ODI · AI-платформа для аудита
Думает как эксперт
Считает как машина
Процедуры ISA/IFRS реализованы в детерминированной архитектуре. Интерпретация отделена от вычислений. Результаты воспроизводимы.
Аудит масштабируется хуже чем данные
Объёмы данных растут быстрее, чем возможности команды
Аудиту требуется системное исполнение, а не больше усилий
30+ специализированных агентов Один управляемый процесс
Загрузите данные. Система выполняет процедуры. Решение принимает аудитор.
Структурирование данных
GL, договоры, PDF. Автоматическая классификация и OCR
Семантический анализ рисков
Анализ по смыслу, а не по ключевым словам. Выявление противоречий между документами
Детерминированные расчёты
Числовые процедуры выполняются в изолированном коде. Генеративная модель не участвует в расчётах
Генерация рабочих документов (ISA 230)
Выводы привязаны к страницам и строкам. Параметры расчётов фиксируются
Документы загружены и нормализованы
AI ожидает запроса аудитора
AI выделяет риски с привязанными доказательствами
Аудитор подтверждает или отклоняет
Расчёты выполняются только после одобрения
Все изменения параметров фиксируются
Пакет доказательств подготовлен
Аудитор и партнёр принимают финальное решение
Меньше рутины Больше профессионального суждения
Традиционный аудит опирается на выборку и ручные расчёты. ODI систематизирует процедуры и расширяет охват.
Традиционный аудит
Аудит с ODI
Эффект
Команды сокращают время процедур и перераспределяют усилия на анализ
Команды сокращают время процедур и перераспределяют усилия на анализ
Строгое следование стандартам ISA/IFRS Логика вместо интерпретаций
ISA/IFRS by design
ODI выполняет процедуры по ISA/IFRS. Профессиональное суждение структурировано, а не сгенерировано
ODI выполняет процедуры по ISA/IFRS. Профессиональное суждение структурировано, а не сгенерировано
Расчёт существенности (ISA 320 / ISA 450)
Пороги существенности определяются системно с учётом профиля и уровня риска
Выбор бенчмарка
Бенчмарк выбирается с учётом профиля компании (PIE / non-PIE)
Калибровка порогов
Рассчитываются Overall, Performance и Clearly Trivial
Документированное обоснование
Формируется рабочий файл с обоснованием и параметрами
Статистическая выборка (ISA 530)
Выборка выполняется алгоритмически в соответствии с ISA 530
Выбор метода
Метод выборки определяется алгоритмически (MUS / Attribute)
Расчёт объёма выборки
Объём рассчитывается по уровню уверенности и допустимой ошибке
Воспроизводимость
Seed-номер и параметры фиксируются в документации
Оценка искажений
Рассчитываются Tainting Factor и Upper Error Limit
Оценка рисков и комплаенс (ISA 315 / IAS 37 / IAS 10)
Процедуры оценки рисков и комплаенса выполняются через структурированную логику решений
Маппинг рисков
Данные GL маппируются на библиотеку рисков по циклам
Проверка утверждений
Системно проверяются Existence, Valuation, Cut-off
Юридические деревья решений
Вероятность оценивается для резервов или раскрытий
Привязка к стандартам
Каждый вывод привязан к конкретному пункту стандарта
Детерминированный AI вместо вероятностной генерации
Детерминированный AI вместо вероятностной генерации
Гибридная архитектура: модель интерпретирует смысл, код выполняет расчёты Числовые процедуры изолированы от генеративной модели
Гибридная архитектура: модель интерпретирует смысл, код выполняет расчёты Числовые процедуры изолированы от генеративной модели
AI Orchestrator
Загрузите данные клиента — оборотно-сальдовые ведомости, сканы, PDF. Система структурирует данные и формирует карту документов. Оркестратор применяет стандарты, находит релевантные документы и запускает агентов для анализа и расчётов.
CoreТребует ли выплата дивидендов, превышающая доступный денежный поток, раскрытия как KAM или модификации мнения?
Предварительное заключение:
KAM: На текущем этапе не требуется.
Модификация мнения: Риск возможен при недостаточном раскрытии информации.
Рекомендуемые действия:
1. Получить обновлённый прогноз денежных потоков.
2. Обеспечить раскрытие существенной неопределённости (при наличии).
3. Рассмотреть модификацию при отсутствии достаточных доказательств.
