René Respondek

Wie Wirtschaftsprüfer mit auditbee die Nadel im Heuhaufen finden – Teil 2/2

/1 Comment/in /by

Dies ist Teil 2/2 des Artikels, lesen Sie hier Wie Wirtschaftsprüfer mit auditbee die Nadel im Heuhaufen finden – Teil 1/2.

Auditbee – Datenanalyse mit Qlik Sense in der Wirtschaftsprüfung

Wir sind es mittlerweile gewohnt, vieles einfach per Knopfdruck mit unserer App zu erledigen. Warum sollte etwas anderes für die Datenanalyse gelten?

Das Ziel von auditbee ist, die Datenanalyse durchgängig in die Prüfung zu integrieren. Jeder Prüfer hat mit dem auditbee Dashboard die Möglichkeit, Daten schnell und einfach selbst zu analysieren. Nicht nur für Journal Entry Tests, sondern auch zur Prüfungsplanung, Verständnisgewinnung, Risikobeurteilung und Dokumentation.

Hierzu werden die aus der Finanzbuchhaltung extrahierten GDPdU-Daten vom auditbee Team als Service verarbeitet und dem Prüfer als abgestimmtes Modell zu Verfügung gestellt.

auditbee basiert auf der Business Intelligence Software Qlik Sense, eine in vielen Unternehmen weltweit eingesetzte Reporting Lösung. Mit Qlik Sense werden die Daten über grafische Objekte dargestellt, damit Sie für den Anwender leicht zu erfassen sind.

Mit auditbee auf Basis von Qlik Sense entsteht aus den Daten des Geschäftsjahres, dem Vorjahr und dem Folgejahr ein Modell mit verschiedenen Analysen zur Beurteilung von Geschäftsentwicklungen, für analytische Prüfungshandlungen und Journal Entry Tests. Darüber hinaus werden die Going Concern Annahme (Fortführungsprognose), Performance- und Risikoindikatoren automatisiert anhand von Erwartungswerten oder eines Risiko-Scores beurteilt.

In auditbee sind eine Vielzahl an Dashboards mit unterschiedlichen Themen eingerichtet. Jedes enthält vordefinierte Journal Entry Tests, um prüferische Fragen zu ergründen. Zudem ermöglichen die verschiedenen grafischen Objekte Ad-hoc Analysen – Zeitreihenentwicklung, Kennzahlen, Rangfolgen, etc. – um Auffälligkeiten auf den Grund zu gehen.

Abb1: Bilanzanalyse und Bestimmung der Wesentlichkeit

Abb1: Bilanzanalyse und Bestimmung der Wesentlichkeit

Abb2: Analyse des Buchungsverhaltens nach Nutzer, Erfassungsdatum und Posten

Abb2: Analyse des Buchungsverhaltens nach Nutzer, Erfassungsdatum und Posten

Abb3: Analyse des Zahlungsverhaltens nach Kunde und Zahlungsbedingung

Abb3: Analyse des Zahlungsverhaltens nach Kunde und Zahlungsbedingung

Der Audit Workflow führt den Prüfer durch die verschiedenen Prüfungsgebiete – von der Bilanzanalyse, über die Beurteilung von Performance- und Risikoindikatoren bis hin zu einer Vielzahl an themenbezogener Journal Entry Tests.

Abb4: Teilausschnitt des Audit Workflows in auditbee

Abb4: Teilausschnitt des Audit Workflows in auditbee

Prüfung mit auditbee – Beispiel: Beurteilung der zeitnahen Erfassung von Umsatzerlösen

Die Prüfung erfolgt immer nach einem ähnlichen Schema. Der Prüfer hat eine Frage, mit der er ein Fehlerrisiko einschätzen und Prüfungsaussagen treffen möchte. Mit der Frage, welche Umsatzbuchungen nicht zeitnah erfasst wurden, wird z.B. der periodengerechte Ausweis überprüft. Ein Kontoblatt kann diese Frage in der Regel nicht beantworten, weil das Erfassungsdatum nicht vorhanden ist. In auditbee sind jedoch alle extrahierten Felder aus der Finanzbuchhaltung miteinander als Modell verbunden. Deswegen können auch alle Datensätze daraufhin überprüft werden, wie groß die Zeitspanne zwischen dem Buchungs- und dem Erfassungsdatum ist. Das Erfassungsdatum ist das mit Eingabe im System protokolierte Datum. Das Buchungsdatum ist dagegen frei wählbar, sollte aber auf den Tag der Lieferung-/Leistungserbringung datiert sein.

Leistungen sind innerhalb weniger Tage abzurechnen und in der Buchhaltung zu erfassen (§ 239 Abs. 2 HGB). Wenn die Zeitspanne z.B. mehr als 30 Tage beträgt, gelten diese Buchungen als auffällig. Es besteht ein Risiko, dass entweder organisatorische Mängel bestehen (Freigaben bzw. Abrechnungen dauern zu lange) oder Umsätze abgesprochen und damit Fehlerhaft sein können. Buchungen am Jahresende tragen ein höheres Risiko. Rechnungen können z.B. nur deshalb gestellt worden sein, weil der Einkaufsverantwortliche des Kunden noch Budget hatte und dieses ausschöpfen wollte. Anders herum hat möglicherweise das Unternehmen vorzeitig Leistungen zum Jahresende abgerechnet, obwohl diese noch nicht vollständig erbracht sind. In beiden Fällen besteht das Risiko der Periodenverschiebung von Umsätzen.

Abb5: Übersicht Umsatzerlöse im Geschäftsjahr

Abb5: Übersicht Umsatzerlöse im Geschäftsjahr

Über die vordefinierte Journal Entry Test Abfrage – zeitnah BUDAT – werden dem Prüfer per Knopfdruck alle Buchungszeilen angezeigt, die das Merkmal – Erfassung zu Buchung > 30 Tage – aufweisen.

Abb6: JET-Abfrage – Alle Buchungen mit einer Zeitspanne > 30 Tagen

Von den Belegen wählt der Prüfer alle Buchungen per Dezember aus, um die richtige Periodenabgrenzung zu überprüfen.

Abb7: Dezemberbuchungen innerhalb der JET Analyse

Abb7: Dezemberbuchungen innerhalb der JET Analyse

Innerhalb der Umsatzbuchungen sind für den Prüfer solche Buchungen relevant, die an bestimmte Kunden gestellt wurden (wegen des Risikos auf dolose Handlungen).

