Wer würde sich heute mit dem Wissen in ein Flugzeug setzen, dass im Cockpit kein Pilot sitzt? Technologisch kann ein Autopilot das gesamte Spektrum vom Start über den gesamten Flug bis zur Landung abdecken. Nichtsdestotrotz macht es einen wesentlichen Unterschied, ob ein vollautomatisches System von einem Menschen überblickt wird oder nicht. In der Wirtschaftsprüfung ist der Fall ähnlich. Die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz machen es möglich, dass Maschinen in Zukunft komplexe Aufgaben beherrschen werden.

Ohne Cognitive Computing ist Big Data nicht beherrschbar

Die Antwort auf diese Frage lässt sich nicht auf ein einfaches ‚Ja‘ oder ‚Nein‘ reduzieren. Denn Künstliche Intelligenz kann nicht nur komplexe Aufgaben bewältigen, zu deren Lösung kognitive Fähigkeiten nötig sind. Vielmehr wird es ohne Cognitive Computing in Zukunft nur noch schwer möglich sein, die immer größer werdenden Datenmengen zu beherrschen und sinnvoll auszuwerten. Das gilt insbesondere auch für den Bereich der Wirtschaftsprüfung. Dass Künstliche Intelligenz in der einen oder anderen Form in allen Branchen Realität werden wird, ist heutzutage unumstritten. Der essenzielle zweite Schritt ist darum die Frage, wie eine Implementierung sinnvoll aussehen kann und wie Menschen sich auf ihre neue Rolle vorbereiten müssen.

Der digitale Coworker

KI-gestützte Anwendungen sind im Bereich Wirtschaftsprüfung längst Realität. Wobei es kein System gibt, bei dem Computer einfach „machen“ und die Ergebnisse blind übernommen werden. Wir sind aktuell in der Phase, in der wir mit Computern zusammenarbeiten. Die Zusammenarbeit dient dazu, neueste Technologien in Kombination mit Expertenwissen einzusetzen. In den folgenden Bereichen nutzen wir zum Beispiel Künstliche Intelligenz bereits heute:

• Bei der Risikoeinschätzung
• Bei Abstimmungshandlungen
• In der Vertragsauswertung

Die Transformation der Wirtschaftsprüfung

Diese Entwicklung wird alle bisherigen Prüfungsprozesse und die Rolle der beteiligten Akteure grundlegend verändern. Eine wichtige Bedeutung bei dem Transformationsprozess spielen selbstlernende künstliche neuronale Netze. Weder Mandanten noch Rechnungslegung sind standardisiert. Der Vorteil von selbstlernenden intelligenten Systemen ist aber gerade die Fähigkeit, auch auf unbekannte Ereignisse anwendbar zu sein.

Die folgende Analogie macht es deutlich: Ein intelligentes Übersetzungsprogramm kann nicht nur ein vordefiniertes Text-Level übersetzen, sondern jede beliebige Äußerung der trainierten Sprache. Ebenso wie es nicht möglich ist, einem Sprachprogramm jede erdenkliche Aussage beizubringen, ist es nicht möglich, jeden einzelnen Aspekt der Wirtschaftsprüfung einzuprogrammieren.

Zur aktuellen Anwendbarkeit von KI in der Wirtschaftsprüfung

Adaptive intelligente Systeme haben eine Achillesferse und zwar gerade weil ihre internen Routinen nicht gleichbleibend sind. Ein vollständig auf KI gestützter Ansatz unter Anwendung heutiger Prüfungsstandards ist auch deshalb unvorstellbar. Bei der Dokumentation von Prüfergebnissen wäre es unmöglich zu testieren, dass ein bestimmtes Ergebnis oder Umsätze von einem intelligenten System überprüft wurden, ohne dass diese Aussagen nachvollziehbar sind. Auch der zu prüfende Mandant dürfte sich schwertun, entsprechende Ergebnisse zu akzeptieren und auf deren Basis zum Beispiel Korrekturbuchungen vorzunehmen.

Das Potenzial von KI bei der Abschlussprüfung

Auch wenn aus heutiger Perspektive eine vollständig automatisierte Prüfung nicht realisierbar ist, bringen Methoden wie maschinelles Lernen oder neuronale Netze ein enormes Wertschöpfungspotenzial mit sich. Denn wertschöpfende Tätigkeiten basieren nicht auf der Erfüllung von Routineaufgaben. Wenn sich durch den Einsatz von KI anspruchsvolle Teilaufgaben automatisieren lassen, schafft das für den Menschen mehr Raum für Aufgaben, die nur er bewältigen kann. In dieser Hinsicht befördert KI den tatsächlich wertschöpfenden Prozess.

Ein wesentlicher Bestandteil der Abschlussprüfung ist die finale Beurteilung, ob ein Abschluss frei von Fehlern ist. Ich glaube, diesen Vorgang kann eine Maschine mit Künstlicher Intelligenz in Zukunft übernehmen. Sobald es Unstimmigkeiten oder Auffälligkeiten gibt – die im Einzelfall eine Frage des Ermessens sind – werden die Prüfer darüber informiert. Daneben hat der Abschlussprüfer künftig die Aufgabe, ein Gesamturteil zur Darstellung zu fällen. Um dies zu leisten, brauchen Prüfer im KI-Zeitalter neue Kompetenzen und Fähigkeiten.

Die neue Rolle des Menschen bei der Prüfung

Die entscheidenden Fragen an den Wirtschaftsprüfer werden in Zukunft auch solche sein wie „Wurde die verwendete Technologie richtig eingesetzt?“ und „Wurden die richtigen Methoden angewendet, um den Sachverhalt zu prüfen?“. Oder noch einfacher: „Wurden überhaupt die richtigen Fragen gestellt?“. Mit dem Einsatz von intelligenten Systemen in der Wirtschaftsprüfung steigen gleichzeitig die Anforderungen an die Prüfer. In Zukunft werden neue Themen in der Abschlussprüfung eine Rolle spielen, die aufgrund von technischen Limitierungen heute noch kein Gegenstand der Prüfung sind.

Die Anforderungen an ein extrem hohes technisches Wissen steigen damit immer mehr an. Gleichzeitig müssen Prüfer weiterhin fachlich sehr gut sein und nach wie vor soziale Kompetenzen haben. Die Zusammenarbeit mit dem Mandanten wird auch in Zukunft nicht wegfallen und eine vertrauensvolle Beziehung kann man nicht digitalisieren. Prüfer müssen künftig ein noch stärkeres technisches, prozessuales Verständnis haben, um die Schritte von intelligenten Systemen nachvollziehen zu können. Außerdem müssen sie in der Lage sein, abzuschätzen, wann sich der Einsatz einer Technologie wirklich lohnt.

Die Zukunft der Prüfung

Die Rolle des Menschen in der Wirtschaftsprüfung wird sich ändern. Genauer gesagt, wird sich das Aufgabenspektrum vor allem in einer Hinsicht erweitern müssen. Es ist meiner Ansicht nach absolut notwendig, sicherzustellen, dass auf KI basierende Anwendungen weder Fehler machen noch manipulierbar sind. In diesem Zuge brauchen wir künftig erfahrene Wirtschaftsprüfer, die aufgrund ihrer Expertise beurteilen können, ob Resultate plausibel sind oder nicht. Nur so zahlen sich letztendlich höhere Effizienz und Produktivität, die durch KI möglich werden, aus.