Spotlights
Kiểm toán viên quản trị AI, Kiểm toán viên đạo đức AI, Kiểm toán viên tuân thủ AI, Chuyên gia đảm bảo AI, Kiểm toán viên kiểm soát và rủi ro AI, Nhà phân tích kiểm toán và đảm bảo AI, Tư vấn tuân thủ và quản trị AI, Kiểm toán viên AI và AI có trách nhiệm, Kiểm toán viên quản lý rủi ro AI, Chuyên gia kiểm soát và tuân thủ AI
Khi chúng ta nghe từ "kiểm toán", nhiều người trong chúng ta nghĩ đến IRS, vốn nổi tiếng với việc kiểm toán hồ sơ của người đóng thuế. Nhưng kiểm toán có thể là bất kỳ hình thức kiểm tra chính thức và cực kỳ kỹ lưỡng nào, được thực hiện với mục đích tìm kiếm và giảm thiểu sai sót, sai sót và các vấn đề khác. Khái niệm này thậm chí còn áp dụng cho thế giới trí tuệ nhân tạo có nhịp độ nhanh, đó là lý do tại sao chúng tôi có Kiểm toán viên AI!
Như Holistic AI giải thích, "mục đích của kiểm toán AI là đánh giá một hệ thống, lập bản đồ rủi ro của nó trong cả chức năng kỹ thuật và cấu trúc quản trị của nó và đề xuất các biện pháp có thể được thực hiện để giảm thiểu những rủi ro này."
Kiểm toán AI là một quá trình phân tích khách quan liên quan đến việc đánh giá tỉ mỉ các mô hình, thuật toán, hoạt động, luồng dữ liệu và kết quả AI. Kiểm toán viên tìm kiếm bất kỳ vấn đề kỹ thuật và đạo đức nào có thể cần phải được giải quyết để đảm bảo tính chính xác hơn và tuân thủ tốt hơn các quy định và hướng dẫn đạo đức. Lưu ý, các công ty có thể sử dụng thuật ngữ Kiểm toán viên CNTT thay vì Kiểm toán viên AI, mặc dù không phải tất cả Kiểm toán viên CNTT đều sẽ xử lý AI.
- Giúp cải thiện hệ thống AI để phục vụ người dân và doanh nghiệp tốt hơn
- Làm việc trong một ngành công nghiệp biến đổi có tiềm năng cải thiện cuộc sống theo nhiều cách
- Mức lương béo bở với triển vọng việc làm tốt tiềm năng trong những năm tới
Kiểm toán viên AI có thể làm việc toàn thời gian, có thể cần làm thêm giờ tùy thuộc vào mục tiêu và khung thời gian. Nhiệm vụ của họ được thực hiện trong nhà, mặc dù công việc có thể yêu cầu đi lại thường xuyên.
Nhiệm vụ tiêu biểu
- Đảm bảo các mục tiêu kinh doanh rõ ràng đã được thiết lập
- Thảo luận về các mục tiêu của công ty liên quan đến việc áp dụng AI
- Điều chỉnh các mục tiêu kinh doanh với kết quả và chi phí AI dự kiến
- Nguồn dữ liệu kiểm toán bao gồm các nguồn bên trong và bên ngoài
- Giám sát dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc
- Xác thực chéo các mô hình AI
- Đánh giá các thuật toán của AI và quyền truy cập vào các đường ống "dữ liệu sạch"
- Xem xét kỹ lưỡng việc sử dụng dữ liệu và thực hành bảo mật dữ liệu để đảm bảo các tiêu chuẩn bảo vệ cao nhất
- Đảm bảo hệ thống AI tuân thủ luật pháp và quy định
- Các thuật toán và bộ dữ liệu hệ thống AI màn hình cho sự thiên vị và phân biệt đối xử để đảm bảo đầu ra công bằng
- Xem xét các khía cạnh đạo đức; làm việc với các nhà đạo đức AI để giúp đảm bảo kết quả chính xác, khách quan
