BI-Lösungen, Teil 3: Kollegin KI gehört ins Team

Im ersten Teil und zweiten Teil unserer Serie haben wir gesehen: BI-Lösungen geben der Welt der Wirtschaftsprüfung ein neues Gesicht. Im dritten Teil geht es um die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) bei diesem Wandel.

Aussagekräftige Informationen dank KI

Erfolgreiche Wirtschaftsprüfer*innen machen stets aus neuen technischen Chancen attraktive Vorteile für sich und ihre Mandant*innen. Dies gilt auch für das Hype-Thema Künstliche Intelligenz bzw. Maschinelles Lernen.

Einfach gesagt steht Künstliche Intelligenz für digitale Systeme, die in Sekundenschnelle Muster in großen und komplexen Datenmengen erkennen. So können zum Beispiel Sachverhalte besser bewertet und Entscheidungen gezielter getroffen werden. Maschinelles Lernen bedeutet dabei, dass die KI-Systeme ihre Leistung selbstständig oder nach Feedbacks beständig verbessern.

Anschwellende Datenflut

Wir sind uns sicher: Künstliche Intelligenz ist gekommen, um zu bleiben. Dies belegt auch der Blick in einen anderen Bereich: So prognostiziert der Markforschungsexperte Gartner, dass bis 2025 75 Prozent der Venture-Capital-Investoren KI-Systeme einsetzen, um ihre Investitionsentscheidungen zu treffen.

Dieser Trend wird sich sicher auch im Bereich der Wirtschaftsprüfung zeigen. Befeuert wird er durch das exponentielle Wachstum der vorgehaltenen Daten: 2025 umfasst das gesamte Datenvolumen voraussichtlich sage und schreibe 165 Zettabytes – ein Zettabyte sind 10 hoch 21 Bytes, also 1.000.000.000.000.000.000.000 Bytes.

Auch wenn die Datenflut in den jeweiligen Unternehmen natürlich deutlich kleiner ist – groß genug ist sie allemal, um das interne Datenmanagement zu einer immensen Herausforderung zu machen. Davon sind auch externe Parteien wie Wirtschaftsprüfer*innen betroffen; sie werden damit „beglückt“, dass sich die Daten in ihrer Art von Mandat zu Mandat unterscheiden und zudem oft auch unstrukturiert vorliegen.

Von unstrukturierten Daten zum praktikablen Data Warehouse

Gerade die Auswertung unstrukturierter Daten ist nicht ohne. Doch auch dafür gibt es im Rahmen eines automatisierten Datenmanagements Lösungen, die ihren Weg zunehmend in die Wirtschaftsprüfungsgesellschaften finden werden.

Dazu gehört die Data Warehouse Automation: Daten werden aus unterschiedlichen Quellen extrahiert, in ein gewünschtes Format transformiert, in das Data Warehouse geladen und an geeigneter Stelle integriert. Dies geschieht nahezu in Echtzeit: Ändern sich die Ausgangsdaten, ist kurz darauf auch das Data Warehouse up to date.

Die strukturierten Daten stehen dann umgehend für weitere Anwendungen zur Verfügung – etwa für ein gezieltes Data Mining, komplexe KI-basierte Data Analytics oder ein Online-Monitoring mit attraktiven Reporting-Möglichkeiten.

Reibungsloses Miteinander von Prüfer*innen und Mandant*innen

KI, Data Analytics & Co. werden auch das Miteinander von Wirtschaftsprüfer*innen und Mandant*innen verändern. Ein Beispiel dafür ist das Remote Audit in Kombination mit einem Continous Auditing: Die Prüfer*innen können dabei „aus der Ferne“ alle relevanten Daten einsehen und übersichtlich visualisiert laufend im Blick behalten. Dies wird sich wie die Video-Konferenz als neuer Standard etablieren.

Mandant*innen werden so von aufwändigen manuellen Tätigkeiten befreit, und auch die Prüfungsteams haben es dabei leichter: Alles geht standardisiert und automatisiert über die Bühne – ein zeitraubendes Hin und Her ist dann Schnee von gestern. Zudem können Chatbots für einfache Nachfragen genutzt werden.

