AI in audit: van visie naar praktijk

De razendsnelle opkomst van Artificial Intelligence (AI) binnen het auditvak zorgt voor enorme veranderingen. Niet alleen in hoe audits werken, maar net zozeer in de rol van auditors én die van de organisaties waar ze voor werken. Volgens KPMG-experts Marcel Boersma en Anastasia Priklonskaya biedt AI enorme kansen, maar zoals met elke technologische doorbraak zijn deze kansen niet zonder uitdagingen. Marcel: “De vraag voor veel organisaties is: hoe kunnen we concreet met AI aan de slag gaan? Wat zijn de voordelen voor ons? Wat is de rol van bestuurders en vooral ook, welke stappen zijn nodig om AI effectief te integreren in auditprocessen? En hoe kunnen we nieuwe uitdagingen, zoals de data die nodig is voor ESG-rapportages, meenemen in dit verhaal?”

De voordelen van AI in audit zijn tastbaar, vooral op het gebied van kwaliteit en efficiëntie. Zo bleek uit recent onderzoek van KPMG dat het nemen van betere datagestuurde beslissingen en het kunnen voorspellen van trends door organisaties als belangrijkste voordelen worden gezien. Waar auditors vroeger met steekproeven werkten, kunnen ze nu dankzij AI volledige datasets analyseren. Dit levert een completer en nauwkeuriger beeld op van de financiële situatie van een organisatie, die daardoor strategisch kan bijsturen als dat nodig is. Anastasia: “AI detecteert razendsnel patronen en afwijkingen die anders onopgemerkt zouden blijven, wat de kwaliteit van audits verhoogt en tijdige correcties mogelijk maakt. Door voorspellende AI-tools zijn organisaties continu ‘in control’ van hun financiële integriteit.”

De inzet van AI verandert niet alleen de manier waarop audits worden uitgevoerd, maar dus ook de rol van de auditor zelf. Voorheen waren tijdrovende, routinematige en repetitieve taken de norm,  maar dankzij de inzet van AI voor dat type werk – waar AI sowieso veel beter in is – kan de auditor zich nu meer richten op het identificeren van risico’s en het leggen van verbanden die verder gaan dan de cijfers.

Hier komt meteen het grote verschil tussen menselijke intelligentie en kunstmatige intelligentie duidelijk naar voren. AI ‘denkt’ met behulp van algoritmes en geeft op basis daarvan altijd het meest logische antwoord. Menselijke intelligentie draait om analytisch vermogen, emotie, creativiteit en intuïtie. Binnen het auditvak is juist het inzetten van die combinatie ijzersterk. Kortom, leiderschapsstijl, visie, durf, ervaring: het zijn belangrijke datapunten voor auditors die door AI minder snel gezien worden, maar waar dankzij de inzet van AI meer tijd voor is.

Eén ding is duidelijk: AI is zo sterk als de data waarop het draait. Voor organisaties betekent dit dat het waarborgen van de kwaliteit van hun data essentieel is voor het succes van AI-gedreven audits. Dit begint met het digitaliseren van financiële administraties en ervoor zorgen dat alle relevante gegevens in een uniform en toegankelijk formaat beschikbaar zijn. Anastasia: “Zonder hoogwaardige, goed georganiseerde data is het moeilijk voor AI om de gewenste resultaten te leveren. Daarnaast moeten organisaties begrijpen dat AI-tools alleen effectief kunnen zijn als de onderliggende processen duidelijk gedefinieerd en consistent zijn.” Dit vereist een mentaliteitsverandering binnen veel organisaties, waarbij het belang van gestandaardiseerde processen en data-integriteit centraal staat. Marcel: “Te vaak komen er nu uitzonderingen voor, waarbij wordt afgeweken van standaard processen. Het moet intern duidelijker worden waarom die uniforme aanpak zo belangrijk is en wat de voordelen zijn. Overigens kan AI ook daarbij helpen, door medewerkers te bevragen als ze afwijken van het proces.”

Om AI op succesvolle wijze in audit te integreren, ligt er een belangrijke taak bij de auditor. Zo blijkt uit onderzoek dat meer dan de helft van de organisaties (64%) de auditors als drijvende kracht ziet achter het toepassen van AI in audits. Voor een optimaal resultaat is het daarbij wel belangrijk dat de systemen van organisaties en de AI-vaardigheden van hun auditors maximaal op elkaar afgestemd worden. Dit kan variëren van het eenvoudigweg digitaliseren van documenten tot het implementeren van geavanceerde data-integratiesystemen die in realtime gegevens kunnen delen met de systemen van de audit firm. Hierbij geldt uiteraard: hoe meer afstemming, hoe hoger de kwaliteit en effectiviteit die bereikt kunnen worden.