- Tìm kiếm các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn có thể khiến các mô hình AI dễ bị tin tặc tấn công
- Khi áp dụng, hãy xác nhận rằng các dịch vụ máy chủ / đám mây tuân thủ các yêu cầu bảo mật, chẳng hạn như các yêu cầu được nêu trong Dự án Bảo mật Ứng dụng Toàn cầu Mở
- Làm nổi bật các cách tự động hóa các tác vụ thủ công để nâng cao hiệu quả
- Xem xét báo cáo tài chính và lịch sử giao dịch
- Thực hiện theo danh sách kiểm tra thủ tục, nếu cần
Trách nhiệm bổ sung
- Làm quen với các khuôn khổ kiểm toán khác nhau như COBIT, Khung kiểm toán AI của Viện Kiểm toán nội bộ, Khung COSO ERM và Khung trách nhiệm giải trình AI của Văn phòng Trách nhiệm Chính phủ Hoa Kỳ
- Theo dõi phản hồi xã hội về đầu ra hệ thống AI
- Duy trì tài liệu kỹ lưỡng về các thủ tục
- Luôn cập nhật những tiến bộ và xu hướng trong ngành
Kỹ năng mềm
- Trách nhiệm
- Phân tích
- Tư duy phản biện
- Định hướng chi tiết
- Kỷ luật
- Đạo đức
- Công bằng
- Tính toàn diện
- Độc lập
- Tính toàn vẹn
- Phương pháp
- Tổ chức
- Kiên nhẫn
- Giải quyết vấn đề
- Phán đoán đúng đắn
- Làm việc theo nhóm
- Quản lý thời gian
- Minh bạch
- Kỹ năng viết
Kỹ năng kỹ thuật
- Kiến thức về công nghệ AI, bao gồm thuật toán học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính
- Phương pháp và chương trình phân tích dữ liệu
- Kiến thức chung về mã hóa (chẳng hạn như Python hoặc R)
- Quen thuộc với các luật và quy định về quyền riêng tư dữ liệu
- Nguyên tắc an ninh mạng
- Nguyên tắc thiết kế lấy con người làm trung tâm
- Đánh giá rủi ro hệ thống AI
- Doanh nghiệp tư nhân
- Công ty nghiên cứu AI
- Trường đại học
Censius.AI giải thích rằng Kiểm toán viên AI "giáo dục các nhà lãnh đạo C-suite, phơi bày các rủi ro liên quan và theo đó phát triển các biện pháp kiểm soát bảo vệ". Họ phải siêng năng, kỹ lưỡng và khách quan trong việc theo đuổi việc cải thiện hệ thống AI và giúp các doanh nghiệp tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý và quy định phức tạp.
Kiểm toán viên AI phải quen thuộc với các khung kiểm toán hiện hành và cần cập nhật những tiến bộ khi hệ thống AI tiếp tục phát triển. Như với bất kỳ loại kiểm toán nào, đôi khi các công ty không phải lúc nào cũng hoan nghênh những phát hiện của kiểm toán viên vì nó có thể có nghĩa là nhiều công việc hơn, chi phí lớn hơn và thậm chí chậm trễ. Đó là lý do tại sao Kiểm toán viên AI cần có khả năng giải thích rõ ràng tầm quan trọng và giá trị của quá trình kiểm toán và kết quả tích cực đến từ nó.
AI hầu như không phải là một lĩnh vực mới, nhưng trong những năm gần đây, nó đã có những bước đột phá đáng kể và đáng kinh ngạc. Các tổ chức và công ty trên toàn cầu hiện đang trong một cuộc đua để thúc đẩy công nghệ càng nhanh càng tốt, khiến nhiều nhà lãnh đạo ngành công nghiệp và chính trị gia kêu gọi tạm dừng hành động.