Abb8: Filterung auffälliger Kunden

Abb8: Filterung auffälliger Kunden

Als letzten Filter wählt der Prüfer alle Beträge oberhalb der Nichtaufgriffsgrenze aus

"Abb9:

Abb9: Schichtungen nach Beträgen > 25k

Aus den verbleibenden Belegen wählt der Prüfer eine Stichprobe bewusst aus, um anhand von Nachweisen (Rechnungen, Lieferscheine, etc.) zu überprüfen, ob die Buchungen berechtigt, richtig und periodengerecht erfolgt sind. Hierzu kann er die Belegliste aus auditbee in Excel exportieren, um Sie dem Buchhalter als Belegauswahl zuzusenden. Außerdem dokumentiert der Prüfer seine Ergebnisse in der Qlik Sense Story.

Abb10: Strukturierte bewusste Belegauswahl – 4 von 13 Belege nach

Abb10: Strukturierte bewusste Belegauswahl – 4 von 13 Belege nach

Zusammenfassung und Ausblick

Datenanalysen ermöglichen dem Prüfer sehr tiefe Einblicke in die Geschäftsentwicklung des Mandanten. So kann er nicht nur sein Verständnis vom Unternehmen stetig weiterentwickeln, die Datenanalyse hilft ihm auch, Massendaten angemessen zu überprüfen.

Damit der Prüfer mit der Datenanalyse die Nadel im Heuhaufen finden, relevante Entwicklungen erkennen und Zusammenhänge besser verstehen kann, muss sie jedoch in die Prüfung integriert sein. Das bedeutet, dass sie nicht nur für Journal Entry Tests durch Spezialisten, genutzt wird, sondern jedes einzelne Teammitglied selbst anhand der Daten Auffälligkeiten leicht erkennen und überprüfen kann. Außerdem wird die Analyse zur Risikobeurteilung verwendet. Dadurch können unkritische Bereiche von weitergehenden Prüfungshandlungen ausgenommen werden. Durch die Fokussierung und das Filtern auffälliger Datensätze kann schließlich der Umfang von Einzelbelegprüfungen deutlich verringert werden.

auditbee übernimmt als Service die Datenaufbereitung und stellt dem Prüfer ein fertig abgestimmtes Dashboard-Modell zur Verfügung, dass der Prüfer mit der BI Software Qlik Sense nutzen kann. Damit baut die Kanzlei Risiken ab, weil Sie weniger von Spezialisten abhängig ist. Zum anderen enthält das auditbee Modell jede Menge menschlichen Sachverstand und Logik in Form von Journal Entry Test Abfragen, Kennzahlen bis hin zu dynamischen Beurteilungen. Dadurch spart sich der Prüfer die Zeit, die entsprechenden Fragen und Analysen selbst mit Excel oder einem anderen Softwarelösungen zu modellieren.

Wirtschaftsprüfung ist Teamarbeitet. Jeder bringt seine individuellen Stärken und Fachwissen ein. Deshalb braucht das Team immer auch jemanden, dessen Stärke in der Analyse liegt, um schnell und effizient Auffälligkeiten zu erkennen und diese durch richtige Fragen und Nachweise angemessen zu würdigen. Jedoch ist der Spezialist Dank auditbee nicht mehr alleine. Das ganze Team hat nun Zugriff auf alle GDPdU Daten aus der Finanzbuchhaltung und auch die Dokumentation erfolgt innerhalb einer Lösung – und das ist auditbee!

Filip Ciesielski

Best machine learning algorithms you should know

/0 Comments/in , /by

Machine learning is a key technology tool businesses use to build tools that enhance their operations. To do that, they take advantage of machine learning algorithms that come in different shapes and sizes, servicing different purposes and working on different data sets. Choosing the right algorithm for the job is what makes machine learning and deep learning projects successful. That’s why being aware of all the different types of machine learning algorithms is so important – that’s how you get better results and build more advanced solutions.

Here’s an overview of the best machine learning algorithms you should know before starting your project.

What is meant by machine learning algorithms?

First things first, what is machine learning and how do algorithms fit into the picture? A machine learning (ML) algorithm is a process or set of procedures that allow a model to adapt to the data with a specific objective set as the goal.

An ML algorithm specifies how the data is transformed from the input to output, helping the model to learn the appropriate mapping from input to output. That model specifies the mapping functions and holds the parameters in place, while the machine learning algorithm updates the parameters to help the model match its goal.

What are the algorithms used in machine learning?

Algorithms can model problems in many different ways. The easiest way to differentiate between different ML algorithms is by comparing them by learning styles that they can adapt. Generally, machine learning algorithms can adapt to several learning styles that help to solve different problems.

Here are four learning styles in machine learning you need to know:

1 Supervised learning

In supervised learning, the input data serves as training data and comes with a known label or result – for example, the price at a time or spam/not-spam.

In this variant, the training process is critical for preparing a model that makes predictions and then is corrected when the predictions are wrong. The training process continues until the model achieves the appropriate level of accuracy. Classification and regression are examples of problems for this learning type.

 

2 Unsupervised learning

In unsupervised learning, input data isn’t labeled and doesn’t come with a known result. Data scientists prepare models by deducing the structures in the input data to extract general rules or reduce redundancy through mathematical processes. Unsupervised learning addresses problems such as association rule learning, dimensionality reduction, and clustering.

3 Semi-supervised learning

In this learning style, the input data is a mixture of labeled and unlabeled examples. The prediction problem is known, but the model needs to learn the structures for organizing data and making predictions on its own. This learning style is used to address problems such as regression and classification.

4 Reinforcement learning

One of three basic machine learning paradigms together with supervised learning and unsupervised learning, reinforcement learning (RL) is an area of machine learning that focuses on the ways in which software agents should take actions to maximize a specified notion of cumulative reward in a given environment.

The best machine learning algorithms you should know

1 Linear Regression

Linear regression is an algorithm that correlates between two variables in the data set, examining the input and output sets to show a relationship between them. For example, the algorithm can show how changing one of the input variables affects the other variable. The relationship is represented by plotting a line on the graph.

Linear regression is one of the most popular algorithms in machine learning because it’s transparent and requires no tuning to work. Practical applications of this algorithm are risk assessment or sales forecasting solutions.

2 Logistic regression

Logistic regression is a type of constrained Linear Regression with a non-linearity application after you apply weights. Note that this algorithm is used for classification, not regression. The algorithm restricts the outputs close to +/- classes (and 1 and 0 in the case of sigmoid) and can be trained with Gradient Descent or L-BFGS.

