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최신 Advanced in AI Audit AAIA 무료샘플문제 (Q39-Q44):

질문 # 39
An IS auditor is testing an AI-based fraud detection system that flags suspicious transactions and finds that the system has a high false positive rate. Which of the following testing methods should be prioritized to BEST optimize the detection rate?

A. Substantive testing
B. Regression testing
C. Cross-validation testing
D. Benford's Law analysis

정답：C

질문 # 40
In order to streamline operations, a bank has deployed an AI application to automatically detect and prevent further fraud on accounts. However, customers have voiced concerns that their usual transactions are being rejected. Which of the following is the MOST likely cause of the false positives?

A. Consent is not properly managed.
B. Data versioning controls were not developed.
C. Compute scale training was not performed.
D. The hyperparameters are not optimized.

정답：D

질문 # 41
An IS auditor is auditing an AI system that predicts inventory needs. The system recently failed to predict a stock outage for a key product. Which of the following audit tests would BEST validate the system's accuracy?

A. Load testing during peak sales periods
B. Historical testing with past sales data
C. Unit testing of the forecasting algorithm
D. Sensitivity analysis on input variables

정답：B

질문 # 42
Which of the following is MOST important to consider when deciding whether to implement an AI solution?

A. The cost of AI implementation
B. The space required for AI hardware
C. The speed of AI implementation
D. The ethical implications of AI

정답：D

질문 # 43
The PRIMARY benefit of using AI in audit fieldwork is that it:

A. Can scan large datasets to identify trends and anomalies.
B. Helps auditors to cover testing processes of all risk levels.
C. Automates documentation of workpapers and artifacts.
D. Saves time for the engagement manager in reviewing the audit work.

정답：A

설명：
According to the AAIA™ manual, the transformative power of AI in audit fieldwork lies in its ability to process 100% of a data population at scale. While traditional audit methods rely on manual sampling, which may miss infrequent or complex outliers, AI-driven tools can efficiently scan massive, multi-dimensional datasets to pinpoint anomalies and emerging trends that warrant further investigation. This increases the depth of the audit and allows for a more rigorous risk-based approach. While automation of documentation (Option D) and time-saving for managers (Option A) are useful administrative advantages, they are secondary to the analytical capacity to uncover hidden patterns and improve the overall quality of audit fieldwork.

질문 # 44
......

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