In der sich schnell entwickelnden Welt der Wirtschaftsprüfung haben innovative Technologien traditionelle Praktiken revolutioniert. Prüfer greifen mittlerweile zunehmend auf den agilen Prüfungsansatz zurück, der früher in der Softwareentwicklung zum Einsatz kam. Insbesondere die künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem wichtigen Disruptor entwickelt und birgt ein enormes Potenzial für die Umgestaltung der Buchhaltungs- und Wirtschaftsprüfungsberufe.
Die Implementierung künstlicher Intelligenz bei Audits bewältigt die entmutigende Aufgabe, riesige Datenmengen zu durchsuchen und Aufgaben wie Dateneingabe und -analyse zu automatisieren, was zu mehr Effizienz und Präzision führt. Diese Straffung des Prüfungsprozesses erhöht die Genauigkeit und beschleunigt die Abläufe, was letztendlich zu besseren Prüfungsergebnissen führt. Einer der bedeutendsten Beiträge von KI-Prüfungssoftware liegt in ihrer Fähigkeit, tiefere Einblicke in komplexe Datensätze zu liefern und wertvolle Muster und Trends aufzudecken, die die Zuverlässigkeit von Prüfberichten erhöhen. KI spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten, der Prüfung von Transaktionen und der Warnung von Prüfern bei potenziellen Unregelmäßigkeiten. Durch die Erstellung detaillierter Berichte über verdächtige Aktivitäten ermöglicht die KI-Prüfungssoftware Prüfern, proaktiv gegen finanzielles Fehlverhalten vorzugehen und so für mehr Integrität und Compliance zu sorgen.
Die KI-Integration kommt auch der Risikobewertung erheblich zugute, da sie Prüfern die Durchführung anspruchsvoller Analysen der Daten eines Kunden ermöglicht und sie zu Bereichen führt, die einer genaueren Prüfung bedürfen. Diese strategische Zuteilung von Ressourcen optimiert die Prüfungsbemühungen und führt zu gezielteren und effektiveren Prüfungen. Da die Wirtschaftsprüfungsbranche diese innovativen Technologien weiterhin nutzt, scheint die Zukunft der Wirtschaftsprüfung von erhöhter Präzision, Effizienz und Zuverlässigkeit geprägt zu sein.
Eine kürzlich Studie Die Untersuchung der Auswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) auf die Qualität und Effizienz von Prüfungen ergab, dass Investitionen in KI zu einer verbesserten Prüfungsqualität und geringeren Gebühren führen. Die Umfrage analysierte detaillierte individuelle Lebensläufe von über 310,000 Mitarbeitern in den 36 größten Wirtschaftsprüfungsgesellschaften, um den Einsatz von KI zu ermitteln. Die Untersuchung ergab, dass eine Änderung der jüngsten KI-Investitionen um eine Standardabweichung mit einer Verringerung der Wahrscheinlichkeit von Prüfungsanpassungen um 5.0 % und einer Reduzierung der Prüfungsgebühren um 0.9 % einherging.
Wie wird KI in der Prüfung eingesetzt?
Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Rechnungslegung und Wirtschaftsprüfung birgt erhebliche Potenziale für verschiedene Aspekte des Prüfungsprozesses. Programme für maschinelles Lernen können umfangreiche Finanzdaten effizient durchsuchen und Anomalien wie doppelte Zahlungen und Betrugsindikatoren schnell erkennen. KI kann Daten aus Verträgen und internen Notizen „lesen“ und analysieren und so bei der Datenanalyse für Abschlussprüfungen wertvolle Erkenntnisse liefern. Die durch KI ermöglichte umfassende Überprüfung und Analyse verbessert die Fähigkeit, sowohl Probleme als auch Chancen zu erkennen. Hier sind einige wichtige Möglichkeiten, wie KI im Prüfungsprozess eingesetzt wird:
- Datenanalyse: KI-gestützte Datenanalysetools ermöglichen es Prüfern, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten schnell und effizient zu verarbeiten. Dadurch können Prüfer Muster, Trends und Anomalien erkennen, die möglicherweise einer weiteren Untersuchung bedürfen.