Sollen dabei im Rahmen von Advanced Analytics die Daten etwa auch für Prognosen bzw. vorausschauende Analysen genutzt werden, müssen sie in einer angemessenen Qualität vorliegen. Damit sind gewisse Herausforderungen verbunden, die jedoch bei einem überschaubaren Aufwand gemeistert werden können. Pflicht ist natürlich auch ein umfassender Datenschutz.

Die Demokratisierung der Künstlichen Intelligenz

KI bleibt kein Expertenthema. Bereits heute wird der Zugang zu KI-Technologien durch No-Code-Plattformen demokratisiert: Auch wer von Programmierung keine Ahnung hat, kann damit praktikable Anwendungen über eine grafische Benutzeroberfläche einfach gestalten. Low-Code-Plattformen erfordern etwas mehr Know-how, öffnen jedoch das Anwendungsdesign ebenfalls für einen weiten Kreis.

Kaum vorstellbar? Denken wir nur an die Gestaltung von Websites. Vor ein paar Jahren brauchte es dazu noch umfassende technische Kenntnisse; heute kann sich jede*r relativ schnell ihren*seinen eigenen Internetauftritt basteln.

In dieselbe Richtung gehen kommerzielle KI-Plattformen. Via Cloud bieten sie auch technisch weniger Versierten alle Tools und Methoden, um ein KI-Projekt auf die Beine zu stellen. Dies betrifft die Abschlussprüfer*innen gleich doppelt: Zum einen haben sie selbst einen leichten Zugang zu KI-Technologien. Zum anderen gilt dies auch für ihre Mandant*innen – und wenn diese solche Lösungen für ihre Abschlussprüfung nutzen, sollten auch ihre Berater*innen davon eine Ahnung haben.

Eine noch wertigere Rolle für den Finanzbereich

Bereits heute ist der Finanzbereich in alle wichtigen Entscheidungen eines Unternehmens eingebunden; Executives, Aufsichtsrät*innen und andere Stakeholder brauchen seine Expertise, um die Weichen richtig zu stellen.

KI-Lösungen bieten dem Finanzbereich jetzt die Möglichkeit, seine bisherigen Leistungen auf ein neues Niveau zu heben und seine Rolle weiter aufzuwerten. Mit geeigneten Tools kann er zum Beispiel

• im Rahmen von Szenarioanalysen bei unterschiedlichen Zeithorizonten die finanzwirtschaftliche Wirkung diverser Handlungsoptionen auf Knopfdruck bewerten,
• die konkrete strategische Planung mit Blick auf deren finanzwirtschaftliche Risiken und Chancen challengen,
• den Trade-off komplexer zusammenspielender Faktoren in klare Zahlen fassen, auch wenn sich die Welt gerade erst wieder geändert hat
• oder auch automatisierte Forecasts für sich und seine jeweiligen Ansprechpartner*innen im Handumdrehen durchführen und in aussagekräftige Reports bringen.

Prüfer*innen und KI – ein starkes Team

Der Phantasie sind hier kaum Grenzen gesetzt. Zwei Dinge sind jedoch wichtig: Die Finanzexpert*innen müssen zum einen auf ihre Rolle als Hüter*innen und Dompteur*innen der Daten gut vorbereitet und in Sachen KI und Data & Analytics fit gemacht werden; dem sollten auch ihre Anforderungsprofile entsprechen.

Zum anderen muss stets der Mensch das letzte Wort haben. Finanzexpert*innen, Prüfer*innen und andere Berater*innen tragen die Verantwortung; sie kann nicht an ein System delegiert werden. Unter dem Strich zählen Erfahrung und gründliches Abwägen, allein schon weil das Zahlenwerk oder Rechnungslegungsvorschriften regelmäßig Interpretationsspielräume lassen.

Die einfache Unternehmensplanung anhand von Vorjahresinformationen führt jedenfalls nicht weiter. Gefragt ist der faktenbasierte und analytisch klare Blick nach vorn. Und dabei können KI-Lösungen durchaus helfen. Die Kollegin KI gehört mit ins Team.

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