Abschlussprüfung mit KI: Chancen & Grenzen

Schnelligkeit, Vertrauen und Sicherheit – nur wenn digitale Neuerungen all diese Ansprüche erfüllen, können sie sich durchsetzen. Ganz besonders gilt das in der Jahresabschlussprüfung. Weil Investoren zeitnahe Informationen verlangen, geht der Trend zum „Fast Close“. Zugleich sind Gründlichkeit und Verlässlichkeit nicht verhandelbar.

Selbst in diesem sensiblen Bereich der Wirtschaftsprüfung helfen Methoden aus der künstlichen Intelligenz (KI; engl.: AI für Artificial Intelligence) mittlerweile, alle drei Ziele noch besser zu erreichen. Den Menschen mit seiner Kompetenz und seinem Urteilsvermögen können und sollen sie nicht ersetzen. Doch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sorgen für optimierte Ergebnisse in kürzerer Zeit.

Im Kern ermöglicht KI es, viele Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen gleichzeitig zu betrachten, bisherige Erfahrungen automatisch mit einfließen zu lassen, und noch mehr Sicherheit in die Aussagen zu bringen. Das zeigt sich beispielhaft in drei Stufen des KI-Einsatzes mit ansteigender Komplexität:

Wenn es darum geht, die Nadel im Heuhaufen zu finden, ist KI unschlagbar. Eine ihrer Stärken ist es, automatisiert – mit Hilfe von statistisch-mathematischen Algorithmen – in großen Datensätzen Anomalien zu erkennen. Sie beschränkt sich nicht auf Stichproben, sondern durchsucht sämtliche Belege und Transaktionen nach Auffälligkeiten. Ungewöhnliche und damit möglicherweise fehlerhafte Buchungen legt sie den Abschlussprüfer:innen zur Beurteilung vor.

Aus der abschließenden menschlichen Beurteilung lernt die KI wiederum dazu und passt ihre Kriterien an („maschinelles Lernen / machine learning“). So wird der Erkennungsprozess („Tagging“) noch zuverlässiger und vermeidet mit hoher Verlässlichkeit sowohl False-Positive- als auch False-Negative-Fälle. Das Ziel ist, nichts unentdeckt zu lassen und die Prüfenden zugleich von falschem Alarm zu entlasten.

Mustererkennung durch KI hat darüber hinaus Anwendungsfälle in der Digitalisierung analoger Dokumente, beispielsweise durch Einlesen betriebswirtschaftlicher Originalbelege wie Rechnungen, Lieferscheine oder Auftrags- und Vertragsdokumente. Frühere manuelle Tätigkeiten als Teil substanzieller Prüfungshandlungen werden somit qualitativ hochwertig automatisiert.

Jenseits der Datenanalyse und Automatisierung kann KI ihr Potenzial auf dem Big-Data-Feld ausspielen, wenn sie vom Unternehmen zur Verfügung gestellte Daten mit solchen aus anderen Quellen kombiniert und auswertet. Im ermessensbehafteten Bereich der Abschlussprüfung kann sie eine Art zweite Meinung bieten und für mehr Objektivität sorgen.

So kann KI als Frühwarnsystem helfen, Risiken einzuschätzen. Wenn etwa die Auswertung von Daten von Verkaufsplattformen oder Social Media zeigt, dass auffällig viele Kund:innen sich unzufrieden äußern, sollte ein produzierendes Unternehmen mit Rücksendungen rechnen und Rückstellungen bilden. Nachrichtenquellen können Hinweise auf Standortrisiken liefern, noch bevor ein Land beispielsweise von Unruhen erschüttert oder Ziel von Boykotten wird. Predictive-Analytics im Rahmen von Impairment-Tests erkennen zukünftige Entwicklungen, die Vermögenswerte beeinträchtigen und Neubewertungen nötig machen könnten.

Das ESG-Reporting gewinnt an Bedeutung. Hier werden neben Daten aus dem Rechnungswesen auch politische, ökologische und soziale Aspekte zunehmend wichtiger. Beispiele sind das Einhalten von Vorgaben zur Klimagasreduktion oder aus dem Arbeitsrecht. Big-Data-Methoden können auch hier vorliegende Daten verknüpfen und helfen, Themen besser zu managen.

Dank KI-Technologien können Erkenntnisse aus einer Jahresabschlussprüfung verallgemeinert in zentralen Wissensdatenbanken („Knowledgebases“) auf andere Prüfungen übertragen werden. Hierbei kommt KPMG Clara ins Spiel, unsere cloud-basierte Prüfungsplattform. Weltweites, interdisziplinäres Knowledge-Management auf Basis einer Cloud-Lösung heißt: Erkenntnisse, die auf Daten unterschiedlicher Herkunft beruhen, finden auch Eingang in Prüfungsroutinen bei anderen Unternehmen – selbst in ganz unterschiedlichen Branchen. Die KI lernt, solche Zusammenhänge zu sehen und zu verstehen. Dabei fließen natürlich keine vertraulichen Daten. Es entsteht auch keine Blackbox. Denn es wird nach dem Prinzip der „Explainable KI“ verfahren, sodass am Ende nachvollziehbar ist, auf welcher Grundlage Schlüsse gezogen wurden.

Die KI hilft Menschen dabei, sich auf wesentliche Bereiche zu konzentrieren. Sie objektiviert Informationen und bietet eine breitere und tiefere Basis für Entscheidungen. So können Wirtschaftsprüfer:innen künftig – über die gesetzlichen Vorgaben zur Sicherheit bei der Abschlussprüfung hinaus – weitere Informationen, die für unternehmerische Entscheidungen relevant sind, gleich mitliefern.

Weil es auf Schnelligkeit, Sicherheit und Vertrauen ankommt, können Menschen korrigierend in automatisierte Routinen von KI-Anwendungen eingreifen. Am Ende obliegen ausschließlich ihnen Bewertung und Beurteilung. Von Routineaufgaben entlastet und mit besseren Informationen versorgt, können Prüfer:innen sich ganz auf das Wesentliche bei der Durchführung der Jahresabschlussprüfung konzentrieren.