- Kontinuierliche Prüfung: KI erleichtert die kontinuierliche Prüfung, indem sie den Prozess der Datenerfassung, -überprüfung und -analyse fortlaufend automatisiert. Dieser Echtzeitansatz verbessert die Prüfungsqualität und ermöglicht es Prüfern, Probleme umgehend zu erkennen.
- Entdeckung eines Betruges: Audit-Algorithmen für künstliche Intelligenz können Transaktionsdaten analysieren, um potenzielle betrügerische Aktivitäten oder Unregelmäßigkeiten zu identifizieren. Durch die Kennzeichnung verdächtiger Muster hilft KI den Prüfern, ihre Aufmerksamkeit auf Bereiche mit hohem Risiko zu richten, was zu einer effektiveren Betrugserkennung führt.
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ermöglicht es KI-Systemen, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Wirtschaftsprüfer können mithilfe von NLP relevante Informationen aus Verträgen, Finanzberichten und anderen Textdokumenten extrahieren und so die Datenanalyse effizienter gestalten.
- Risikoabschätzung: KI unterstützt Prüfer bei der Risikobewertung durch die Analyse historischer Daten, Branchentrends und Finanzkennzahlen. Dieser datengesteuerte Ansatz hilft Prüfern, Hochrisikobereiche zu identifizieren, die während der Prüfung einer genaueren Prüfung bedürfen.
- Prädiktive Analysen: KI-gestützte Vorhersagemodelle können finanzielle Ergebnisse vorhersagen und Prüfern dabei helfen, die Angemessenheit der Prognosen des Managements zu beurteilen und potenzielle finanzielle Probleme im Voraus zu erkennen.
- Prüfungsplanung und Ressourcenzuweisung: Künstliche Intelligenz in der Prüfung hilft Prüfern, ihre Prüfungspläne zu optimieren, indem sie auf der Grundlage der Daten und des Risikoprofils des Kunden geeignete Prüfungsverfahren und Ressourcenzuweisungen vorschlägt.
- Risikoabschätzung: Durch fortschrittliche Datenanalyse kann KI Korrelationen und Muster identifizieren, die Prüfer möglicherweise übersehen haben, und so neue Erkenntnisse liefern, um die mit einem bestimmten Prüfungsauftrag verbundenen Risiken besser zu verstehen.
- Anomalieerkennung: KI kann ungewöhnliche Transaktionen oder Muster erkennen, die auf Fehler oder betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten, sodass Prüfer weitere Untersuchungen durchführen können.
- Maschinelles lernen: Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen es KI-Systemen, aus vergangenen Prüfdaten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Dieser iterative Lernprozess verbessert die Genauigkeit und Effektivität von KI-gesteuerten Audit-Tools.
- Dokumentenprüfung: Audit Künstliche Intelligenz kann die Prüfung großer Mengen an Dokumenten wie Verträgen, Rechnungen und Finanzberichten automatisieren und so den Prozess schneller und genauer machen.
KI-Tools wie Chat GPT spielen bereits eine wichtige Rolle bei der Erstellung grundlegender Prüfprogramme. Durch die Nutzung von KI-Funktionen können Prüfer maßgeschneiderte Prüfungsprogramme erstellen, die genau auf den spezifischen Umfang und die Ziele jedes Auftrags abgestimmt sind. Dies rationalisiert den Planungsprozess und erhöht die Gesamteffizienz von Audits.
Trotz des Potenzials ist KI in der Wirtschaftsprüfungslandschaft noch relativ neu. KI-gestützte Tools werden ständig weiterentwickelt und verfeinert, und große Wirtschaftsprüfungsgesellschaften experimentieren mit deren Implementierung. Einige Firmen haben bereits maschinelle Lerntechnologien wie Chatbots in ihre Websites integriert, um grundlegende Fragen zu beantworten. Im Laufe des nächsten Jahrzehnts können Kunden mit einem verstärkten Einsatz von KI in Prüfungsprozessen rechnen. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass die vollständige Transformation der Prüfungen nicht über Nacht erfolgen wird. Der menschliche Aspekt der Wirtschaftsprüfung bleibt von unschätzbarem Wert und es besteht keine Gefahr, obsolet zu werden. Die Kombination von menschlichem Fachwissen mit KI-gesteuerter Effizienz wird letztendlich zu umfassenderen und effektiveren Prüfungen führen.