AI Orchestrator
Загрузите данные клиента — оборотно-сальдовые ведомости, сканы, PDF. Система структурирует данные и формирует карту документов. Оркестратор применяет стандарты, находит релевантные документы и запускает агентов для анализа и расчётов.
Требует ли выплата дивидендов, превышающая доступный денежный поток, раскрытия как KAM или модификации мнения?
Предварительное заключение:
KAM: На текущем этапе не требуется.
Модификация мнения: Риск возможен при недостаточном раскрытии информации.
Рекомендуемые действия:
1. Получить обновлённый прогноз денежных потоков.
2. Обеспечить раскрытие существенной неопределённости (при наличии).
3. Рассмотреть модификацию при отсутствии достаточных доказательств.
Сравнение подходов
| Категория | Optimal Document Insight | LLM | Традиционный аудит |
|---|---|---|---|
| Логика работы | Агенты + Python (Code) | Генерация текста | Жёсткие скрипты |
| Обработка объёма | 100% массива | Ограничено контекстом | Выборка |
| Точность чисел | Детерминированный код | Недетерминированные | Ручные |
| Работа с контекстом | Document Map (видит весь проект) | Ограниченное окно | Нет (работа с файлами поштучно) |
| Методология | Встроенные ISA/IFRS | Общие знания | Чек-листы (без AI) |
| Связи документов | Контекстная карта связей | Нет | Нет |
| Безопасность | On-Premise / Air-gapped | Облако (SaaS) | On-Premise |
ODI сочетает структурированное рассуждение и детерминированное исполнение
Построено на AI- и data-платформах enterprise-класса
Frontier-LLM. Защищённая облачная инфраструктура. Векторные базы данных промышленного уровня
Прозрачное ценообразование на базе Audit Token
Полный SaaS-функционал на любом тарифе
Полный функционал платформы доступен на всех тарифах. Стоимость масштабируется по объёму аналитической мощности (Audit Token) и размеру команды
Audit Token — это единица вычислительной мощности платформы. Потребление зависит от объёма проверки, количества операций и риск-профиля
30 AT на 1 месяц180 AT / год480 AT / год1 080 AT / год
Аналитическая мощность платформы. Потребление зависит от объёма проверки и данных
Мощность распределяется по проектам. Прозрачный контроль потребления
Ролевая модель доступа и рост команды. Подходит для развивающихся практик
Докупка токенов при пиковых нагрузках
Enterprise-развёртывание
Индивидуальная инфраструктура для регулируемых и государственных сред.
Данные остаются в периметре клиента. AI работает с сегментированным или анонимизированным контекстом. Подходит для регулируемых организаций
Полное развёртывание платформы внутри инфраструктуры клиента. Изолированная работа БД и AI. Максимальный контроль инфраструктуры
Корпоративная безопасность по умолчанию
Многоуровневый контроль инфраструктуры, данных, AI-контуров и управления доступом
Security Roadmap
Провайдер-агностичная архитектура, API-слой для AI-сервисов, готовность к миграции.
Размещение Tier III с кластерной отказоустойчивостью и архитектурой Kubernetes.
Логическая изоляция на уровне tenant, раздельное хранение метаданных и документов.
TLS для всех соединений, шифрование при хранении, токенизация на уровне полей.
Изолированное исполнение, контролируемые соединения, zero-retention обработка.
RBAC, централизованное логирование, audit trail с хэшированием, минимальные привилегии.
Методология проверенная практикой
ODI создаётся как платформенный стандарт аудита и проходит валидацию совместно с практикующими аудиторами и институциональными партнёрами
TRI-S-AUDIT
Пилотный партнёр по валидации
Методология и логика системы тестируются на реальных аудиторских проектах в рамках стандартов ISA/IFRS
Национальная ассоциация бухгалтеров и аудиторов
Профессиональное сотрудничество
Совместная работа по внедрению структурированных AI-подходов в аудиторскую практику и образовательные инициативы
IT Park Uzbekistan
Поддержка технологической экосистемы
Инфраструктурная и организационная поддержка масштабирования экспортного SaaS-продукта
Названия клиентов и детали проектов не раскрываются в связи с обязательствами конфиденциальности
Новый стандарт исполнения аудита
Исполнение с жёсткостью стандартов. Работа со скоростью машины
Что дальше
ODI внедряется через структурированный процесс взаимодействия
Институциональное демо с учётом вашей методологии
Обсуждение архитектуры и модели развёртывания
Техническая валидационная сессия
Запрос на взаимодействие