Voor het succesvol implementeren van AI in auditprocessen zijn er technische en organisatorische uitdagingen die overwonnen moeten worden. Uit het eerdergenoemde KPMG-onderzoek blijkt dat organisaties moeilijkheden ervaren bij het verzamelen van relevante en consistente data. Marcel herkent deze uitdagingen en legt uit: “Veel organisaties hebben oude systemen die niet eenvoudig te integreren zijn in moderne AI-oplossingen. Ook de kwaliteit van de data zelf is regelmatig een grote uitdaging, vooral in organisaties waar de processen nog niet volledig gedigitaliseerd zijn.” En hoewel veel organisaties zich bewust zijn van de voordelen van AI, ontbreekt vaak een gestructureerd plan om deze technologie effectief te integreren. De rol van bestuurders in het implementeren van AI is daarbij cruciaal, maar niet zonder uitdagingen. Anastasia: “Bestuurders kunnen moeite hebben met de snelle technologische veranderingen – vooral rondom de vraag wat langdurige ontwikkelingen en wat tijdelijke trends zijn.” Al met al vraagt een succesvolle inzet van AI om een open houding en een bereidheid om risico's te nemen en te experimenteren met nieuwe technologieën.

De vraag vanuit veel organisaties op dit moment is: waar beginnen we? Marcel: “Het goede nieuws daarbij is dat niet meteen alles op de schop moet. Tegelijkertijd is het wel zaak snel stappen te nemen zodat je als organisatie goed voorbereid bent op wat er gaat komen.” Hieronder de belangrijkste stappen om mee te beginnen:

1. Waar sta je als organisatie?
   De eerste stap is helder: onderzoek waar je je bevindt qua ‘digitale volwassenheid’. Inzicht is ontzettend belangrijk om een goed beeld te krijgen van wat er nog nodig is. Op basis van die bevindingen formuleer je een heldere roadmap met daarin een beschrijving van de ambitie voor de komende drie, vier of vijf jaar en de stappen die daarvoor nodig zijn.
2. Start met kleine experimenten
   Voor organisaties die aan de slag willen met AI in auditprocessen is het verstandig om te beginnen met kleine, afgebakende experimenten. Dit kan bijvoorbeeld door een specifieke auditfunctie te selecteren waar AI waarde kan toevoegen en deze stap voor stap te implementeren. Door klein te beginnen, kunnen organisaties de effectiviteit van AI beoordelen zonder grote risico's te nemen.
3. Investeer in datakwaliteit en procesoptimalisatie
   Zoals eerder besproken is de kwaliteit van data cruciaal voor het succes van AI. Organisaties moeten daarom investeren in het digitaliseren en organiseren van hun data. Daarnaast is het belangrijk om bestaande processen te optimaliseren, zodat ze beter aansluiten bij de mogelijkheden van AI. Dit kan variëren van het standaardiseren van dataverzamelingsprocessen tot het implementeren van geavanceerde data-integratiesystemen.
4. Opleiding en cultuurverandering
   AI vraagt om nieuwe vaardigheden en een andere mindset van veel mensen binnen de organisatie. Dat betekent investeren in het opleiden van personeel, zodat ze de nieuwe technologieën effectief kunnen gebruiken en – minstens zo belangrijk – de resultaten correct kunnen interpreteren. Daarnaast is het belangrijk om een cultuur van experimenteren en leren te bevorderen, zodat AI-implementaties succesvol kunnen worden uitgevoerd.

AI biedt enorme mogelijkheden voor het verbeteren van auditprocessen, maar het succes ervan hangt af van de bereidheid van organisaties om te investeren in de juiste technologieën, processen en mensen. Door te beginnen met kleine experimenten, te focussen op datakwaliteit en een cultuur van innovatie te omarmen, kunnen organisaties maximaal resultaat halen uit AI in auditing.

Meer weten over dit thema of heb je vragen? Download hier het volledige onderzoeksrapport over AI in audit, of neem contact op met Marcel Boersma of Anastasia Priklonskaya.