Vorteile des Einsatzes von KI in der Prüfung
Die Integration KI-gestützter Tools in Audits bietet zahlreiche entscheidende Vorteile, insbesondere im Hinblick auf die Praktikabilität. Computerprogramme übertreffen den Menschen bei der schnellen Analyse großer Daten- und Textmengen und eliminieren so das Risiko menschlicher Fehler. Durch die Beauftragung der künstlichen Intelligenz in der Prüfung mit sich wiederholenden Aufgaben wie der Überprüfung von Tabellenkalkulationen, der Digitalisierung von Daten und dem Vergleich von Datensätzen gewinnen Prüfer mehr Zeit, sich auf eingehende Analysen auf der Grundlage der von der KI bereitgestellten Erkenntnisse zu konzentrieren. Zu den spezifischen Vorteilen von KI im Audit gehören:
- Erhöhte Wirksamkeit: Die Einbindung von KI in die Wirtschaftsprüfung führt zu einer höheren Effizienz und rationalisiert verschiedene manuelle Aufgaben wie Dateneingabe und -analyse. Durch die Automatisierung dieser Prozesse können Prüfer schneller und effektiver arbeiten und so wertvolle Zeit gewinnen, um sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, die menschliches Fachwissen erfordern.
- Verbesserung der Prüfungsqualität: Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen schnell und genau auszuwerten, verbessert die Prüfungsqualität erheblich, indem sie die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Auslassungen verringert. Prüfer können die Datenanalysefähigkeiten von AI nutzen, um potenzielle Probleme und Risiken zu identifizieren. So können sie ihre Bemühungen auf Bereiche konzentrieren, die weiterer Tests bedürfen, und so das Risiko minimieren, schwerwiegende Falschangaben oder andere kritische Probleme zu übersehen.
- Geringere Kosten: Die Automatisierung bisher manueller Prozesse durch KI trägt zu Kosteneinsparungen im Prüfungsprozess bei. Verkürzte Prüfungszeiten, die durch KI-gesteuerte Effizienz ermöglicht werden, führen zu geringeren Gesamtprüfungskosten. Darüber hinaus kann KI bestimmte Bereiche identifizieren, die gezielte Tests erfordern, wodurch die Ressourcenzuweisung optimiert und der Zeit- und Ressourcenaufwand für die Durchführung eines Audits weiter reduziert wird.
- Bessere Analysen: KI bietet hervorragende Analysefunktionen, die es Prüfern ermöglichen, komplizierte Trends und Muster aufzudecken, deren manuelle Erkennung möglicherweise schwierig ist. Durch die Analyse umfangreicher Finanzdatensätze kann KI potenziellen Betrug effektiv erkennen und Prüfern dabei helfen, Unregelmäßigkeiten zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise nur schwer zu erkennen waren.
- Verbesserte Risikobewertung: KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Risikobewertung während des Prüfungsprozesses. Durch die Analyse großer Mengen an Finanzdaten bietet KI Prüfern ein tieferes Verständnis der Finanzlage eines Unternehmens und potenzieller Risiken. Diese wertvollen Erkenntnisse ermöglichen es Prüfern, ihre Prüfungsbemühungen auf Bereiche mit hohem Risiko zu konzentrieren, in denen wesentliche Falschaussagen eher auftreten, was letztendlich zu einer gezielteren und effektiveren Prüfung führt.
KI-gestützte Datenanalysen in der Wirtschaftsprüfung bieten ein breites Anwendungsspektrum, das sowohl prädiktive als auch präskriptive Aspekte umfasst. Diese fortschrittlichen Tools ermöglichen es Organisationen und Prüfern, potenzielle Herausforderungen vorherzusehen und proaktiv effektive Lösungen zu entwickeln. Durch die Ausschöpfung des vollen Potenzials der KI-gesteuerten Datenanalyse können Prüfer ihren Entscheidungsprozess verbessern, was zu proaktiveren und aufschlussreicheren Prüfungen führt.