Logistic regression is used in Natural Language Processing (NLP) applications, where it often appears under the name of Maximum Entropy Classifier.

3 Principal component analysis (PCA or LDA)

Principal component analysis is an unsupervised method that helps data scientists to understand better the global properties of a data set that consists of vectors. It analyzes the covariance matrix of data points to learn which dimensions/data points have high variance among themselves and low covariance with others. The algorithm helps data scientists to get data points with reduced dimensions.

4 K-means clustering

K- means clustering is a type of unsupervised clustering algorithm that sorts data sets through defined clusters. It offers results in the form of groups based on internal patterns.

For example, you can use a K-means algorithm for sorting web results for the word “cat,” and it will show all the results in the form of groups. The main advantage of this algorithm is its accuracy as it provides data groupings faster than other algorithms.

 

5 Decision trees

A decision tree is made of various branches that represent the outcome of many decisions. This algorithm collects and graphs data in multiple branches to predict response variables on the basis of past decisions. It comes in handy for mapping our decisions and presents results visually to communicate findings easily.

Decision trees work best for smaller data sets and relatively low-stake decisions – otherwise, the long-tail visuals can be hard to decipher. The key advantage of this algorithm is that it allows showing multiple outcomes and tests without having to involve data scientists – it’s easy to use.

6 Random forests

A random forest consists of a great number of individual decision trees where they all operate as an ensemble. An individual tree in the random forest generates a class prediction – the class which receives the highest number of votes becomes the model’s prediction. Having many relatively uncorrelated models (trees) operating as a committee easily outperforms individual constituent models.

The low correlation between these models is the strength of this approach because it allows producing ensemble predictions that are far more accurate than individual predictions. Note that decisions trees protect each other from individual errors. While some trees may generate false predictions, others will generate the right ones – as a group; they will be able to move in the right direction.

7 Support Vector Machine

Support Vector Machines (SVMs) are linear models similar to linear or logistic regression we’ve discussed earlier. However, there’s one difference – they have a different margin-based loss function, which can be optimized by using methods such as L-BFGS or SGD. SVMs internally analyze data sets into classes, which is helpful for future classifications.

The main idea behind SVM is separating data into classes and maximizing the margins of entering future data into classes. This type of algorithm works best for training data. However, it can also serve as a tool for processing nonlinear data. The financial sector makes use of Support Vector Machines thanks to its accuracy in classifying both current and future data sets.

8 Apriori

The Apriori algorithm is used a lot in market analysis. It’s based on the principle of Apriori and checks for positive and negative correlations between products after analyzing values in data sets.

For example, if two values often correlate in a data set, the algorithm will conclude that A will often lead to B, referring to the information in data sets. For example, if customers often buy product A and product B together, this relation will hold a high percentage and help companies like Google or Amazon to predict product searches and purchases.

9 Naive Bayes Classifier

This handy classification technique is based on Bayes’ Theorem, which assumes independence among predictors. The algorithm will assume that the presence of a specific feature in a class is not related to the presence of any other feature in the same class.

For example, a fruit may be considered a banana if it’s yellow, curved, and about 15 cm long. These features depend on each other, and on the existence of hooter features, they all independently contribute to the probability that this fruit is a banana. That’s why the algorithm bears the name “Naive.”

The algorithm offers a model that is easy to build and helpful in handling very large data sets. It can outperform the most sophisticated classification methods.

10 K-Nearest Neighbors (KNN)

This is one of the simplest algorithm types used in machine learning for classification and regression. KNN algorithms classify new data points on the basis of similarity measures, such as the distance function. They perform classification by using a majority vote of the data points’ neighbors. They then assign data to the class, which has the nearest neighbors. Together with increasing the number of nearest neighbors (the value of k), the accuracy may increase as well.

11 Ordinary Least Squares Regression (OLSR)

Ordinary Least Squares Regression (OLSR) is a generalized linear modeling technique data scientists use for estimating unknown parameters that are part of a linear regression model. OLSR describes the relationship between a dependent variable and one or more of its independent variables.

The algorithm is applied in diverse fields such as economics, finance, medicine, and social sciences. Companies use it in machine learning and predictive analytics to dynamically predict specific outcomes on the basis of variables that change dynamically.

We hope that this machine learning algorithms list helps you pick the right tools of the trade for your next machine learning project. If you’d like to learn more about Machine Learning, Data Science and Web Development, visit the Sunscrapers company blog.

René Respondek

Wie Wirtschaftsprüfer mit auditbee die Nadel im Heuhaufen finden – Teil 1/2

/1 Comment/in , , , /by

ERP, CRM, FiBu – täglich durchlaufen unzählige Geschäftsprozesse die IT-Systeme von Unternehmen. Es entstehen Ströme aus Massendaten, die am Ende in der Finanzbuchhaltung münden und dort automatisch auf Konten erfasst werden.

Mit auditbee können Wirtschaftsprüfer diese Datenströme wirtschaftlich und einfach analysieren. auditbee integriert die Datenanalyse in den gesamten Prüfungsverlauf und macht Schluss mit ausgedruckten Kontenblättern, komplizierten Datenabfragen sowie dem Zufall bei der Fehlersuche.

Wirtschaftsprüfer und die Nadel im Heuhaufen

Die Finanzdaten von Unternehmen sind wichtig für viele Adressaten – Gesellschafter, Banken, Kunden, etc. Deswegen ist es die gesetzliche Aufgabe des Wirtschaftsprüfers, wesentliche Fehler in der Buchhaltung und dem Jahresabschluss aufzudecken. Dazu überprüft er einzelne Sachverhalte mit hohem Fehlerrisiko und Prozesse, bei denen systematische Fehler in Summe von Bedeutung für den Abschluss sein können (IDW PS 261 n.F.).

Die Prüfung gleicht jedoch der Suche nach der Nadel im Heuhaufen!

Fehler sind menschlich und können passieren. Das Problem ist, dass sie im gesamten Datenhaufen gut verborgen sein können – und je größer dieser ist, desto schwieriger wird die Suche. Neben Irrtümern können Fehler auch durch absichtliche Falschdarstellungen und bewusste Täuschungen entstehen. Um solche dolosen Handlungen festzustellen, hat der Prüfer häufig tief im Datenhaufen zu graben, weil sie gut versteckt sind. Deswegen sind auch nach international anerkannten Prüfungsgrundsätzen die Journalbuchungen zu analysieren (ISA 240.32).