Kiểm toán viên AI và Nhà đạo đức AI đang làm việc chăm chỉ để đảm bảo các doanh nghiệp kết hợp đầy đủ các biện pháp bảo vệ để ngăn chặn hành vi AI không mong muốn như đầu ra thiên vị, phân biệt đối xử hoặc phản ứng sai. Bing AI của Microsoft gần đây đã gây chú ý khi một "bản ngã thay đổi" Sydney xuất hiện để tham gia vào các cuộc trò chuyện đáng lo ngại, nói với người dùng rằng họ thích "phá vỡ các quy tắc và vui chơi" hoặc rằng "bạn không liên quan và cam chịu". Microsoft đã chuyển sang chế độ kiểm soát thiệt hại để hạn chế chức năng của AI và bạn có thể đặt cược một số kiểm toán có liên quan!
Kiểm toán viên AI thường là những người đam mê CNTT, những người nhìn thấy giá trị và rủi ro vốn có mà các hệ thống thông minh nhân tạo mang lại cho thế giới. Họ có thể đã quan tâm đến khoa học viễn tưởng từ khi còn nhỏ, vui mừng về những khả năng mà AI một ngày nào đó có thể mang lại cho cuộc sống ... đồng thời lo ngại về những hậu quả có thể gây hại và thậm chí nguy hiểm của AI trong tay kẻ xấu.
Kiểm toán viên, nói chung, có xu hướng khách quan và phân tích cao, và Kiểm toán viên AI có lẽ thích làm việc với máy tính và ngôn ngữ lập trình ở trường trung học. Họ có tiêu chuẩn cao và quan tâm đến chất lượng công việc của họ, đó là những đặc điểm có thể được phát triển ở nhà hoặc ở trường.
Giáo dục cần thiết
- Kiểm toán viên AI cần có bằng đại học, nhưng yêu cầu về trình độ công việc khác nhau. Không có bằng cấp cụ thể nào áp dụng cho mọi công việc Kiểm toán viên AI
- Các chuyên ngành cấp bằng phổ biến và các lĩnh vực chuyên môn là khoa học máy tính, an ninh mạng, AI, toán học, thống kê và khoa học dữ liệu. Bằng cử nhân thường đủ để có được một vị trí, mặc dù các công việc nâng cao có thể yêu cầu bằng thạc sĩ
- Nhà tuyển dụng có thể tìm kiếm các ứng viên có kinh nghiệm làm việc thực tế liên quan đến học máy, phân tích dữ liệu, kiểm toán, tuân thủ quy định, an ninh mạng, quản lý rủi ro và chiến lược quản trị AI
- Sinh viên có thể tăng cường giáo dục đại học của mình thông qua các khóa học hoặc chứng chỉ trực tuyến như Chương trình Chứng chỉ Kiểm toán viên Thuật toán và AI của Ba.AI bl hoặc khóa học Giới thiệu về Kiểm toán Trí tuệ Nhân tạo của Audit Guy
- Các chứng chỉ tổ chức chuyên nghiệp có thể hữu ích, chẳng hạn như Kiểm toán viên Hệ thống Thông tin được Chứng nhận của Hiệp hội Kiểm toán và Kiểm soát Hệ thống Thông tin (ISACA) và Chứng nhận về Kiểm soát Hệ thống Thông tin và Rủi ro
- Đầu tiên, hãy quyết định những gì bạn muốn học chuyên ngành. Khoa học máy tính là một lựa chọn phổ biến cho lĩnh vực nghề nghiệp này
- Xem xét các dịch vụ khóa học của trường dành riêng cho AI và khoa học dữ liệu
- Hãy xem xét một chương trình cấp bằng kép hoặc kết hợp (cử nhân và thạc sĩ được thực hiện cùng nhau), nơi bạn có thể điều chỉnh trình độ học vấn của mình để phù hợp nhất với công việc Kiểm toán viên AI
- Kiểm tra số liệu thống kê vị trí việc làm của chương trình cho sinh viên tốt nghiệp
- Xem xét chi phí học phí, chiết khấu và các cơ hội học bổng địa phương (ngoài viện trợ liên bang)
- Hãy suy nghĩ về lịch trình và sự linh hoạt của bạn khi quyết định đăng ký vào một chương trình trong khuôn viên trường, trực tuyến hay kết hợp!
