Einführung in die künstliche Intelligenz in der Wirtschaftsprüfung: Rollen, Grenzen, Unabhängigkeit, Authentifizierung und Vertraulichkeit

Gewinne:

• In der Lage sein, zu unterscheiden, wo künstliche Intelligenz im Prüfungszyklus (Planung, Beweiserhebung, Analyse, Dokumentation, Berichterstattung) Echtzeit spart und wo Entscheidungen wie Prüfungsurteil und wesentliche Beurteilung falscher Angaben dem unabhängigen Prüfer überlassen werden, je nach Risikostufe der Aufgabe.
• Fähigkeit, eine Disziplin anzuwenden, die jede KI-Ausgabe durch die Schritte der Verknüpfung mit der Quelle, der Neuberechnung und der Prüfung mit Skepsis des Prüfers validiert.
• Anonymisierung der Prüfdaten im Rahmen der Vertraulichkeits- und Unabhängigkeitsgrundsätze und Gewöhnung an die Auswahl sicherer Fahrzeuge

Der Tag eines Wirtschaftsprüfers verbringt viel mehr Zeit damit, „Beweise zu sammeln“ und „ein Urteil zu fällen“, als den meisten Menschen bewusst ist. Sie scannen Tausende von Journaleinträgen, Sie dokumentieren den Saldo eines Kontos, Sie stellen die Angemessenheit einer Schätzung in Frage, Sie fragen: „Ist das wirklich so?“ anstatt eine Aussage des Kunden für bare Münze zu akzeptieren. du gräbst. Einige dieser Arbeiten sind repetitiv und zeitaufwändig: Daten organisieren, nach Standardklauseln suchen, Arbeitspapiere verfassen, Abstimmungsabweichungen auflisten. Bei anderen handelt es sich um Beurteilungen, die direkt Ihr Prüfungsurteil bestimmen – das heißt Ihre öffentlich geäußerte Meinung darüber, ob der Jahresabschluss „in allen wesentlichen Belangen wahr und fair“ ist – und die eine sehr geringe Fehlerquote aufweisen muss.

Künstliche Intelligenz (kurz KI oder kurz KI – Computersysteme, die wie Menschen Texte produzieren, Muster erkennen, Zusammenhänge in großen Datensätzen finden und Berechnungen durchführen können) steht genau in der Mitte dieses Bildes. Bei richtiger Anwendung verkürzt sich die Zusammenfassung einer dreistündigen analytischen Überprüfung auf vierzig Minuten. scannt Hunderttausende Datensätze in Sekundenschnelle; Es hilft Ihnen dabei, einen Standardartikel zu finden. Bei falscher Verwendung kann es in Ihr Arbeitspapier – und letztendlich in Ihr Prüfungsurteil – eine scheinbar sichere und fließende, aber vollständig erfundene Zahl, eine nicht vorhandene Standardklausel oder ein unbegründetes Ergebnis einfließen lassen.

Die erste Einheit dieses Moduls ist keine Softwareeinführung. Sein Zweck besteht darin, zu klären, wo KI im Prüfungsgeschäft eingesetzt werden sollte und wo überhaupt nicht. Denn Wirtschaftsprüfung ist ein Compliance-kritischer Beruf, der auf das Vertrauen der Öffentlichkeit angewiesen ist und dessen Ergebnisse Auswirkungen auf Investoren, Gläubiger, Steuerverwaltung und die Gesellschaft haben. Lassen Sie uns das Grundprinzip von Anfang an darlegen: Künstliche Intelligenz ist ein Assistent, kein Controller. Die Verantwortung und die endgültige Genehmigung aller Entscheidungen bezüglich des Prüfungsurteils, der Beurteilung wesentlicher falscher Angaben und des abschließenden Prüfungsurteils liegen beim zuständigen und unabhängigen Prüfer.

Regelkreis und Ort der KI

Um eine unabhängige Prüfung zu verstehen, ist es hilfreich, sich die Arbeit als einen Zyklus vorzustellen. Während der Planungs- und Risikobewertungsphase lernen Sie das Unternehmen kennen und ermitteln, wo mit hoher Wahrscheinlichkeit Fehler passieren. Während der Beweiserhebungs- und Prüfungsphase verknüpfen Sie Kontostände, Transaktionsklassen und Offenlegungen mit Dokumenten, Bestätigungen und Analysen. In der Bewertungsphase wägen Sie die Erkenntnisse hinsichtlich ihrer Signifikanz ab und kommen zu einem Ergebnis. Während der Berichtsphase legen Sie Ihre Meinung und Erkenntnisse schriftlich fest. Über den gesamten Zyklus hinweg schaffen Dokumentationen (Arbeitspapiere) einen nachvollziehbaren Nachweis Ihrer Arbeit.