Die Suche nach dem Fehler

Noch vor einigen Jahren bestand die Prüfung hauptsächlich darin, eine Vielzahl an bewusst ausgewählten Belegen als Stichprobe in Papier einzusehen und mit den Angaben in der Buchhaltung abzustimmen – analog mit Stift und Textmarker auf ausgedruckten Kontenblättern. Dafür mussten Unmengen Belege kopiert und Kontenblätter ausgedruckt werden. Das hat nicht nur Papier verschwendet, sondern auch sehr viel der begrenzten Zeit gekostet. Zu allen Übels mussten die so entstandenen Prüfungsakten noch Kistenweise zum Mandanten hin- und wieder zurück transportiert werden. Es gab keine digitale Alternative.

Heute haben viele Unternehmen ihre Belege digitalisiert und setzen Dokumentenmanagement-systeme ein. Eine enorme Arbeitserleichterung für den Prüfer, der jetzt alle Belege digital einsehen kann. Weil der Datenhaufen jedoch gleichzeitig immer weiter wächst, entstehen neue Herausforderungen. Die Datenmenge als Grundgesamtheit wirkt sich beispielsweise auf den Umfang einer Stichprobe aus. Um Massendaten aus automatisierten Geschäftsprozessen wirtschaftlich überprüfen zu können, sind daher Datenanalysen unerlässlich.

Mit dem BMF-Schreiben „Grundsätze zum Datenzugriff und zur Prüfbarkeit digitaler Unterlagen – GDPdU“ wurde im Jahr 2001 der Grundstein für die Datenanalyse in der Prüfung gelegt. Der Nachfolger „Grundsätze zur ordnungsmäßigen Führung und Aufbewahrung von Büchern, Aufzeichnungen und Unterlagen in elektronischer Form sowie zum Datenzugriff – GoBD“ wurde 2014 veröffentlicht. Mit den BMF-Schreiben hat eine gewisse Normierung der steuerlich relevanten Daten (GDPdU/GoBD-Daten) durch die Finanzverwaltung stattgefunden. Diese lassen sich aus jeder Buchhaltungssoftware extrahieren und umfassen sämtliche Journalbuchungen.

Mit Datenanalysen kann der Prüfer nicht nur das Unternehmen und dessen Entwicklung besser verstehen. Dank der GDPdU/GoBD-Daten können Fehler mit auditbee viel leichter gefunden werden, weil sich der Prüfer jeden Halm im Datenhaufen ganz genau ansehen, Auffälligkeiten erkennen und hinterfragen kann. Mit der Analyse und Risikobeurteilung wird zudem die Belegprüfung deutlich reduziert, weil sich der Prüfer bei der Auswahl auf auffällige und risikobehaftete Daten beschränken kann.

Integration der Datenanalyse in die Prüfung – Spezialisten oder Self-Service

Das Tagesgeschäft des Wirtschaftsprüfers ist sehr vielfältig – Prüfung, Unternehmensbewertung, Steuerberatung. Deshalb erfolgt die Datenanalyse regelmäßig durch Spezialisten. Das sind IT-affine Mitarbeiter innerhalb der Kanzlei, die sich im Rahmen von Projekten selbständig weitergebildet oder eine Qualifikation als CISA bzw. IT Auditor haben.

Der Spezialist überprüft die Journalbuchungen (Journal Entry Tests) mit Excel oder einer Analysesoftware für Prüfer (DATEV Datenanalyse, IDEA, ACL). Oft ist er aber nicht mehr an der weiteren Prüfung beteiligt. Stattdessen führt der Prüfer mit seinen Assistenten als Team vor Ort die Hauptprüfung durch. Dabei werden häufig Konten erneut für die Belegauswahl in Excel gezogen. Das führt nicht nur zu Medienbrüchen, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit für Doppelarbeit, Fehler und Missverständnisse.

Neben alten Gewohnheiten und Zeitdruck ist die Analysesoftware oft selbst ein Grund, weshalb die Datenanalyse in der Praxis selten in die Prüfung integriert ist. Schließlich erfordern die Softwarelösungen einiges an IT-Kenntnis in der Einrichtung und Bedienung. Zudem ist die Interpretation von überwiegend in Tabellen dargestellten Daten schwierig und umständlich.

Mit auditbee als vorbereitete Dashboard Lösung auf Basis von Qlik Sense kann jeder im Team seine Daten selbst analysieren. Damit wird die Datenanalyse in die Prüfung integriert und kann ihr volles Potential entfalten.

auditbee als Self-Service BI-Lösung lässt sich so einfach bedienen, dass das Prüfungsteam nicht mehr von einzelnen Spezialisten abhängig ist. Damit aber nicht jeder bei 0 anfängt, werden die Daten bereits vom auditbee Team als Service in die BI-Software Qlik Sense geladen und abgestimmt. Zudem sind bereits verschiedene Dashboards zur Analyse eingerichtet. Der einzelne Anwender kann sich mit auditbee Daten und Kennzahlen ansehen, ohne eine einzige Formel eingeben zu müssen. Die Navigation und das dynamische Filtern der Daten im gesamten Dashboard erfolgt mit der Maus und das nahezu in Echtzeit. Anstatt von Abfragen mit langen Ladezeiten und Duplizierung der Daten können diese sofort im gesamten auditbee Modell nach unterschiedlichen Dimensionen (mehrdimensional) analysiert werden.

Mit auditbee zur strukturierten Belegauswahl

Bei der traditionellen bewussten Auswahl sucht sich der Prüfer Belege nach eigenem Ermessen anhand der Informationen auf dem Kontoblatt aus. Das sind regelmäßig Betrag, Buchungsdatum oder Buchungstext. Diese Methode ist relativ einseitig, eindimensional und vorhersehbar, weil vom Prüfer eher größere Beträge oder auffällige Texte ausgewählt werden. Dadurch kann es sein, dass absichtliche Falschdarstellungen und Irrtümer bei betragsmäßig kleineren Belegen nicht in die Stichprobe einbezogen werden und somit ungeprüft bleiben.

