द अकाउंटेंट फिल्म में मुख्य किरदार क्रिश्चियन वोल्फ, जिसे बेन एफ्लेक ने निभाया है, एक शानदार गणितज्ञ है जो अकाउंटेंट के तौर पर काम करता है। अपने एक असाइनमेंट में वह सैकड़ों पेपर का मूल्यांकन करता है, ग्लास बोर्ड पर नंबर लिखता है और घंटों तक उसका विश्लेषण करता है। उसे एक छोटा सा पेपर मिलता है जो बड़ी गड़बड़ी की रीढ़ है जिसमें लाखों डॉलर से ज़्यादा की गड़बड़ी शामिल है। मैं फिल्म से बहुत प्रभावित हुआ, इसलिए जब हाल ही में किसी ने दावा किया कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से वह सब कुछ कर सकता है, तो मैंने उससे पूछा, क्या एआई और बिग डेटा वास्तव में ऑडिट में ऐसी पेचीदगियों और खामियों या विसंगतियों का पता लगा सकते हैं जैसा कि फिल्म में दिखाया गया है। उसने कहा हाँ…
तो भारत में ऑडिटिंग में एआई की भूमिका कितनी बड़ी है?जैसा कि वे कहते हैं कि आवश्यकता आविष्कार की जननी है, महामारी के दौरान जब वे वस्तुतः अपने घरों तक ही सीमित थे, लेखा परीक्षकों ने वैश्विक स्तर पर अपने कार्यों को दूर से करने के लिए उपकरण और तरीके तैयार किए, जिनके बारे में पहले नहीं सोचा गया था जैसे कि ड्रोन का उपयोग करके ग्राहकों के उत्पादन संयंत्रों का मूल्यांकन करना और आभासी प्रक्रियाएँ स्थापित करना। इसलिए जब पिछले कुछ वर्षों में एआई का उपयोग लोकप्रिय हुआ, तो लेखा परीक्षकों ने इसे अपना लिया।
तेजी से बढ़ते तकनीकी विकास के दौर में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ऑडिटिंग में एक गेम-चेंजर के रूप में उभर रहा है। ऑडिटिंग प्रक्रियाओं में AI का एकीकरण केवल स्वचालन से कहीं अधिक है; यह ऑडिट करने के तरीके में एक आदर्श बदलाव का संकेत देता है, जिससे दक्षता और सटीकता दोनों में वृद्धि होती है। यह परिवर्तन पारंपरिक पद्धतियों को नया रूप दे रहा है और ऑडिटरों को अपनी भूमिकाएँ फिर से परिभाषित करने के नए अवसर प्रदान कर रहा है।
भारत में भी एआई ने भारतीय लेखापरीक्षा जगत को अपनी ओर आकर्षित कर लिया है, इतना अधिक कि भारतीय चार्टर्ड अकाउंटेंट्स संस्थान ने अपने सदस्यों और सीए छात्रों के लिए चैटजीपीटी कार्यक्रम शुरू किया है, जो बहुत लोकप्रिय हो गया है।
आईसीएआई ने वित्तीय और लेखा कार्यों के लिए तैयार किए गए 100 एआई उपकरणों का विवरण देते हुए एक प्रकाशन जारी किया। इसके अतिरिक्त, आईसीएआई ने छात्रों के लिए 'आईसीएआई सीए जीपीटी' की शुरुआत की, जिसमें सभी 9.85 लाख छात्रों को परीक्षा की तैयारी के लिए व्यापक अध्ययन सामग्री तक मुफ्त पहुंच प्रदान की गई।
आईसीएआई इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (एमईआईटीवाई) के साथ मिलकर एआई-आधारित ऑडिट टूल विकसित कर रहा है, जिसका उद्देश्य अनुपालन मुद्दों का समाधान करना, धोखाधड़ी का पता लगाना और पेशेवर प्रथाओं को बढ़ाने के लिए सूचित निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करना है।
CA टनों जीएसटी डेटा को छानने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं और इस टूल ने उनका काम आसान कर दिया है।
सरकार की ओर से, AI, GSTN द्वारा इंफोसिस की सहायता से विकसित बिजनेस इंटेलिजेंस और फ्रॉड एनालिसिस जैसी प्रणालियों के साथ कर धोखाधड़ी का पता लगाने में बदलाव ला रहा है। यह AI-संचालित प्लेटफ़ॉर्म कर चोरी की पहचान करने और उसका विश्लेषण करने के लिए करदाता रिकॉर्ड, चालान, ईवे बिल और सीमा शुल्क और प्रत्यक्ष कराधान प्रणालियों जैसे बाहरी स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा का लाभ उठाता है।
