TFL Vsebine / Revija SIR*IUS

Machine learning and IT audit

Strojno učenje (angl. machine learning) je danes zelo razširjeno in se uporablja pri reševanju različnih pomembnih problemov v industriji, medicini, ekonomiji in informacijski tehnologiji. Tehnike strojnega učenja se lahko uporabljajo za prepoznavo govora, procesiranje jezikov, v bioinformatiki, za analize delniških trgov, v informacijski varnosti in tudi v reviziji. Zaradi razširjene uporabe strojnega učenja se povečuje tudi potreba za IT-revizije informacijskih sistemov, ki uporabljajo za svoje delovanje različne tehnike strojnega učenja. Po drugi strani razvoj in uporaba strojnega učenja lahko izboljšata kvaliteto revizije informacijskih sistemov in IT-revizorju pomagata pri hitrejši ter natančnejši analizi podatkov. Strojno učenje sicer odpira marsikatero vprašanje, ki ga bo treba v prihodnosti rešiti, da bo zaupanje v algoritme strojnega učenja upravičilo samostojno uporabo in zaupanje v rezultate uporabljenih algoritmov.

Machine learning is used to solve various important problems in industry, medicine, economics and information technology. Machine learning techniques are used for speech recognition, language processing, bioinformatics, stock market analysis, information security, audit and others. Due to the expanded use of machine learning technology the need for information systems audits, which use different machine learning techniques, is also increasing. On the other side, the development and use of machine learning in the information system audit can increase the quality of information systems audit with faster and more accurate data analysis. Machine learning opens up many questions that will need to be resolved in the future so that confidence in machine learning algorithms will justify the use of and trust in the results of the applied algorithms.