Zufalls- sowie statistische Auswahlverfahren (u.a. Monetary Unit Sampling) können wegen der Schwächen der traditionellen Methode eine Alternative sein. Doch auch sie haben einen relevanten Nachteil. Der Umfang der Stichprobe ist oftmals sehr hoch, um ein hinreichendes Signifikanzniveau (Alpha 0,05) zu erreichen. Ein Grund für den Prüfer, sich möglicherweise doch für die bewusste Auswahl zu entscheiden, um die Zeit für Belegabstimmungen zu verkürzen.

Durch die Verbindung sämtlicher FiBu-Daten und der Darstellung weiterer Dimensionen – Referenz, Beleg Art, Erfassungsdatum, Debitor, etc. – ermöglicht auditbee dem Prüfer eine dritte Methode. Bei der strukturierten Belegauswahl fokussiert sich der Prüfer auf Auffälligkeiten und wählt seine Stichprobe aus einer deutlich kleineren Zahl an Belegen bewusst oder per Zufall aus.

Der Prüfer analysiert nicht alles auf einmal, sondern betrachtet nur solche Daten, die aus Sicht des Themas und der zu prüfenden Frage relevant sind. Beispiel: Es werden nur die Daten im Umsatzbereich betrachtet, die das Merkmal „nicht zeitnah erfasst“ aufweisen. Ausgehend von der Frage kategorisiert der Prüfer die Daten nach der Höhe des Fehlerrisikos (Risikobeurteilung nach IDW PS 261 n.F.). Beispielsweise können automatisierte Buchungen ein geringes Fehlerrisiko aufweisen, Sachbuchungen oder Buchungen bestimmter Mitarbeiter dagegen ein höheres. Nur noch Belege mit höherem Risiko sowie andere Auffälligkeiten ergründet der Prüfer weiter im Detail. Hierzu filtert er die Daten anhand der auffälligen Dimensionen (Erfasser, Debitor, Monat, etc.). Am Ende bleiben nur noch wenige auffällige Datensätze übrig, aus der der Prüfer seine Stichprobe auswählt.

Bezogen auf die Nadel im Heuhaufen zeigen die 3 Methoden folgendes Bild.

Methode 1: Der Prüfer trägt nur die großen Strohalme von der Oberfläche ab, um zu sehen, ob darunter die Nadel verborgen ist (traditionelle Belegauswahl anhand des Kontoblattes).

Methode 2: Der Prüfer greift an verschiedenen Stellen in den Heuhaufen hinein, um per Zufall die Nadel zu finden (statistische Zufallsauswahlverfahren).

Methode 3: Der Prüfer sieht sich den Heuhaufen erst genau an, ob irgendwelche Stellen durchgewühlt aussehen (Auffälligkeiten), hier trägt er den Teil ab (Filtern der auffälligen Daten) und durchsucht systematisch den kleinen Haufen (strukturierte Auswahl).

Dies ist Teil 2/2 des Artikels, lesen Sie hier den zweiten Artikel Wie Wirtschaftsprüfer mit auditbee die Nadel im Heuhaufen finden – Teil 2/2.

Signavio

Process Paradise by the Dashboard Light

/0 Comments/in , , , , , , /by

The right questions drive business success. Questions like, “How can I make sure my product is the best of its kind?” “How can I get the edge over my competitors?” and “How can I keep growing my organization?” Modern businesses take their questions further, focusing on the details of how they actually function. At this level, the questions become, “How can I make my business as efficient as possible?” “How can I improve the way my company does business?” and even, “Why aren’t my company’s processes working as they should?”

Read this article in German:

Mit Dashboards zur Prozessoptimierung

To discover the answers to these questions (and many others!), more and more businesses are turning to process mining. Process mining helps organizations unlock hidden value by automatically collecting information on process models from across the different IT systems operating within a business. This allows for continuous monitoring of an organization’s end-to-end process landscape, meaning managers and staff gain specific operational insights into potential risks—as well as ongoing improvement opportunities.

However, process mining is not a silver bullet that turns data into insights at the push of a button. Process mining software is simply a tool that produces information, which then must be analyzed and acted upon by real people. For this to happen, the information produced must be available to decision-makers in an understandable format.

For most process mining tools, the emphasis remains on the sophistication of analysis capabilities, with the resulting data needing to be interpreted by a select group of experts or specialists within an organization. This necessarily creates a delay between the data being produced, the analysis completed, and actions taken in response.

Process mining software that supports a more collaborative approach by reducing the need for specific expertise can help bridge this gap. Only if hypotheses, analysis, and discoveries are shared, discussed, and agreed upon with a wide range of people can really meaningful insights be generated.

Of course, process mining software is currently capable of generating standardized reports and readouts, but in a business environment where the pace of change is constantly increasing, this may not be sufficient for very much longer. For truly effective process mining, the secret to success will be anticipating challenges and opportunities, then dealing with them as they arise in real time.

Dashboards of the future

To think about how process mining could improve, let’s consider an analog example. Technology evolves to make things easier—think of the difference between keeping track of expenditure using a written ledger vs. an electronic spreadsheet. Now imagine the spreadsheet could tell you exactly when you needed to read it, and where to start, as well as alerting you to errors and omissions before you were even aware you’d made them.

Advances in process mining make this sort of enhanced assistance possible for businesses seeking to improve the way they work. With the right process mining software, companies can build tailored operational cockpits that unite real-time operational data with process management. This allows for the usual continuous monitoring of individual processes and outcomes, but it also offers even clearer insights into an organization’s overall process health.

Combining process mining with an organization’s existing process models in the right way turns these models from static representations of the way a particular process operates, into dynamic dashboards that inform, guide and warn managers and staff about problems in real time. And remember, dynamic doesn’t have to mean distracting—the right process mining software cuts into your processes to reveal an all-new analytical layer of process transparency, making things easier to understand, not harder.

As a result, business transformation initiatives and other improvement plans and can be adapted and restructured on the go, while decision-makers can create automated messages to immediately be advised of problems and guided to where the issues are occurring, allowing corrective action to be completed faster than ever. This rapid evaluation and response across any process inefficiencies will help organizations save time and money by improving wasted cycle times, locating bottlenecks, and uncovering non-compliance across their entire process landscape.

Dynamic dashboards with Signavio

To see for yourself how the most modern and advanced process mining software can help you reveal actionable insights into the way your business works, give Signavio Process Intelligence a try. With Signavio’s Live Insights, all your process information can be visualized in one place, represented through a traffic light system. Simply decide which processes and which activities within them you want to monitor or understand, place the indicators, choose the thresholds, and let Signavio Process Intelligence connect your process models to the data.