BIFA विसंगतियों और धोखाधड़ी के पैटर्न का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग और ग्राफ एल्गोरिदम सहित उन्नत एनालिटिक्स का उपयोग करता है। टैक्स रिटर्न में विसंगतियों का विश्लेषण करके, संदिग्ध लेन-देन की पहचान करके और जीएसटी के तहत कवर नहीं होने वाली संस्थाओं को उजागर करके, IFA ने अपने लॉन्च के तीन महीनों के भीतर 50 मिलियन डॉलर सहित महत्वपूर्ण धोखाधड़ी का पर्दाफाश किया है।
नियंत्रक एवं महालेखा परीक्षक (CAG) ने वन IAAD वन सिस्टम (OIOS) की शुरुआत के साथ एक महत्वपूर्ण डिजिटल परिवर्तन लागू किया है। यह सिस्टम CAG के 130 कार्यालयों में भौतिक फाइलों की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे दीर्घकालिक रिकॉर्ड रखरखाव सुनिश्चित होता है। OIOS में बदलाव कागज़-आधारित वर्कफ़्लो के अंत का प्रतीक है, क्योंकि अब सभी नए ऑडिट कार्य डिजिटल रूप से किए जाएँगे। OIOS रोलआउट में मास्टर डेटा, ऑडिट डिज़ाइन, निष्पादन, लीगेसी डेटा माइग्रेशन, ज्ञान प्रबंधन और गुणवत्ता नियंत्रण जैसे प्रमुख क्षेत्र शामिल हैं।
धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए
तत्काल पहचान से परे, AI की सीखने की क्षमता एक और रोमांचक लाभ प्रदान करती है: पूर्वानुमानित विश्लेषण। समय के साथ, ये सिस्टम पूर्वानुमान लगा सकते हैं कि भविष्य में धोखाधड़ी कहाँ हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि कोई पैटर्न नकदी-गहन स्क्रैप व्यवसाय में लगातार कर धोखाधड़ी दिखाता है, तो अधिकारी संभावित कमजोरियों को दूर करने के लिए इस क्षेत्र पर अपने प्रयासों को केंद्रित कर सकते हैं।
AI पैटर्न पहचान में उत्कृष्ट है, जिससे यह व्यापक डिजिटल कर डेटा को छानने और अनियमितताओं का पता लगाने में सक्षम है जो मनुष्यों के लिए चुनौतीपूर्ण होगा। यह क्षमता मशीन लर्निंग द्वारा बढ़ाई जाती है, जो समय के साथ सिस्टम की सटीकता में सुधार करती है और संभावित धोखाधड़ी वाले हॉटस्पॉट की भविष्यवाणी करने में मदद करती है। नतीजतन, AI कर अधिकारियों के लिए एक अमूल्य उपकरण बन रहा है, जो कर धोखाधड़ी से प्रभावी ढंग से निपटने के लिए गहन अंतर्दृष्टि और सक्रिय उपाय प्रदान करता है।
ऑडिटिंग पर AI का प्रभाव नियमित कार्यों को स्वचालित करने से कहीं आगे तक फैला हुआ है। मैनुअल डेटा प्रविष्टि और विश्लेषण की विशेषता वाली पारंपरिक ऑडिट प्रथाएँ, इन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने वाले उन्नत एल्गोरिदम का रास्ता दे रही हैं। डेटा सत्यापन, पैटर्न पहचान और विसंगति का पता लगाने को सटीकता के साथ संभालकर, AI ऑडिटरों को सांसारिक गतिविधियों से मुक्त करता है, जिससे वे उच्च-क्रम के कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। यह बदलाव एक अधिक रणनीतिक दृष्टिकोण की सुविधा देता है, जहाँ ऑडिटर परिणामों की व्याख्या करने, जोखिमों का आकलन करने और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
सटीकता और दक्षता बढ़ाना