KI kann jede Phase dieses Zyklus berühren, jedoch in jeder Phase mit einer anderen Autorität. Generiert eine Risikoidee und ein Wesentlichkeitsszenario in der Planung; bereitet die Daten im Test vor, scannt sie und markiert Anomalien; schreibt Entwurfskommentare zur Bewertung; Es beschleunigt die Erkenntnisse und Berichtssprache im Reporting. Allerdings trifft er zu keinem Zeitpunkt eine Entscheidung. Die Entscheidung erfordert professionelles Urteilsvermögen und Skepsis; Diese sind nicht übertragbar.

Lassen Sie uns von Anfang an ein paar Grundbegriffe definieren. Prüfungsnachweise sind die Informationen (Dokument, Bestätigung, Neuberechnung, Analyse), auf die der Prüfer seine Stellungnahme stützt. Wesentlichkeit ist die Schwelle dafür, ob ein Fehler groß genug ist, um die Entscheidung der Abschlussadressaten zu beeinflussen. BDS sind die in der Türkei geltenden unabhängigen Prüfungsstandards; Es entspricht den internationalen Prüfungsstandards (ISA) und wird von der POA (Public Oversight, Accounting and Auditing Standards Authority) veröffentlicht. Ein Arbeitspapier ist ein Dokument, in dem die geleistete Arbeit und die erzielten Ergebnisse festgehalten werden. Wir werden diese Konzepte in den folgenden Einheiten einzeln erklären; Beachten Sie vorerst Folgendes: Bei all diesen Konzepten liefert Ihnen die KI einen Überblick und eine Analyse, aber kein Urteil.

Die folgende Tabelle fasst die Rolle und das Risikoniveau der KI nach Mission zusammen:

Suche

Rolle der KI

Risikostufe

Wer genehmigt/entscheidet

Datenbereinigung, Formatierung

Arbeiter, Beschleuniger

niedrig

Mitglied des Prüfungsteams

Arbeitspapier/zusammenfassender Entwurf

Skizzengenerator

Niedrig-Mittel

leitender Wirtschaftsprüfer

Norm-/Artikelsuche

Peiler

mittel

Wirtschaftsprüfer (Bestätigung durch amtlichen Text)

Interpretation des analytischen Verfahrens

Hypothesengenerator

mittel

Rechnungsprüfer

Journal-/Anomalie-Scanning

statistischer Marker

Mittelhoch

Auditor (prüft jede Ausnahme)

Wesentlichkeits-/Risikobeurteilung

Hilfseingang

hoch

Professionelles Urteil des Wirtschaftsprüfers

Prüfungsurteil/Schlussfolgerung

Es ist nicht einmal eine Eingabe, es ist eine Entwurfssprache

sehr hoch

Verantwortlicher Prüfer (Unterschrift)

Beachten Sie Folgendes: Mit zunehmendem Risiko wird die Rolle der KI kleiner und das Urteilsvermögen des Prüfers wächst.

Warum „Verifizierung“ das Herzstück dieses Geschäfts ist

Sprachmodelle mit künstlicher Intelligenz scheinen von ihrer Antwort überzeugt zu sein, sind sich aber möglicherweise nicht sicher. Dies nennt man im Fachjargon Halluzination: Dabei fabriziert das Modell Informationen, die tatsächlich nicht existieren – eine Zahl, ein Standardelement, ein Datum – in einen Satz, der so fließt, als ob er wahr wäre. Für einen Prüfer ist dies eine tödliche Falle. Das Modell könnte für Sie eine Zahl wie „Letztes Jahr betrug die Bruttomarge 34 Prozent“ liefern; Allerdings hat er Ihre Daten nie gesehen und diese Zahl ist komplett erfunden. Oder es könnte heißen: „TMS 36 Artikel 22 wurde 2021 geändert“; Es kann jedoch sein, dass eine solche Klausel oder Änderung nicht vorliegt. Da er beides mit der gleichen Geläufigkeit und dem gleichen Selbstvertrauen sagt, ist das Einzige, was richtig von falsch unterscheidet, Ihr Wissen und Ihre Gewohnheit, es zu überprüfen.