KI-basierte Audits mit Nanonets
Künstliche Intelligenz in Audits mit Nanonets bietet eine leistungsstarke Lösung für Unternehmen, die ihre Audit-Workflows optimieren und die allgemeine betriebliche Effizienz steigern möchten. Flow, unterstützt von Nanonets, dient als robuste Audit-Automatisierungssoftware mit einer KI-gesteuerten Datenextraktionsplattform und einer Reihe erweiterter Funktionen, die auf die spezifischen Anforderungen von Audit-Prozessen zugeschnitten sind.
Eines der herausragenden Merkmale von Nanonets sind die zentralisierten Prüfungsvorgänge, die alle prüfungsbezogenen Aufgaben und Daten auf einer einheitlichen Plattform zusammenführen und so die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Prüfungsteams optimieren. Die KI-Algorithmen der Software spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Datengenauigkeit und Überprüfungsbereitschaft und minimieren das Risiko von Fehlern und Unstimmigkeiten während des Prüfungsprozesses.
Nanonets reduzieren den manuellen Aufwand durch ihre automatisierten Kostenerkennungs- und Klassifizierungsfunktionen erheblich. Durch die Nutzung von KI und maschinellem Lernen extrahiert die Software mühelos Transaktionsinformationen und integriert sie nahtlos in verschiedene Unternehmenssoftware, wie z. B. ERP-Systeme. Diese Integration vereinfacht nicht nur Zahlungs- und Abstimmungsprozesse, sondern verbessert auch die Datenzugänglichkeit und Transparenz bei Prüfungen.
Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal von Nanonets sind seine leistungsstarken Workflow-Funktionen für die Risikobewertung, die benutzerdefinierte Regeln und ein Human-in-the-Loop-Modell umfassen. Durch die Automatisierung von Bewertungen und die Kennzeichnung von Dokumenten bei Ausnahmen und Regelverstößen ermöglicht Nanonets Prüfern, sich auf kritische Bereiche zu konzentrieren und so die Effizienz und Genauigkeit zu steigern. Darüber hinaus erleichtert die Software Automatisierungsregeln, rationalisiert Prüfungen und leitet markierte Dokumente zur Genehmigung an das richtige Personal weiter, wodurch der Prüfungsprozess weiter optimiert wird.
Nanonets legt großen Wert auf Datenschutz und Sicherheit und stellt die Einhaltung der Audit-Anforderungen sicher. Die Software führt ein sicheres Protokoll aller Aktivitäten und erstellt ein digitales Archiv von Finanzdokumenten, das einen schnellen Zugriff und ein einfaches Abrufen bei Prüfungen ermöglicht.
Nanonets vereinfacht die Integration in bestehende Arbeitsabläufe durch Ein-Klick-Integrationen mit beliebter ERP- und Zahlungssoftware. Diese nahtlose Integration rationalisiert Finanzprozesse, gibt wertvolle Zeit für strategische Entscheidungen frei und steigert die allgemeine betriebliche Effizienz.
Mit seinen RPA-Funktionen (Robotic Process Automation) versetzt Nanonets Unternehmen in die Lage, historische Daten zu analysieren, Finanzberichte zu erstellen und datengesteuerte Prognosen zu erstellen, wodurch fundierte strategische Entscheidungen erleichtert werden.
FAQs
Was ist ein Beispiel für künstliche Intelligenz in der Wirtschaftsprüfung?
Ein Beispiel für KI in der Wirtschaftsprüfung ist die Implementierung KI-gestützter Datenextraktions- und Erkennungsplattformen wie Nanonets. Diese Tools nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um große Mengen an Finanzdaten aus verschiedenen Dokumenttypen effizient zu analysieren. Durch die Automatisierung von Dateneingabe- und Analyseaufgaben können Prüfer Zeit sparen und menschliche Fehler reduzieren. KI-basierte Prüfungslösungen können Anomalien wie doppelte Zahlungen und Betrugsindikatoren schnell erkennen, wodurch die Prüfungsgenauigkeit verbessert und der Gesamtprozess rationalisiert wird.
