SIR*IUS je revija za teorijo in prakso revizije, računovodstva, davkov, financ, ocenjevanja vrednosti in drugih sorodnih področij (naslednica revije Revizor). Zbirka obsega arhiv od leta 2013 dalje. Izhaja 6 x letno.
Strokovna revija
Slovenski inštitut za revizijo
dr. Samo Javornik
mag. Katarina Sitar Šuštar – revizija, Jasmina Mandžuka – notranja revizija, dr. Samo Javornik – ocenjevanje vrednosti, mag. Saša Jerman – davki, Mihael Kranjc – računovodstvo, mag. Maja Hmelak – revizija informacijskih sistemov
Hilde Blomme – Fédération des Experts Comptables Européens, Bruxelles, prof dr. Andrew D. Chambers, professor emeritus, Cass Business, School, City University, London, prof. dr. Slavka Kavčič, Ekonomska fakulteta, Univerza v Ljubljani, prof. dr. Bojana Korošec, Ekonomsko-poslovna fakulteta, Univerza v Mariboru, Lorena Mošnja Škare, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, dr. Derek Oliver, Ravenswood Consultants Ltd., Essex, prof. dr. Milena Peršić, Fakultet za menadžment u turizmu i ugostiteljstvu Opatija, Sveučilište Rijeka, prof. dr. Lajoš Žager, Ekonomski fakultet Sveučilišta u Zagrebu
Želite dostop do člankov revije?
Brezplačna registracija
Dr. Samo Javornik
Uvodnik
Digitalna preobrazba ni le trend, je temeljni premik, ki je v celoti preoblikoval našo družbo. Z eksponentno rastjo umetne inteligence, oblakov, interneta stvari in kriptografije veriz̃enja blokov so se dramatično spremenila tudi tveganja.
dr. Tina Beranič in dr. Luka Pavlič
Vpliv umetne inteligence na zagotavljanje kakovosti informacijskih sistemov
Umetna inteligenca vse bolj prodira na področje razvoja informacijskih sistemov, pri čemer koraki in procesi zagotavljanja kakovosti niso izjema. Če nam umetna inteligenca po eni strani ponudi orodje in pristope, ki zagotavljanje kakovosti lahko pomembno izboljšajo, nas po drugi strani sooči z do zdaj nepoznanimi izzivi, katerih učinkovita obravnava je ključna za učinkovit razvoj sodobne programske opreme. V prispevku se dotaknemo dveh vidikov. Pri prvem obravnavamo umetno inteligenco kot podporo procesu zagotavljanja kakovosti ter predstavimo pristope in orodja, ki s tehnologijami umetne inteligence bistveno izboljšajo in poenostavijo korake zagotavljanja kakovosti. Pri drugem pa se ukvarjamo z izzivom, povezanim z zagotavljanjem kakovosti informacijskih rešitev s komponento umetne inteligence, ter izzivom, ključnim za zagotavljanje kakovostnih rešitev – kaj je pravilno in pričakovano.
Alenka Blas in Ruti Rous
Varstvo podatkov v dobi umetne inteligence – GDPR in avtorske pravice
Umetnointeligenčni sistemi za svoje učenje in delovanje potrebujejo velike količine podatkov, med katerimi so pogosto tudi osebni podatki in avtorsko zaščitene vsebine. To v povezavi z Aktom o umetni inteligenci odpira pomembna vprašanja glede skladnosti s Splošno uredbo o varstvu podatkov (GDPR) ter Direktivo o avtorski in sorodnih pravicah na enotnem digitalnem trgu. Kljub temu da sta bila oba akta sprejeta pred Aktom o umetni inteligenci, pa zgolj skladnost z Aktom o umetni inteligenci še ne pomeni, da so osebni podatki in avtorsko zaščitene vsebine ustrezno varovani in spoštovani. Razvijalci, upravljalci in drugi subjekti, vključeni v razvoj in implementacijo umetnointeligenčnih sistemov, morajo v vseh fazah življenjskega cikla umetne inteligence skrbeti za izvajanje določb tako Akta o umetni inteligenci kot GDPR-ja in Direktive o avtorskih pravicah. V času, ko vedno več organizacij vključuje umetnointeligenčne sisteme v svoje poslovne procese, je revizorjevo razumevanje prepletenosti in učinkov aktov osnovni pogoj za učinkovito in pravilno presojo skladnosti delovanja organizacij. Prispevek osvetljuje ključne pravne omejitve in zahteve evropske zakonodaje pri uporabi podatkov v umetnointeligenčnih sistemih ter predstavlja izzive in možne rešitve za revizorje in druge deležnike v digitalnem okolju.
mag. Maja Hmelak
Lekcije preteklosti za dobo umetne inteligence
Organizacije javnega sektorja po vsem svetu že desetletja uporabljajo na algoritmih zasnovane informacijske rešitve za podporo odločanju – med drugim pri upravnih postopkih, odločanju o pravicah iz javnih sredstev, presoji kandidatov za pomilostitev, prediktivnem policijskem delu in v enem primeru celo pri določanju zaključnih ocen srednješolskih izpitov. Čeprav so bila pričakovanja ob uvedbi teh rešitev pogosto povezana z večjo učinkovitostjo, objektivnostjo in poenotenjem odločanja, se je v praksi pokazalo, da lahko taki sistemi povzročijo resne težave, kot so pristranskost, netransparentnost delovanja in druge neželene posledice za posameznike ter družbo. Prispevek osvetljuje nekatere bolj znane primere uspešnosti in neuspešnosti na algoritmih zasnovanih informacijskih rešitev ter iz njih izpeljuje ključna tveganja in izzive, s katerimi se bomo soočali ob uvedbi sodobnih rešitev, ki bodo temeljile na tehnologijah umetne inteligence.