Die Verifizierungsdisziplin besteht bei der Prüfung aus drei Schritten:

1. Link zur Quelle: Verlassen Sie sich bei Zahlen, Verhältnissen, Salden und Standardposten auf Ihre eigenen Prüfungsnachweise (Provisionssaldo, Nebenbuch, Bankbestätigung, Vertrag) und offizielle Quellen (von der KGK veröffentlichte BDS- und TFRS-Texte, entsprechende Mitteilungen), nicht auf das Gedächtnis der KI. Verwenden Sie KI, um diese Daten zu kommentieren, nicht um sich daran zu erinnern.
2. Neu berechnen/vergleichen: Überprüfen Sie jedes numerische Ergebnis unabhängig, bewerten und tendieren Sie, die die KI zurückgibt. Überprüfen Sie selbst einen Prozentsatz, eine Gesamtsumme oder eine Saldodifferenz.
3. Skepsis des Prüfers: Stellen Sie mit skeptischem Blick, ob das Ergebnis im Widerspruch zu Beweisen, Vorschriften und dem gesunden Menschenverstand steht. „Wenn das wahr ist, was muss dann noch wahr sein?“ und „Wenn das falsch ist, welche Beweise würden es beweisen?“ fragen.

Achtung: Ein von einer KI erstelltes Arbeitspapier in eine Akte zu legen, ohne einen Befund oder eine Nummer zu verifizieren, ist so, als würde man ein nicht unterschriebenes Arbeitspapier als Beweismittel betrachten. Nur weil die Ausgabe flüssig ist, ist das nicht wahr; Es ist nur wahr, wenn Sie es beweisen.

Unabhängigkeit und Vertraulichkeit: zwei unantastbare Grundsätze der Wirtschaftsprüfung

Die Legitimität der Wirtschaftsprüfung basiert auf zwei Grundprinzipien. Erstens Unabhängigkeit: Der Abschlussprüfer muss sowohl tatsächlich als auch dem Anschein nach unabhängig von der von ihm geprüften Stelle sein; Er/sie sollte sich von Interessenbeziehungen fernhalten, die seine/ihre Meinung verzerren würden. Zweitens Vertraulichkeit: Die während des Audits gewonnenen Informationen dürfen nicht an Unbefugte weitergegeben oder zum persönlichen Vorteil verwendet werden.

Der Einsatz von KI betrifft direkt beide Prinzipien. Durch das Einfügen des Girokontos des geprüften Unternehmens mit Kundennamen, Steueridentifikationsnummern, Bankinformationen und Beträgen in ein öffentliches KI-Tool werden diese Daten an einen externen Server weitergeleitet. Dies verstößt sowohl gegen den Grundsatz der Vertraulichkeit in der Berufsethik als auch, wenn es um personenbezogene Daten geht, gegen das KVKK (Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten). Die Regel ist einfach: Daten anonymisieren und nicht unnötig weitergeben. Anstelle von „ABC Tekstil A.Ş., TIN 1234567890, Saldo von 4.850.000 TL“ schreiben Sie „ein mittelständisches Produktionsunternehmen, ein Forderungssaldo von Größe X“. Wählen Sie nach Möglichkeit Unternehmenstools mit einer Datenverarbeitungsvereinbarung, verwenden Sie Ihre Daten nicht für Modellschulungen und führen Sie einen Prüfpfad.