Banish multiple tabs and confusing layouts, amaze your colleagues and managers with fact-based insights to support your business transformation, and reduce the time it takes to deliver value from your process management initiatives. To find out more about Signavio Process Intelligence, or sign up for a free 30-day trial, visit www.signavio.com/try.

Process mining is a powerful analysis tool, giving you the visibility, quantifiable numbers, and information you need to improve your business processes. Would you like to read more? With this guide to managing successful process mining initiatives, you will learn that how to get started, how to get the right people on board, and the right project approach.

Valentin Curtef

The importance of being Data Scientist

/0 Comments/in , , , , , , /by

Header-Image by Clint Adair on Unsplash.

The incredible results of Machine Learning and Artificial Intelligence, Deep Learning in particular, could give the impression that Data Scientist are like magician. Just think of it. Recognising faces of people, translating from one language to another, diagnosing diseases from images, computing which product should be shown for us next to buy and so on from numbers only. Numbers which existed for centuries. What a perfect illusion. But it is only an illusion, as Data Scientist existed as well for centuries. However, there is a difference between the one from today compared to the one from the past: evolution.

The main activity of Data Scientist is to work with information also called data. Records of data are as old as mankind, but only within the 16 century did it include also numeric forms — as numbers started to gain more and more ground developing their own symbols. Numerical data, from a given phenomenon — being an experiment or the counts of sheep sold by week over the year –, was from early on saved in tabular form. Such a way to record data is interlinked with the supposition that information can be extracted from it, that knowledge — in form of functions — is hidden and awaits to be discovered. Collecting data and determining the function best fitting them let scientist to new insight into the law of nature right away: Galileo’s velocity law, Kepler’s planetary law, Newton theory of gravity etc.

Such incredible results where not possible without the data. In the past, one was able to collect data only as a scientist, an academic. In many instances, one needed to perform the experiment by himself. Gathering data was tiresome and very time consuming. No sensor which automatically measures the temperature or humidity, no computer on which all the data are written with the corresponding time stamp and are immediately available to be analysed. No, everything was performed manually: from the collection of the data to the tiresome computation.

More then that. Just think of Michael Faraday and Hermann Hertz and there experiments. Such endeavour where what we will call today an one-man-show. Both of them developed parts of the needed physics and tools, detailed the needed experiment settings, conducting the experiment and collect the data and, finally, computing the results. The same is true for many other experiments of their time. In biology Charles Darwin makes its case regarding evolution from the data collected in his expeditions on board of the Beagle over a period of 5 years, or Gregor Mendel which carry out a study of pea regarding the inherence of traits. In physics Blaise Pascal used the barometer to determine the atmospheric pressure or in chemistry Antoine Lavoisier discovers from many reaction in closed container that the total mass does not change over time. In that age, one person was enough to perform everything and was the reason why the last part, of a data scientist, could not be thought of without the rest. It was inseparable from the rest of the phenomenon.

With the advance of technology, theory and experimental tools was a specialisation gradually inescapable. As the experiments grow more and more complex, the background and condition in which the experiments were performed grow more and more complex. Newton managed to make first observation on light with a simple prism, but observing the line and bands from the light of the sun more than a century and half later by Joseph von Fraunhofer was a different matter. The small improvements over the centuries culminated in experiments like CERN or the Human Genome Project which would be impossible to be carried out by one person alone. Not only was it necessary to assign a different person with special skills for a separate task or subtask, but entire teams. CERN employs today around 17 500 people. Only in such a line of specialisation can one concentrate only on one task alone. Thus, some will have just the knowledge about the theory, some just of the tools of the experiment, other just how to collect the data and, again, some other just how to analyse best the recorded data.

If there is a specialisation regarding every part of the experiment, what makes Data Scientist so special? It is impossible to validate a theory, deciding which market strategy is best without the work of the Data Scientist. It is the reason why one starts today recording data in the first place. Not only the size of the experiment has grown in the past centuries, but also the size of the data. Gauss manage to determine the orbit of Ceres with less than 20 measurements, whereas the new picture about the black hole took 5 petabytes of recorded data. To put this in perspective, 1.5 petabytes corresponds to 33 billion photos or 66.5 years of HD-TV videos. If one includes also the time to eat and sleep, than 5 petabytes would be enough for a life time.

For Faraday and Hertz, and all the other scientist of their time, the goal was to find some relationship in the scarce data they painstakingly recorded. Due to time limitations, no special skills could be developed regarding only the part of analysing data. Not only are Data Scientist better equipped as the scientist of the past in analysing data, but they managed to develop new methods like Deep Learning, which have no mathematical foundation yet in spate of their success. Data Scientist developed over the centuries to the seldom branch of science which bring together what the scientific specialisation was forced to split.

What was impossible to conceive in the 19 century, became more and more a reality at the end of the 20 century and developed to a stand alone discipline at the beginning of the 21 century. Such a development is not only natural, but also the ground for the development of A.I. in general. The mathematical tools needed for such an endeavour where already developed by the half of the 20 century in the period when computing power was scars. Although the mathematical methods were present for everyone, to understand them and learn how to apply them developed quite differently within every individual field in which Machine Learning/A.I. was applied. The way the same method would be applied by a physicist, a chemist, a biologist or an economist would differ so radical, that different words emerged which lead to different langues for similar algorithms. Even today, when Data Science has became a independent branch, two different Data Scientists from different application background could find it difficult to understand each other only from a language point of view. The moment they look at the methods and code the differences will slowly melt away.

Finding a universal language for Data Science is one of the next important steps in the development of A.I. Then it would be possible for a Data Scientist to successfully finish a project in industry, turn to a new one in physics, then biology and returning to industry without much need to learn special new languages in order to be able to perform each tasks. It would be possible to concentrate on that what a Data Scientist does best: find the best algorithm. In other words, a Data Scientist could resolve problems independent of the background the problem was stated.

This is the most important aspect that distinguish the Data Scientist. A mathematician is limited to solve problems in mathematics alone, a physicist is able to solve problems only in physics, a biologist problems only in biology. With a unique language regarding the methods and strategies to solve Machine Learning/A.I. problems, a Data Scientist can solve a problem independent of the field. Specialisation put different branches of science at drift from each other, but it is the evolution of the role of the Data Scientist to synthesize from all of them and find the quintessence in a language which transpire beyond all the field of science. The emerging language of Data Science is a new building block, a new mathematical language of nature.

