B12Z · Innovation is a partnership, not a service.
AI az auditbanA chat alapú használattól az AI-native működésig
Hogyan jutunk el az egyéni AI-használattól az integrált, auditfolyamatba épített megoldásokig.
Alapok
Mi valójában az AI?
Az AI alapvetően modell + számítási kapacitás.
01
Modell providerek
Ők adják a mögöttes AI-modelleket és infrastruktúrát.
A felület nem maga a modell:
- ChatGPT = felhasználói felület + OpenAI-modellek
- Claude = felhasználói felület + Anthropic-modellek
- Copilot = Microsoft felület, amely többféle modellt is használhat
02
A modellek API-n keresztül is elérhetők
Ugyanez az AI-kapacitás közvetlenül beköthető más rendszerekbe.
03
Erre épülnek az AI appok / „wrapperek”
Egy adott problémára előre kialakított alkalmazást építenek a modell köré.
04
Ugyanez egyedi folyamatokba is beépíthető
Adatkezelés és compliance
Üzleti / enterprise használatnál a szolgáltatók szerződéses és technikai adatkezelési garanciákat adnak; az üzleti adatokat a vonatkozó konstrukciókban nem használják az általános modellek tréningjére.
Az adatkezelés és az infrastruktúra ezután az igényekhez igazítható:
Ugyanaz az AI-kapacitás használható chatfelületen, kész AI-appban vagy teljesen egyedi folyamatba integrálva.
Érettségi szintek
Az AI alkalmazás szintjei
Az AI-használat több szinten történhet: az egyszerű chateléstől a teljes munkafolyamatba integrált működésig.
1. szint
Chat alapú használat
- Egyszerű kérdések és válaszok
- Összefoglalás, szövegírás, elemzés
- Egyéni használat
2. szint
Belső, kontrollált AI-környezet
- Közös workspace
- Belső tudás és fájlok használata
- Skillek, közös instrukciók és szervezeti kontextus
- Kontrolláltabb adatkezelés
3. szint
Egyedi workflow-k és agentic megoldások
- AI közvetlenül a munkafolyamatba építve
- Rendszerek és adatforrások összekötve
- Automatizált és félautomata lépések
- Egyedi fejlesztés és operátori felület
Chat → közös AI-környezet → integrált AI-működés
Összehasonlítás
AI-asszisztált platformok vs. AI-native működés
A specializált AI-eszközök egy-egy részfeladatot jól támogatnak. Az AI-native működés viszont a teljes folyamatot köti össze.
Point solution
AI-asszisztált platformok
Példa: DataSnipper vagy más audit AI-platform
- Egy adott problémára optimalizált
- Limitált funkcionalitás, zárt megoldás
- Standard funkciók
- Jellemzően a folyamat egy részét fedi le
Point solution – egy jól meghatározott munkaszakasz támogatása
Működési réteg
AI-native működés
Nem egyetlen AI-tool áll a középpontban, hanem maga az auditfolyamat.
Teljesen testre szabható, szabadon bővíthető, 2 héten belül tesztelhető.
Az AI-native működés nem újabb tool a stackben, hanem egy összekötő működési réteg a meglévő rendszerek felett.
Audit Intelligencia – demo
Az AI-native auditműködés alaprétege
Az Audit Intelligencia minden releváns ügyfélanyagból közös, folyamatosan frissülő tudásbázist épít, melyre az egyedi munkalapok és folyamatok építhetők.
Hogyan működik
- Dokumentumok automatikus feldolgozása
- Tartalom darabolása és indexelése
- Vektoros reprezentáció
- Metaadat szerinti szegmentálás
- Releváns tartalom visszakeresése recall / retrieval logikával
- Válasz generálása az eredeti forrásokra támaszkodva
Tudásbázis jellemzői
- Minden ügyfélanyag egy helyen
- Többféle fájlformátum kezelése
- Automatikusan frissíthető
- E-mail és tárhely integráció
- Audit munkalapok információi is bevonhatók
- Ügyfelenként és audit-időszakonként szegmentálható
- Jogosultságok szerint elválasztható
Egy ügyfél – egy folyamatosan frissülő audit tudásbázis
Demó
Kíváncsi vagy, hogyan működik ez a gyakorlatban?
Egy 30 perces online demóban végigmegyünk, hogyan épül fel az AI-native auditműködés a saját folyamataitokra szabva.
A demóban megmutatjuk
- 01
Audit Intelligencia
Hogyan épül fel az ügyfelenkénti audit tudásbázis – korlátlan felhasználóval és korlátlan dokumentummal.
- 02
Audit tervezés
Előre felépített módszertan, zárt belső és nyílt külső információforrások összekapcsolásával.
- 03
Bizonylatellenőrzés
Bizonylatellenőrzés és audit a költségelemzéstől az árbevétel-tesztig.
Navigálás a nyilakkal