Die Unabhängigkeit hat noch eine weitere Feinheit: Wenn Sie blind einem KI-Tool vertrauen, das in das System des geprüften Unternehmens eingebettet ist und dessen Ergebnisse Sie nicht unabhängig kontrollieren können, kann dies Ihre Unabhängigkeit untergraben. KI ist ein Werkzeug; Wer es erstellt hat, wohin Ihre Daten gehen und ob Sie die Ausgabe überprüfen können, ist Teil Ihrer Unabhängigkeit.

drei Mini-Koffer

Fall 1 – Sichere Verwendung. Ein leitender Prüfer verbrachte in der Regel drei Stunden damit, eine analytische Überprüfungszusammenfassung mit 22 Punkten handschriftlich zu verfassen. Er gab die Zahlen, die er der Testbilanz entnommen hatte, anonym (kein Firmenname, nur Konto und Betrag) an YZ weiter und bat um einen Kommentarentwurf. Die KI erstellte in 12 Minuten eine Skizze; Der Prüfer verglich jedes Verhältnis mit seinem Arbeitsblatt, korrigierte zwei fehlerhafte Prozentsätze und lieferte zwei Erklärungen für Abweichungen. Dauer: 45 Minuten statt 3 Stunden. AI gab den Entwurf ab, die Verantwortung und Meinung verblieben beim Prüfer.

Fall 2 – Nicht verifizierte Nummernfalle. Ein angehender Auditor fragte AI: „Wie hoch ist die durchschnittliche Lagerumschlagsrate in dieser Branche?“ AI gab eine zuversichtliche Zahl von „ungefähr 6,4“ an, obwohl er keinen Zugriff auf Branchendaten hatte. Der Praktikant schrieb dies als Erwartungswert auf das Arbeitsblatt, wodurch die Bewertung des Kunden von 4,1 „angemessen“ erschien. Als der Prüfer nachfragte, stellte sich heraus, dass die Quelle eine Erfindung der KI war; Das Analyseverfahren wurde überarbeitet. Fehler: Die KI nach Benchmark-Daten fragen, die sie nicht hat.

Fall 3 – Verletzung der Vertraulichkeit. Ein Teammitglied lud die vollständige Liste der Kunden, an die er Bestätigungsschreiben senden würde – Titel, Adresse, Betrag, Kontaktname – in ein öffentliches KI-Tool hoch und „entwarf das Bestätigungsschreiben“, sagte er. Die Daten gingen außerhalb der Organisation; In der Qualitätsabteilung der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft wurde eine Vertraulichkeitsprüfung eingeleitet. Der richtige Weg bestand darin, die tatsächlichen Daten zu entfernen und einfach nach einer Vorlage mit Platzhaltern wie „[KUNDENNAME]“, „[BETRAG]“ zu fragen.

Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung

Schwache Eingabeaufforderung:

Interpretieren Sie den Jahresabschluss dieses Unternehmens und sagen Sie mir, ob ein Risiko besteht.

Diese Behauptung ist fehlerhaft: Der KI werden keine Daten, kein Kontext oder keine Rolle zugewiesen. Da KI keine Daten hat, trifft sie entweder allgemeine Aussagen oder produziert „Interpretationen“ mit erfundenen Zahlen. Weder der Zeitraum noch die Abrechnung noch der Prüfungszweck sind klar.

Kraftvolle Aufforderung:

Ihre Rolle: Sie sind Analyseassistent und unterstützen einen unabhängigen Wirtschaftsprüfer. Die Kontrollhoheit liegt bei mir; Sie erstellen Entwürfe und Abrechnungen. Kontext: Nachfolgend finden Sie eine anonymisierte Zusammenfassung der Probebilanz (kein Firmenname). Mein Ziel ist es, die wesentlichen Veränderungen (horizontale Analyse) zwischen dem aktuellen Jahr und dem Vorjahr zu erkennen und die Abweichungen zu ermitteln, die untersucht werden müssen.Daten:[Kontoname; Vorjahresbetrag; Betragszeilen des laufenden Jahres]Aufgabe: 1) Berechnen Sie den Betrag und die prozentuale Änderung für jedes Konto. Zeigen Sie den Berechnungsschritt an, damit ich ihn überprüfen kann.2) Markieren Sie Elemente, die 20 % überschreiten oder das Vorzeichen ändern (z. B. Gewinn->Verlust), als „zu untersuchen“.3) Schlagen Sie 2-3 mögliche Erklärungshypothesen für jedes markierte Element vor; Beachten Sie, dass diese durch Beweise überprüft werden müssen.4) Erfinden Sie keine Zahlen, bei denen Sie sich nicht sicher sind oder die Sie nicht aus den Daten ableiten können. Schreiben Sie „Kann nicht aus Daten extrahieren“. Geben Sie die Ausgabe als Tabelle an.