Jaka Kosmač
Vpliv umetne inteligence na kibernetsko (ne)varnost oziroma kdo je danes najšibkejši člen
Umetna inteligenca je zadnje čase pomembno zaznamovala področje kibernetske varnosti. Deluje v dveh vlogah: kot močno orodje za obrambo in hkrati kot orožje v rokah napadalcev. V zgodnji fazi razvoja in uporabe umetne inteligence na področju kibernetske varnosti je bila pozornost namenjena predvsem njeni uporabi pri napadalcih, saj jim je omogočala samodejno iskanje ranljivosti, napredne oblike socialnega inženiringa in izvajanje ciljanih napadov z minimalnim človeškim vložkom. Rezultat so bili hitrejši in naprednejši napadi ter vedno več kibernetskih napadov. Kot odgovor na te grožnje so začeli umetno inteligenco vedno bolj uporabljati tudi za odkrivanje, preprečevanje in omejevanje groženj. Napredni algoritmi in modeli strojnega učenja omogočajo hitrejše odkrivanje groženj, boljše prepoznavanje vzorcev zlonamernih aktivnosti ter avtomatiziran odziv na incidente. Kljub tehnološkemu napredku pa je v verigi kibernetske varnosti še vedno najšibkejši člen človek. Napačne odločitve, neprevidnost, šibka gesla ali geselna politika ter zloraba privilegijev so še vedno glavni vektorji napadov. Umetna inteligenca lahko pomaga zmanjšati vpliv človeških napak, vendar jih ne more popolnoma izničiti, zato ostajata ozaveščanje in stalno izobraževanje uporabnikov ključna elementa celostnega varnostnega pristopa za dvig kulture kibernetske varnosti.
mag. Matic Štern
Sodelovanje med preizkušenim notranjim revizorjem in preizkušenim revizorjem informacijskih sistemov
V prispevku obravnavamo sodelovanje med preizkušenim notranjim revizorjem in preizkušenim revizorjem informacijskih sistemov pri revidiranju organizacijskih procesov v poslovnem okolju, v katerem so poslovni procesi podprti z informacijsko tehnologijo. Izpostavljena je komplementarnost njunih vlog: preizkušeni notranji revizor prinaša poglobljeno razumevanje ciljev organizacije, tveganj pri doseganju ciljev, poslovnih procesov in skladnosti s predpisi, medtem ko se preizkušeni revizor informacijskih sistemov bolj osredotoča na tehnično preverjanje ustreznosti, zanesljivosti in varnosti informacijskih sistemov. Opisane so različne oblike sodelovanja (skupno izvajanje revizije, preizkušeni revizor informacijskih sistemov kot specialist v delu revizije pod vodstvom preizkušenega notranjega revizorja, vzporedne revizije z izmenjavo ugotovitev in samostojna revizija informacijskih sistemov s preizkušenim notranjim revizorjem v podporni metodološki vlogi) ter praktični primeri na področjih, kot so kibernetska varnost, skladnost IT kontrol s predpisi, digitalna transformacija in storitve v oblaku. Članek primerja tudi standarde iz pravil posamezne stroke (notranjerevizijske standarde GIAS in standarde revidiranja informacijskih sistemov ITAF) ter ugotavlja, da so v številnih vidikih usklajeni, med njimi pa je tudi nekaj razlik. Ustrezen in usklajen pristop revidiranja, pri čemer sodelujeta preizkušeni notranji revizor in preizkušeni revizor informacijskih sistemov, z jasno razdelitvijo odgovornosti, poenoteno metodologijo, skupno komunikacijo in stalnim strokovnim izpopolnjevanjem omogoča celovito in učinkovito obvladovanje širokega spektra tveganj (od strateških do tehničnih), izboljšuje zanesljivost in kibernetsko odpornost organizacije ter vodstvu zagotavlja boljše informacije za odločanje.
