CORAA
लेजर जाँच· लेखा

Every वाउचर, examined. नहीं सैम्पलिंग.

लेजर जाँच analyzes 100% of the general लेजर, identifies structured exceptions, and generates समीक्षा-ready वर्किंग पेपर्स. नहीं pivot tables. नहीं manual filtering. Designed for professional ऑडिट टीम.

CORAA लेजर जाँच AI मॉड्यूल Dashboard
कवरेज

नहींt 5%. नहींt 10%. सौ प्रतिशत।

The Agent identifies patterns across the entire dataset, eliminating the सैम्पलिंग जोखिम that hangs over selective समीक्षा. Every transaction is पढ़ें, classified, and either cleared or surfaced.

विश्लेषित लेन-देनों का
100%
पूर्ण जनसंख्या, चुनिंदा नमूना नहीं।
अपवाद श्रेणियाँ
8
Structured, ऑडिट-anchored buckets.
आधार
SA 240
SA 240 के अंतर्गत जर्नल एंट्री टेस्टिंग, अंतर्निहित।
दो मार्ग

Why traditional जाँच कम पड़ता है.

पारंपरिक

सैम्पलिंग and Excel

  • -सैम्पलिंग a small percentage of transactions
  • -मैन्युअल Excel फ़िल्टरिंग
  • -सीमा-आधारित छँटाई
  • -जर्नल एंट्री स्पॉट जाँच
सैम्पलिंग जोखिम, inconsistent समीक्षा गुणवत्ता, heavy staff dependency, समय-intensive documentation.
CORAA

संरचित पूर्ण-जनसंख्या विश्लेषण

  • 100% लेन-देनों का विश्लेषण
  • स्वचालित पैटर्न पहचान
  • Structured exception रिपोर्टिंग
  • ऑडिट-ready वर्किंग पेपर्स
You समीक्षा. The Agent analyses.
यह कैसे काम करता है

Three चरण. हर निशान लॉग।

चरण 01

Upload your general लेजर extract

Simply upload your GL file. The Agent handles the rest, from parsing to वर्गीकरण to exception scoring.

चरण 02

दस आयामों में स्वचालित विश्लेषण

The Agent evaluates जर्नल एंट्री behavior, posting patterns, cut-off timing, threshold deviations, duplicates, round numbers, high-जोखिम खाता combinations, non-business-दिन postings, unusual वेंडर activity, and manual overrides.

चरण 03

संरचित अपवाद, कच्चा आउटपुट नहीं

सभी transactions are evaluated. Only structured exceptions are surfaced. You समीक्षा. The Agent analyses.

विश्लेषण के भीतर

  • जर्नल एंट्री व्यवहार
  • पोस्टिंग पैटर्न
  • कट-ऑफ़ समय
  • सीमा विचलन
  • डुप्लिकेट और निकट-डुप्लिकेट पहचान
  • गोल-संख्या विश्लेषण
  • High-जोखिम खाता combinations
  • नहींn-business दिन postings
  • Unusual वेंडर activity
  • मैन्युअल ओवरराइड पैटर्न
अपवाद पहचान

संरचित buckets for समीक्षा.

निष्कर्ष are grouped by category for efficient समीक्षा. Each flagged item carries वाउचर reference, लेजर खाता, date, amount, detection logic explanation, confidence score, and direct traceability to source.

श्रेणी
Unusual जर्नल एंट्रियाँ
पहचान तर्क, विश्वास स्कोर और स्रोत लिंकेज के साथ प्रस्तुत।
श्रेणी
देर रात की पोस्टिंग
पहचान तर्क, विश्वास स्कोर और स्रोत लिंकेज के साथ प्रस्तुत।
श्रेणी
अवधि-अंत समायोजन
पहचान तर्क, विश्वास स्कोर और स्रोत लिंकेज के साथ प्रस्तुत।
श्रेणी
वापसdated entries
पहचान तर्क, विश्वास स्कोर और स्रोत लिंकेज के साथ प्रस्तुत।
श्रेणी
गोल-मूल्य लेन-देन
पहचान तर्क, विश्वास स्कोर और स्रोत लिंकेज के साथ प्रस्तुत।
श्रेणी
डुप्लिकेट भुगतान
पहचान तर्क, विश्वास स्कोर और स्रोत लिंकेज के साथ प्रस्तुत।
श्रेणी
उच्च-मूल्य समायोजन
पहचान तर्क, विश्वास स्कोर और स्रोत लिंकेज के साथ प्रस्तुत।
श्रेणी
नियंत्रण ओवरराइड संकेतक
पहचान तर्क, विश्वास स्कोर और स्रोत लिंकेज के साथ प्रस्तुत।
मॉड्यूल, not टूल

इसे एक बनाती है AI मॉड्यूल.

Traditional टूल

निश्चित नियम चलाता है

Pre-configured filters. Same query every ऑडिट. नहीं follow-up. नहीं explanation.

लेजर जाँच मॉड्यूल

व्याख्या करता है और समझाता है

  • पैटर्न की व्याख्या करता है
  • लेन-देन व्यवहार के अनुसार अनुकूलित
  • प्रासंगिक विसंगतियाँ उजागर करता है
  • बताता है कि मदें क्यों चिह्नित हुईं
  • अनुवर्ती प्रश्नों का समर्थन करता है

आप पूछ सकते हैं

"रात 8 बजे के बाद पोस्ट की गई उच्च-मूल्य प्रविष्टियाँ दिखाएँ।"
"Identify manual entries reversed within 3 दिन."
"List unusual वेंडर patterns in Q4."

The Agent responds with structured निष्कर्ष, not a chat उत्तर.

From सैम्पलिंग to whole population

Move from सैम्पलिंग to पूर्ण-जनसंख्या विश्लेषण.

See how लेजर जाँच reshapes the first three दिन of fieldwork. Bring a GL extract; we'll walk through it एंड-टू-एंड.

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