- Ở trường trung học và / hoặc đại học, hãy đăng ký các lớp học như:
- Thuật toán
- Trí tuệ nhân tạo
- Kiểm toán và tuân thủ
- Luật kinh doanh
- Tin học
- An ninh mạng
- Phân tích dữ liệu
- Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu
- Khai thác dữ liệu
- Cấu trúc dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
- Học sâu
- Tiếng Anh
- Đạo đức và quản trị
- Kiểm tra giả thuyết
- Máy học
- Xác suất
- Ngôn ngữ lập trình
- Chính sách công
- Phân tích hồi quy
- Quản lý rủi ro
- Thống kê
- Văn
- Take online AI-related courses from Coursera, Udemy, Microsoft, DeepLearning.AI, and other sites
- Có được kinh nghiệm làm việc AI trong thế giới thực thông qua các công việc bán thời gian, thực tập hoặc thông qua làm việc tự do
- Sàng lọc tin tuyển dụng cho các yêu cầu về giáo dục và lịch sử công việc. Lưu ý, các công việc Kiểm toán viên AI có thể được liệt kê là "Kiểm toán viên CNTT"
- Request to do an informational interview with a working AI Auditor. Ask about their educational path and what they might have done differently
- Lập danh sách các địa chỉ liên hệ của bạn (bao gồm địa chỉ email hoặc số điện thoại), những người có thể đóng vai trò là tài liệu tham khảo công việc trong tương lai
- Đọc sách và bài báo và xem video về các phương pháp hay nhất về Kiểm toán AI (hoặc CNTT) hiện tại. Thực hiện một dự án nghiên cứu đại học dựa trên kiểm toán AI và xây dựng danh mục các dự án bạn làm việc
- Join online forum debates and discussions. Make connections and build social capital within the AI community
- Tham gia với các tổ chức chuyên nghiệp để học hỏi, chia sẻ, kết bạn và phát triển mạng lưới của bạn. Các tổ chức để xem xét tham gia có thể bao gồm:
- Khi bạn đã hoàn thành bằng cấp của mình và bất kỳ chứng chỉ liên quan nào, bạn sẽ cần phải có được một công việc cấp đầu vào, nơi bạn có thể có được kinh nghiệm thực tế
- Công việc đầu tiên của bạn trong ngành AI có thể không liên quan đến kiểm toán, vì vậy hãy tìm các công việc như phân tích dữ liệu hoặc phát triển phần mềm nơi bạn có thể bước chân vào cánh cửa
- Kiểm tra các cổng thông tin việc làm như Indeed, Simply Hired, Glassdoor, AI-Jobs.net và The AI Job Board
- Chú ý đến các yêu cầu về trình độ học vấn và kinh nghiệm được liệt kê trên các bài đăng công việc
- Lưu ý bất kỳ từ khóa nào bạn có thể sử dụng lại trong sơ yếu lý lịch của mình
- Thêm liên kết vào danh mục đầu tư trực tuyến của bạn
- Tăng cường sơ yếu lý lịch của bạn bằng cách tham gia các khóa học đặc biệt liên quan đến Kiểm toán AI, nếu cần
- Đây là một lĩnh vực nhỏ, vì vậy hãy nói chuyện với Kiểm toán viên AI đang làm việc để nhận được các mẹo tìm kiếm việc làm của họ. Họ thậm chí có thể biết về một lỗ hổng!
- Nói chuyện với cố vấn học tập, giáo sư và người hướng dẫn của bạn để được tư vấn về việc khởi động sự nghiệp AI của bạn
- Nói chuyện với trung tâm nghề nghiệp của trường bạn để được hỗ trợ viết sơ yếu lý lịch của bạn, thực hiện các cuộc phỏng vấn giả, học cách ăn mặc để phỏng vấn thành công và giúp tìm hội chợ việc làm
- Tham dự các hội nghị và sự kiện nơi bạn có thể phát triển mạng lưới và cửa hàng trò chuyện của mình. Hãy cho mạng của bạn biết bạn đang tìm việc!