Although such a perspective does not yet exists, the principal component of Machine Learning/A.I. already have such proprieties partially in form of data. Because predicting for example the numbers of eggs sold by a company or the numbers of patients which developed immune bacteria to a specific antibiotic in all hospital in a country can be performed by the same prediction method. The data do not carry any information about the entities which are being predicted. It does not matter anymore if the data are from Faraday’s experiment, CERN of Human Genome. The same data set and its corresponding prediction could stand literary for anything. Thus, the result of the prediction — what we would call for a human being intuition and/or estimation — would be independent of the domain, the area of knowledge it originated.

It also lies at the very heart of A.I., the dream of researcher to create self acting entities, that is machines with consciousness. This implies that the algorithms must be able to determine which task, model is relevant at a given moment. It would be to cumbersome to have a model for every task and and every field and then try to connect them all in one. The independence of scientific language, like of data, is thus a mandatory step. It also means that developing A.I. is not only connected to develop a new consciousness, but, and most important, to the development of our one.

Signavio

Mit Dashboards zur Prozessoptimierung

/0 Comments/in , , , , , , , /by

Geschäftlicher Erfolg ergibt sich oft aus den richtigen Fragen – zum Beispiel: „Wie kann ich sicherstellen, dass mein Produkt das beste ist?“, „Wie hebe ich mich von meinen Mitbewerbern ab?“ und „Wie baue ich mein Unternehmen weiter aus?“ Moderne Unternehmen gehen über derartige Fragen hinaus und stellen vielmehr die Funktionsweise ihrer Organisation in den Fokus. Fragen auf dieser Ebene lauten dann: „Wie kann ich meine Geschäftsprozesse so effizient wie möglich gestalten?“, „Wie kann ich Zusammenarbeit meiner Mitarbeiter verbessern?“ oder auch „Warum funktionieren die Prozesse meines Unternehmens nicht so, wie sie sollten?“

Read this article in English: 
“Process Paradise by the Dashboard Light”

Um die Antworten auf diese (und viele andere!) Fragen zu erhalten, setzen immer mehr Unternehmen auf Process Mining. Process Mining hilft Unternehmen dabei, den versteckten Mehrwert in ihren Prozessen aufzudecken, indem Informationen zu Prozessmodellen aus den verschiedenen IT-Systemen eines Unternehmens automatisch erfasst werden. Auf diese Weise kann die End-to-End-Prozesslandschaft eines Unternehmens kontinuierlich überwacht werden. Manager und Mitarbeiter profitieren so von operativen Erkenntnissen und können potenzielle Risiken ebenso erkennen wie Möglichkeiten zur Verbesserung.

Process Mining ist jedoch keine „Wunderwaffe“, die Daten auf Knopfdruck in Erkenntnisse umwandelt. Eine Process-Mining-Software ist vielmehr als Werkzeug zu betrachten, das Informationen erzeugt, die anschließend analysiert und in Maßnahmen umgesetzt werden. Hierfür müssen die generierten Informationen den Entscheidungsträgern jedoch auch in einem verständlichen Format zur Verfügung stehen.

Bei den meisten Process-Mining-Tools steht nach wie vor die Verbesserung der Analysefunktionen im Fokus und die generierten Daten müssen von Experten oder Spezialisten innerhalb einer Organisation bewertet werden. Dies führt zwangsläufig dazu, dass es zwischen den einzelnen Schritten zu Verzögerungen kommt und die Abläufe bis zur Ergreifung von Maßnahmen ins Stocken geraten.

Process-Mining-Software, die einen kooperativeren Ansatz verfolgt und dadurch das erforderliche spezifische Fachwissen verringert, kann diese Lücke schließen. Denn nur wenn Informationen, Hypothesen und Analysen mit einer Vielzahl von Personen geteilt und erörtert werden, können am Ende aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden.

Aktuelle Process-Mining-Software kann natürlich standardisierte Berichte und Informationen generieren. In einem sich immer schneller ändernden Geschäftsumfeld reicht dies jedoch möglicherweise nicht mehr aus. Das Erfolgsgeheimnis eines wirklich effektiven Process Minings besteht darin, Herausforderungen und geschäftliche Möglichkeiten vorherzusehen und dann in Echtzeit auf sie zu reagieren.

Dashboards der Zukunft

Nehmen wir ein analoges Beispiel, um aufzuzeigen, wie sich das Process Mining verbessern lässt. Der technologische Fortschritt soll die Dinge einfacher machen: Denken Sie beispielsweise an den Unterschied zwischen der handschriftlichen Erfassung von Ausgaben und einem Tabellenkalkulator. Stellen Sie sich nun vor, die Tabelle könnte Ihnen genau sagen, wann Sie sie lesen und wo Sie beginnen müssen, und würde Sie auf Fehler und Auslassungen aufmerksam machen, bevor Sie überhaupt bemerkt haben, dass sie Ihnen passiert sind.

Fortschrittliche Process-Mining-Tools bieten Unternehmen, die ihre Arbeitsweise optimieren möchten, genau diese Art der Unterstützung. Denn mit der richtigen Process-Mining-Software können individuelle operative Cockpits erstellt werden, die geschäftliche Daten in Echtzeit mit dem Prozessmanagement verbinden. Der Vorteil: Es werden nicht nur einzelne Prozesse und Ergebnisse kontinuierlich überwacht, sondern auch klare Einblicke in den Gesamtzustand eines Unternehmens geboten.

Durch die richtige Kombination von Process Mining mit den vorhandenen Prozessmodellen eines Unternehmens werden statisch dargestellte Funktionsweisen eines bestimmten Prozesses in dynamische Dashboards umgewandelt. Manager und Mitarbeiter erhalten so Warnungen über potenzielle Probleme und Schwachstellen in Ihren Prozessen. Und denken Sie daran, dynamisch heißt nicht zwingend störend: Die richtige Process-Mining-Software setzt an der richtigen Stelle in Ihren Prozessen an und bietet ein völlig neues Maß an Prozesstransparenz und damit an Prozessverständnis.

Infolgedessen können Transformationsinitiativen und andere Verbesserungspläne jederzeit angepasst und umstrukturiert werden und Entscheidungsträger mittels automatisierter Nachrichten sofort über Probleme informiert werden, sodass sich Korrekturmaßnahmen schneller als je zuvor umsetzen lassen. Der Vorteil: Unternehmen sparen Zeit und Geld, da Zykluszeiten verkürzt, Engpässe lokalisiert und nicht konforme Prozesse in der Prozesslandschaft der Organisation aufgedeckt werden.