Wird die Prüfung durch KI ersetzt?
Während KI den Wirtschaftsprüferberuf durch die Automatisierung bestimmter Aufgaben und die Steigerung der Effizienz verändert, ist es unwahrscheinlich, dass KI die Prüfer vollständig ersetzen wird. Die Rolle der KI bei der Prüfung besteht darin, menschliche Prüfer zu unterstützen und zu ergänzen, anstatt sie vollständig zu ersetzen. Prüfer bringen grundlegende Fähigkeiten wie professionelles Urteilsvermögen, kritisches Denken und Fachwissen mit, die bei komplexen Prüfungsaufträgen von entscheidender Bedeutung sind. KI ist hervorragend darin, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, Muster zu erkennen und Anomalien zu erkennen, ihr fehlt jedoch die Fähigkeit, den breiteren Geschäftskontext zu verstehen, professionelle Skepsis an den Tag zu legen und subjektive Urteile zu fällen. Menschliche Prüfer verfügen über die notwendige Anpassungsfähigkeit, um mit unerwarteten Situationen umzugehen, komplexe Informationen zu interpretieren und effektiv mit Kunden und Stakeholdern zusammenzuarbeiten. Während KI bestimmte Prüfungsaufgaben schneller und genauer ausführen kann, bleibt der menschliche Faktor von entscheidender Bedeutung, um die ethischen Auswirkungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei der Prüfung zu bewältigen und ein tieferes Verständnis des Geschäfts und der Branche des Kunden zu vermitteln. Die Zusammenarbeit zwischen Prüfern und KI-Technologie ermöglicht einen umfassenderen und effizienteren Prüfprozess und sorgt so für ein höheres Maß an Sicherheit und Vertrauen in die endgültigen Prüfberichte. Auch wenn KI in der Wirtschaftsprüfung weiterhin eine immer wichtigere Rolle spielen wird, besteht für die Prüfer selbst keine Gefahr, obsolet zu werden.
Welche Grenzen hat künstliche Intelligenz in der Wirtschaftsprüfung?
Der Einsatz von KI in der Wirtschaftsprüfung bietet zahlreiche Vorteile, ist jedoch mit inhärenten Einschränkungen verbunden. KI-Anwendungen können anfällig für drei Kategorien von Verzerrungen sein, wie in der Sonderveröffentlichung (SP) 1270 des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) festgestellt. Zu diesen Verzerrungen gehören systemische Verzerrungen aufgrund von Organisationsrichtlinien sowie statistische und rechnerische Verzerrungen aufgrund nicht repräsentativer Daten oder Algorithmusfehler und menschliche Voreingenommenheit aufgrund systematischer Fehler im menschlichen Denken, beeinflusst durch individuelle oder Gruppenwahrnehmungen. Darüber hinaus kann es für die KI schwierig sein, sich an extreme Veränderungen in einem Unternehmen anzupassen, da ihr die nötige Flexibilität fehlt, um größere Störungen oder Veränderungen zu bewältigen. Rekursivität schränkt die Fähigkeit der KI ein, sich selbst zu verbessern und weiterzuentwickeln, und Transparenzprobleme können es für Menschen schwierig machen, die Gründe für KI-generierte Schlussfolgerungen zu verstehen. Trotz ihrer Vorteile kann KI nicht als Universallösung für Audits angesehen werden. Erfahrene Prüfer verfügen über die Fähigkeit, Warnzeichen anhand von Faktoren zu erkennen, die über numerische Daten hinausgehen, einschließlich Gesprächen, nonverbalen Hinweisen und Unternehmensumgebungen. Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei der effektiven Festlegung von Technologieparametern, der Prüfung von KI-Systemen und der Bereitstellung von Anpassungsfähigkeit und Fähigkeiten zum kritischen Denken, die der KI derzeit fehlen.
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- Quelle: https://nanonets.com/blog/using-artificial-intelligence-in-audits/