Diese Behauptung ist aussagekräftig, weil sie die Rolle, die Grenzen (im gerichtlichen Prüfer), die Daten, die Schritte, die Überprüfbarkeit und das „Fälschungsverbot“ klar festlegt.

Häufige Fehler

• KI mit einer Ressource verwechseln. Verlassen Sie sich bei der Anzahl, dem Verhältnis, dem Standardartikel und dem Datum auf das Gedächtnis der KI. KI ist ein Peiler; Quellenkontrollbeweise und offizieller Text.
• Eingabeaufforderungen ohne Kontext schreiben. „Interpretieren“ sagen, ohne Rolle, Daten und Zweck anzugeben; Das Ergebnis wird gefälscht sein.
• Vertrauliche Daten unverändert einfügen. Weitergabe von Transkripten mit Kundennamen, TIN und personenbezogenen Daten ohne Anonymisierung; Datenschutz und KVKK-Verletzung.
• Die Ausgabe wird in eine Datei geschrieben, ohne sie zu validieren. Denken Sie, dass der fließende Text korrekt ist, und übertragen Sie ihn auf das Arbeitsblatt.
• Urteil delegieren. Voreilige Schlussfolgerungen mit der Begründung ziehen, dass „die KI es gesagt hat“; Das Prüfungsurteil ist nicht übertragbar.

Tipp: Gehen Sie in jede KI-Sitzung mit dem Geist eines Auditors: „Wo könnte diese Ausgabe falsch sein?“ Diese Frage ist das Gegenmittel zur Automatisierungsverzerrung und wir werden sie im gesamten Modul wiederholen.

Zusammenfassend

Künstliche Intelligenz ist ein leistungsstarker Helfer in der Wirtschaftsprüfung: Sie bereitet Daten auf, scannt, entwirft, berechnet und reduziert Stunden auf Minuten. Das Prüfungsurteil, die Beurteilung wesentlicher falscher Angaben und die Schlussfolgerung sind jedoch Sache des unabhängigen und kompetenten Prüfers. Sofern die Ergebnisse der KI nicht überprüft werden, sind sie genauso gültig wie ein nicht unterschriebenes Arbeitspapier. Drei unantastbare Prinzipien: Quelle und Neuberechnung (Authentifizierung), Prüfung mit Skepsis des Prüfers, Anonymisierung der Daten und Wahl sicherer Mittel (Vertraulichkeit und Unabhängigkeit). Mit zunehmendem Risiko wird die Rolle der KI kleiner und Ihr Urteilsvermögen wächst.

Anwendungsaufgabe

Wählen Sie drei sich wiederholende Aufgaben aus Ihrer eigenen Prüfungspraxis (oder einer hypothetischen Prüfung) aus: zum Beispiel (1) Extrahieren einer horizontalen Analysezusammenfassung aus der Probebilanz, (2) Auffinden einer Standardklausel, (3) Verfassen eines Arbeitspapiers. Schreiben Sie für jeden eine Eingabeaufforderung, indem Sie das obige Muster „starke Eingabeaufforderung“ verwenden. Fügen Sie die Rolle, anonymisierte Daten, Schritte und „Fabrikationsverbot“ hinzu. Führen Sie die Ausgabe dann durch drei Überprüfungsschritte (Quelle, Neuberechnung, skeptischer Test) und notieren Sie, welche Fehler Sie entdecken.

Checkliste

• [ ] Ich habe die Daten, die ich AI gegeben habe, anonymisiert; Ich habe den Kundennamen, die TIN und die persönlichen Daten nicht weitergegeben.
• [ ] Ich habe der Eingabeaufforderung Rolle, Kontext, Zweck und „keine Erfindung“ hinzugefügt.
• [ ] Ich habe jede Zahl und jedes Verhältnis in der Ausgabe mit einer unabhängigen Quelle neu berechnet.
• [ ] Ich habe die Norm-/Stoffverweise aus dem offiziellen Text bestätigt.
• [ ] Konvertieren Sie die Ausgabe in „Wo könnte es schiefgehen?“ Ich habe es skeptisch getestet mit der Frage:
• [ ] Das endgültige Urteil und die Meinung habe ich selbst getroffen; Ich habe KI nicht als Grund genannt.
• [ ] Ich habe die Eignung des von mir verwendeten Tools im Hinblick auf die Vertraulichkeit und Unabhängigkeit der Daten beurteilt.