dr. Daniel Zdolšek, mag. Neca Tešić
Smernice revij s področja računovodstva in revizije glede uporabe umetne inteligence pri pisanju
Pripomočki umetne inteligence (kot transformativne tehnologije) ustvarjajo mnogo priložnosti, hkrati pa nosijo tudi tveganja in ustvarjajo grožnje za pisce besedil. V prispevku obravnavamo smernice več založnikov revij s področja računovodstva in revizije glede uporabe umetne inteligence (in pripomočkov, podprtih s tehnologijo umetne inteligence) pri pisanju. V skupnosti se na splošno pričakuje, da je avtorstvo pisnega dela pri osebi (avtorju), ki je primarno vir za vsebino oziroma besedilo dela, razen kadar je besedilo ustrezno citirano. Založniki oziroma njihova uredništva so se odzvali na pojav pripomočkov umetne inteligence, tako da avtor pri pripravi pisnega dela lahko uporabi umetno inteligenco kot dopolnilo v procesu pisanja pisnega dela, pri čemer pa mora razkriti njeno uporabo. Kadar jo avtor uporabi, mora imeti nadzor nad njeno uporabo in njenimi rezultati, mora jo uporabljati odgovorno in skrbno preveriti njene rezultate. Če namerava rezultate umetne inteligence uporabiti v pisnem delu, jih po potrebi tudi popravi, saj ima umetna inteligenca možne omejitve. Ponudi namreč rezultate, ki so nepravilni, nepopolni, pristranski ali posegajo v avtorske pravice tretjih oseb. Avtor je odgovoren za celotno vsebino pisnega dela. Pri pripravi tega mora spoštovati etične standarde in uredniške smernice. Na podlagi opravljene analize je v prispevku podan napotek piscem (avtorjem) glede uporabe umetne inteligence pri pisanju.
dr. Barbara Mörec
Predlog novega Slovenskega računovodskega standarda 36 v javni obravnavi
Na spletni strani Slovenskega inštituta za revizijo je bil 12. septembra 2025 objavljen predlog novega SRS-ja 36 – Računovodske rešitve za določene uporabnike enotnega kontnega načrta – pravne osebe javnega prava. Predlog, ki ga je 21. avgusta 2025 potrdila Komisija za SRS-je, je pripravila delovna skupina Komisije za SRS-je v sestavi: predsednica dr. Barbara Mörec ter člani dr. Robert Horvat, mag. Saša Jerman in Vesna Milanović. V SRS-ju 36 so opredelitve in pravila pripoznavanja računovodskih kategorij, ki so prilagojene posebnostim delovanja določenih uporabnikov enotnega kontnega načrta. K predlogu za javno obravnavo sta dala soglasje tudi Ministrstvo za finance ter Ministrstvo za gospodarstvo, turizem in šport. Javna razprava bo potekala do vključno 12. decembra 2025, pripombe in predlogi za izboljšave pa se zbirajo na info@si-revizija.si. Ta prispevek predstavlja temeljna izhodišča predloga SRS-ja 36 in osvetljuje njegove najpomembnejše računovodske rešitve.
Iz prakse za prakso
Revizorjev pristop k usklajevanju stanja poslovnih terjatev
Iz prakse za prakso (PR-REV 5-2/25) Revizijski svet je na svoji seji pojasnil stališče glede izvajanja postopkov usklajevanja terjatev v povezavi z ohranjanjem revizorjevega nadzora nad usklajevanjem.
Iz prakse za prakso
Načini diskontiranja denarnih tokov, klasični pristop ali veriženje
Iz prakse za prakso (PR-OC 5-5/25)
Iz prakse za prakso
Sodelovanje notranje revizije in revizijske komisije pri strategiji notranje revizije
Iz prakse za prakso (PR-NR 5-4/25) Odbor preizkušenih notranjih revizorjev pri Slovenskem inštitutu za revizijo je obravnaval izvajanje nekaterih določb iz Globalnih standardov notranjega revidiranja. V zvezi s sodelovanjem notranje revizije in revizijske komisije pri strategiji notranje revizije je sprejel strokovno razlago.
Iz prakse za prakso
Davčna obravnava dobičkov ali izgub iz odsvojitve kapitalskih finančnih instrumentov po ZDDPO-2
Iz prakse za prakso (PR-DAV 5-3/25) Vprašanje davčne obravnave dobičkov ali izgub iz odsvojitve kapitalskih finančnih instrumentov po ZDDPO-2 je na svoji seji obravnaval Odbor sekcije preizkušenih davčnikov in o tem pripravil strokovno razlago.
Iz prakse za prakso
Odprava pripoznavanja posameznih kosov istovrstnega drobnega inventarja, ki nima ločenih inventarnih številk in se vodi med osnovnimi sredstvi
Iz prakse za prakso (PR-RAC 5-6/25) Vprašanje odprave pripoznavanja posameznih kosov istovrstnega drobnega inventarja, ki se vodi med osnovnimi sredstvi, kadar gre za kose, ki nimajo ločenih inventarnih številk, je na svoji seji obravnaval Odbor sekcije preizkušenih računovodij in o tem pripravil strokovno razlago.
Iz prakse za prakso
Preizkušanje načrtov odzivanja
Iz prakse za prakso (PR-RIS 5-5/25) Problematiko testiranja odzivanja na incidente in načrta neprekinjenega poslovanja je obravnaval Odbor sekcije preizkušenih revizorjev informacijskih sistemov in o tem pripravil strokovno razlago.
Kandidati, ki so uspešno zaključili izobraževanje pri Inštitutu
Kandidati, ki so uspešno zaključili izobraževanje pri Inštitutu