinden risk temalarının çıkarılması
• Çok sayıda denetim bulgusu ve aksiyondan tekrarlayan risk örüntülerinin belirlenmesi
• Değişen süreç, teknoloji ve iş modellerinden yeni risk sinyallerinin çıkarılması
• Denetim evreninin risk faktörleri açısından sınıflandırılmasının desteklenmesi
• Risk değerlendirme sonuçlarından denetim öncelikleri ve görev adaylarının oluşturulması
• Yapay zekâ tarafından önerilen risklerin yönetim bilgisi ve profesyonel muhakemeyle doğrulanması

Belge, Sözleşme ve Politika Analizinde Yapay Zekâ

• Uzun politika ve prosedürlerden kontrol gerekliliklerinin çıkarılması
• Farklı dokümanlar arasındaki tutarsızlık, tekrar ve kontrol boşluklarının belirlenmesi
• Sözleşmelerde yükümlülük, yetki, yaptırım ve riskli hükümlerin sınıflandırılması
• Toplantı tutanakları ve yönetim kayıtlarından karar ve aksiyonların çıkarılması
• Çok sayıda belge içerisinde belirli risk, kontrol veya uyum ifadelerinin aranması
• Yapay zekâ destekli belge analizinin örnekleme ve kaynak doğrulamayla kontrol edilmesi

Denetim Testleri, Veri Analitiği ve Anomali Tespiti

• Risk ifadelerinin analitik denetim testlerine dönüştürülmesi
• İşlem verilerinde istisna ve olağandışı örüntülerin araştırılması
• Mükerrer, bölünmüş, eşik altında veya sıra dışı işlemlerin belirlenmesi
• Tedarikçi, müşteri, kullanıcı ve işlem verileri arasındaki ilişkilerin değerlendirilmesi
• Analitik sonuçlardan yüksek riskli örneklerin seçilmesi ve ek denetim prosedürlerinin oluşturulması
• Yapay zekâ sonuçlarının veri kalitesi ve yanlış pozitifler açısından doğrulanması

Yapay Zekâ Destekli Bulgu, Kök Neden ve Raporlama

• Denetim kanıtlarından taslak bulgu bileşenlerinin oluşturulması
• Kriter, durum, neden, risk etkisi ve aksiyon bağlantısının yapay zekâ ile sorgulanması
• Belirti ile kök neden arasındaki farkın alternatif senaryolarla analiz edilmesi
• Uzun denetim metinlerinin kısa ve karar kullanışlı yönetim mesajlarına dönüştürülmesi
• Teknik bulguların üst yönetim ve denetim komitesi düzeyinde yeniden ifade edilmesi
• Yapay zekâ tarafından oluşturulan rapor metinlerinin denetim kanıtıyla satır satır doğrulanması

Yapay Zekâ Kullanım Riskleri, Etik ve Denetim Kalitesi

• Yanlış veya uydurulmuş yapay zekâ çıktılarının denetim kalitesine etkisinin değerlendirilmesi
• Gizli denetim verilerinin dış yapay zekâ sistemlerine aktarılmasından doğan risklerin belirlenmesi
• Önyargı ve eksik veri nedeniyle oluşabilecek hatalı sonuçların değerlendirilmesi
• Yapay zekâ çıktılarında kaynak ve gerekçenin izlenebilirliğinin sağlanması
• Mesleki şüphecilik ve insan gözetiminin yapay zekâ destekli denetimde korunması
• Yapay zekâ kullanılan denetim çalışmalarında kalite kontrol ve dokümantasyon yaklaşımının geliştirilmesi

Yeni Nesil İç Denetim, Sürekli Güvence ve Dönüşüm Yol Haritası

• Yapay zekâ, veri analitiği ve sürekli denetimin ortak çalışma modelinin oluşturulması
• Tekrarlayan denetim faaliyetlerinin otomasyon adayları olarak değerlendirilmesi
• Risk göstergeleri ve otomatik istisna uyarılarının denetim planlamasına entegre edilmesi
• Denetim ekibinin yeni teknoloji, veri ve analitik yetkinliklerinin belirlenmesi
• Yapay zekâ kullanımında politika, yetkilendirme ve kalite kontrol yapısının oluşturulması
• Geleneksel denetimden yapay zekâ destekli sürekli güvence modeline aşamalı dönüşüm yol haritasının hazırlanması

Uygulamalar ve Vaka Çalışmaları

Eğitimde aynı denetim vakası yapay zekâ destekli olarak uçtan uca çalışılır. Katılımcılar örnek risk ve süreç dokümanlarından risk temalarını çıkarır, denetim amaç ve testlerini geliştirir, belge ve işlem verilerini analiz eder, olası bulguları değerlendirir ve yönetici özeti hazırlar. Her aşamada yapay zekâ çıktısı ile doğrulanmış denetim kanıtı karşılaştırılarak güvenilir kullanım sınırları gösterilir.

Kimler Katılmalı?

• İç denetçiler ve kıdemli iç denetçiler
• İç denetim yöneticileri ve İç Denetim Başkanları
• Risk odaklı iç denetim ekipleri
• Operasyonel ve finansal denetçiler
• Bilgi teknolojileri denetçileri
• Suistimal ve hile denetimi profesyonelleri
• Risk ve iç kontrol ekipleri
• Denetim veri analitiği ve sürekli denetim ekipleri
• İç denetim dijital dönüşüm projelerinde görev alan profesyoneller
• Denetimde yapay zekâ kullanımını sistematik ve kontrollü hale getirmek isteyen kurum ekipleri

Eğitim Yöntemi

Program; kısa kavramsal anlatımlar, canlı yapay zekâ uygulamaları, denetim istemi geliştirme, belge analizi, risk değerlendirme, denetim programı oluşturma, analitik test tasarımı, bulgu geliştirme ve raporlama çalışmalarıyla yürütülür. Katılımcılar yapay zekâyı pasif biçimde izlemek yerine denetim görevlerinde aktif olarak kullanır.

Kuruma özel programlarda kurumun izin verdiği teknoloji altyapısı, anonimleştirilmiş denetim dokümanları ve risk örnekleri kullanılabilir. Ayrıca iç denetim fonksiyonunun hangi faaliyetlerinin yapay zekâ, veri analitiği veya otomasyon için uygun olduğu değerlendirilerek kuruma özgü yeni nesil denetim yol haritası oluşturulabilir.

Süre

14 Saat / 2 Tam Gün

Kuruma özgü yapay zekâ kullanım senaryoları, standart istem kütüphanesi, denetim otomasyon adayları ve iç denetim dönüşüm yol haritasının hazırlanması istenirse program üç günlük uygulamalı çalışmaya genişletilebilir.

Bu Eğitimi Kurumunuza Özel Planlayalım

Programı kurumunuzun iç denetim metodolojisi, teknoloji altyapısı ve yapay zekâ kullanım politikalarına göre özelleştirebiliriz. Anonimleştirilmiş risk, süreç ve denetim dokümanları üzerinden gerçek kullanım senaryoları geliştirilebilir; iç denetim ekibiniz için standart istemler, kontrol noktaları ve yeni nesil denetim uygulama yol haritası oluşturulabilir. Eğitim yüz yüze veya canlı online olarak planlanabilir.

KURUMSAL EĞİTİM TALEBİ OLUŞTUR

Telefon: 0216 675 61 50 E-posta: info@integralakademi.com