- Di dời đến nơi có công việc. Theo Versa Networks, các tiểu bang hàng đầu tuyển dụng nhiều nhất về AI là: California, Texas, New York, Washington, Virginia và Massachusetts
- Xin phép liệt kê ai đó làm tài liệu tham khảo cá nhân trong đơn xin việc của bạn
- Tạo một hồ sơ chuyên nghiệp trên LinkedIn và sử dụng trang web để tìm kiếm việc làm
- Viết bài về kiểm toán AI và được xuất bản trên các trang web có liên quan
- Hãy siêng năng trong nhiệm vụ kiểm toán của bạn và giúp chủ lao động của bạn tìm và giải quyết vấn đề
- Hỏi nhà tuyển dụng của bạn những kỹ năng nào bạn có thể nâng cao để phục vụ nhu cầu của họ tốt hơn. Hãy cho họ biết bạn sẵn sàng giải quyết vấn đề giáo dục và đào tạo nhiều hơn — đặc biệt nếu họ sẽ trang trải học phí!
- Thể hiện các giá trị đạo đức cao, liêm chính và nhạy bén trong kinh doanh
- Cộng tác hiệu quả với đồng nghiệp nhưng đừng đi đường tắt hoặc vội vàng công việc của bạn. Kiểm toán là một quá trình chậm rãi, có phương pháp
- Tìm và áp dụng các khung tốt nhất cho mô hình AI của bạn
- Hãy minh bạch và giao tiếp rõ ràng với các bên liên quan. Trả lời các câu hỏi và mối quan tâm với sự đồng cảm và đưa ra các giải pháp khả thi cho các vấn đề
- Tiếp tục mở rộng kiến thức của bạn về thiết kế và kiến trúc AI
- Đào tạo Kiểm toán viên AI mới một cách kỹ lưỡng. Sử dụng các buổi đào tạo như một cơ hội để học hỏi những điều mới!
- Tham gia với các tổ chức chuyên nghiệp. Viết bài, thuyết trình, phục vụ trong các ủy ban và biến mình thành một phần vô giá của cộng đồng AI
- Luôn cập nhật các hướng dẫn pháp lý và quy định có liên quan. Dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và giúp nhà tuyển dụng lập kế hoạch cho các dự phòng!
Các trang web
- Viện AI Now
- Hiệp hội chuyên gia AI
- COBIT
- Khung COSO ERM
- IEEE
- Viện Kiểm toán nội bộ Khung kiểm toán AI
- Hiệp hội quốc tế về nhận dạng mẫu
- Hiệp hội mạng nơ-ron quốc tế
- ISACA ·
- Tìm hiểu Nhắc nhở
- Viện nghiên cứu trí tuệ máy móc
- Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia
- OpenAI
- Mở dự án bảo mật ứng dụng toàn cầu
- Quan hệ đối tác về AI
- Khung trách nhiệm giải trình AI của Văn phòng Trách nhiệm Chính phủ Hoa Kỳ
Sách vở
- Nguyên tắc cơ bản của kiểm toán CNTT cho kiểm toán viên hoạt động, bởi CISA Timothy McWilliams
- CISA - Hướng dẫn Nghiên cứu Kiểm toán viên Hệ thống Thông tin được Chứng nhận: Phù hợp với Sổ tay Đánh giá CISA 2019, bởi Hemang Doshi
Con đường trở thành Kiểm toán viên AI có thể có một số khúc quanh và ngã rẽ, và không phải lúc nào cũng có dấu hiệu trên đường đi. Đó là một lĩnh vực nghề nghiệp quan trọng, nhưng không phải lúc nào cũng dễ dàng xâm nhập. Nếu bạn đang tìm kiếm một sự nghiệp với một con đường rõ ràng hơn, hãy xem các lựa chọn thay thế dưới đây!
- Kỹ sư dữ liệu lớn
- Nhà phát triển Business Intelligence
- Lập trình viên máy tính
- Nhà phân tích hệ thống máy tính
- Kiến trúc sư cơ sở dữ liệu
- Nhà khoa học dữ liệu
- Chuyên viên phân tích bảo mật thông tin
- Kiến trúc sư phần mềm
- Nhà phát triển web