एआई के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक इसकी असाधारण सटीकता के साथ विशाल मात्रा में डेटा को संसाधित करने की क्षमता है। एआई एल्गोरिदम विभिन्न स्रोतों- अकाउंटिंग सॉफ़्टवेयर, बैंक स्टेटमेंट, लेन-देन रिकॉर्ड- से प्राप्त व्यापक डेटासेट का पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक दक्षता के साथ विश्लेषण कर सकते हैं। यह क्षमता न केवल वित्तीय विश्लेषण की सटीकता को बढ़ाती है बल्कि असामान्य पैटर्न या संभावित धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने की क्षमता में भी सुधार करती है। अकाउंटिंग अनियमितताओं या अनधिकृत लेनदेन जैसी विसंगतियों की पहचान करने में एआई की भूमिका वित्तीय रिपोर्टिंग की अखंडता को मजबूत करने की इसकी क्षमता को रेखांकित करती है।
जबकि ऑडिटिंग में एआई के लाभ पर्याप्त हैं, इस तकनीक का एकीकरण चुनौतियों को भी लाता है जिन्हें संबोधित किया जाना चाहिए। नौकरी विस्थापन, नैतिक निहितार्थ और एल्गोरिदम संबंधी पूर्वाग्रह के बारे में चिंताएँ प्रमुख हैं। जैसे-जैसे एआई नियमित कार्यों को संभालता है, मानव ऑडिटर की भूमिका पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता बढ़ती जा रही है। एआई निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पारदर्शिता सुनिश्चित करना और पूर्वाग्रहों को कम करना महत्वपूर्ण मुद्दे हैं जिन पर निरंतर ध्यान देने की आवश्यकता है। इसके अलावा, नियामक निकायों को ऑडिटिंग में एआई के उपयोग को नियंत्रित करने के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश स्थापित करने चाहिए, यह सुनिश्चित करना चाहिए कि इन तकनीकों को निष्पक्ष और जवाबदेह तरीके से नियोजित किया जाए।
एआई के आगमन से ऑडिटर के कौशल सेट में महत्वपूर्ण विकास की आवश्यकता है। जबकि एआई कुछ कार्यों को कुशलता से संभाल सकता है, मानव ऑडिटर की विशेषज्ञता अपरिहार्य बनी हुई है। डेटा एनालिटिक्स में दक्षता, एआई एल्गोरिदम की गहरी समझ और मशीन-जनरेटेड परिणामों की व्याख्या करने की क्षमता आधुनिक ऑडिटर के लिए महत्वपूर्ण कौशल हैं। इसके अतिरिक्त, महत्वपूर्ण सोच, नैतिक निर्णय और प्रभावी संचार महत्वपूर्ण हैं क्योंकि ऑडिटर एआई-संचालित ऑडिट की जटिलताओं को नेविगेट करते हैं और हितधारकों को अपने निष्कर्षों को स्पष्ट करते हैं।
जैसे-जैसे ऑडिटिंग विकसित होती है, तकनीकी प्रगति को अपनाना ज़रूरी होता जाता है। ऑडिट की गुणवत्ता और दक्षता को बढ़ाने के लिए AI की क्षमता बहुत ज़्यादा है, लेकिन इसका इस्तेमाल सोच-समझकर और रणनीतिक तरीके से किया जाना चाहिए। ऑडिटिंग का भविष्य तकनीक और मानवीय विशेषज्ञता के बीच एक सहजीवी संबंध द्वारा चिह्नित किया जाएगा, जहाँ AI ऑडिटर के कौशल को पूरक बनाता है और पेशे को आगे बढ़ाता है।
संक्षेप में, ऑडिटिंग में एआई की भूमिका एक परिवर्तनकारी बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है जो महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करती है जबकि चुनौतियां भी पेश करती है। एआई को सोच-समझकर एकीकृत करके और संबंधित चिंताओं को संबोधित करके, ऑडिटिंग पेशा सटीकता, दक्षता और समग्र मूल्य में सुधार करने के लिए इन प्रगति का लाभ उठा सकता है। एआई को सफलतापूर्वक अपनाना ऑडिटर्स की तकनीकी दक्षता और पेशेवर कौशल के मिश्रण के साथ इस विकसित प्रवृत्ति को अपनाने, कौशल बढ़ाने और नेविगेट करने की क्षमता पर निर्भर करेगा।
(संपादकीय टिप्पणी ईटी सीएफओ के संपादक अमोल देथे द्वारा लिखा गया एक स्तंभ है। विभिन्न चर्चित विषयों पर उनके लेख पढ़ने के लिए यहां क्लिक करें)