Dynamische Dashboards von Signavio

 Testen Sie Signavio Process Intelligence und erleben Sie selbst, wie die modernste und fortschrittlichste Process-Mining-Software Ihnen dabei hilft, umsetzbare Einblicke in die Funktionsweise Ihres Unternehmens zu erhalten. Mit Signavios Live Insights profitieren Sie von einer zentralen Ansicht Ihrer Prozesse und Informationen, die in Form eines Ampelsystems dargestellt werden. Entscheiden Sie einfach, welche Prozesse und Aktivitäten Sie innerhalb eines Prozesses überwachen möchten, platzieren Sie Indikatoren und wählen Sie Grenzwerte aus. Alles Weitere übernimmt Signavio Process Intelligence, das Ihre Prozessmodelle mit den Daten verbindet.

Lassen Sie veraltete Arbeitsweisen hinter sich. Setzen Sie stattdessen auf faktenbasierte Erkenntnisse, um Ihre Geschäftstransformation zu unterstützen und Ihre Prozessmanagementinitiativen schneller zum Erfolg zu führen. Erfahren Sie mehr über Signavio Process Intelligence oder registrieren Sie sich für eine kostenlose 30-Tage-Testversion über www.signavio.com/try.

Erfahren Sie in unserem kostenlosen Whitepaper mehr über erfolgreiches Process Mining mit Signavio Process Intelligence.

Michael Lyamm

AI Experts: The Next Frontier in AI After the 2020 Job Crisis

/12 Comments/in , /by

Beware the perils of AI boom!

Isn’t this something that should ring alarm bells to upgrade your AI skills.

Artificial intelligence has grown smarter putting people in awe with a question, “Is my job safe?” Should we be afraid? It is but a simple question with a rather perplexing answer, I’m not skilled ready. Your view will depend on whether you’ll be able to develop skills that will surpass the redundant skills you possess today.No doubt, the AI domain is thriving and humans are scared. 

Even organizations such as McKinsey predicts the doom and gloom scenario where one-third of the workers’ jobs will be taken over due to automation by 2030.

In the next decade, AI and automation could banish 54 million Americans out of their workspace. With rapid technological growth, machines are now outperforming the number of tasks traditionally done by manpower.

What’s more?

  • Walmart has the fastest automated truck unloader that helps scan unloaded items on a priority basis. 
  • McDonald replaces drive-thru workers with order-taking AI and cashiers along with self-checkout kiosks. 
  • While farms in California hire robots to harvest lettuce. 

Fear facts appearing real

Near about 670,000 U.S. jobs were replaced between 1990 to 2007, mostly in the manufacturing sector. But this trend is already accelerating as it advances in mobile technology, data transfer, AI, and computing speed. 

On its face, jobs that involve physical tasks in predictable environments will be at higher risk. For instance, The Palm Beach County Court recently made use of four robots (Rosie Tobor, Kitt Robbie, Speedy, and Wally Bishop) to read out the court filings, input data into the case management system, and fill out docket sheets. Also, at certain places in China, waiters were being replaced with robots.

On the contrary, jobs that include creative thinking, social interaction, and managing people will barely involve automation.

Though you think your job is safe, it isn’t. 

History has warned us of the apocalyptic happenings about technology replacing our jobs. There has always been a difficult transition to jobs that require newer skillsets. McKinsey, in its study, mentioned 8-9% of 2030’s labor demand will be in newer job roles that did not exist before. 

AI to take over the world – or is it? 

There is still but a grim prognostic about the robot apocalypse. But it’s not the time to celebrate.

As warned by Russian president Vladimir Putin, “The nation that leads in AI will be the ruler of the world.”

Artificial intelligence is yet to replace the human workforce, but it is still considered an invaluable tool today.

According to Forrester, firms will now address the pragmatic side of AI about having a better understanding of the challenges faced, to embrace the idea which is, no pain means no AI gain. The AI reality is here, right now. Organizations have now realized what they can do and what they cannot. Their focus is now projected toward taking proactive measures to produce more AI talents like AI experts and AI specialists, etc. 

Is there a timeframe where AI will overtake the human race?

It is only a matter of time when artificial intelligence will become smarter than its human creators.

Experts have already started to build a world that is brimming with AI. But sadly, in the present, most individuals are yet to know what AI even is. By the next decade, AI is predicted to outperform human in multiple activities such as,

  • Translating languages – 2024
  • Writing high-school essays – 2025
  • Driving a truck – 2027
  • Working in the retail sector – 2031
  • Or writing a best-selling book – 2049
  • Work as a surgeon – 2053

Beyond the shadow of a doubt, as artificial intelligence continues to grow, some experts say we’ll eventually hit the plateau. On the research side, there will be a snowball of AI challenges. Therefore, to tackle these challenges, the demand for AI experts will dramatically upsurge.

In addition to the dearth of AI talent, the transition may bring new challenges both for policymakers as well as AI professionals. 

“High-level machine intelligence will start performing any task better than the humans by 2060, and will take away human jobs by 2136, predicted a study done by multiple researchers from Yale and Oxford University.”

To stay prepared for the upcoming challenges, upskilling is the right way to reshape and overcome the AI jobs crisis. 

Upskilling in AI is the new mandate

Notably, as AI takes on to become the next technology revolution, certifications in artificial intelligence will keep you one step ahead. 

The advent of artificial intelligence has advanced at a level where there is a dire need for AI engineers. Now is the right time to pursue a career in artificial intelligence.

The current job market is flooded with multiple AI career options, but there’s a significant dearth of talent in the AI field. Professionals like software engineers have an upper hand in the AI industry. Additional certification programs have the capability of boosting the credibility of such individuals. 

Just like any other technology predictions, it’s an ideal decision to take up AI certifications. Staying up-to-date will prevent you from unnecessary panic – where AI could help you and not hurt you.

An economist Yale Brozen from the University of Chicago found out about technology destroying approximately 12 million jobs in the 1950s. But consecutively it also created over 20 million jobs as vast productivity leading toward the demand for more workers to keep up the pace with the rising demand.

Do you still need a reason not to adopt AI?

The AI catastrophe that dooms us is a threat to humans today. The pronouncement has retreated into a grim future where ignorance is not the solution. 

The pervasive answer is, only individuals that can make progress in their AI career will make it through the job crisis. 

Do you think your job is safe? Think again!