KI-basiertes Journal Entry Testing – Mehrwert für Mandant und Abschlussprüfer

Künstliche Intelligenz führt zu einer grundlegenden Transformation in Bezug auf die Analyse von finanziellen Datenströmen und rückt somit als eine evidenzbasierte Komponente während eines Journal Entry Testings zur Steigerung der Prüfungsqualität immer mehr in den Fokus. Dabei bieten KI-Technologien nicht nur mehr Prüfungs­qua­lität in Abschlussprüfungen für Mandanten, sondern ermöglichen auch ein deutlich tieferes und weitreichenderes Verständnis über die Buchungsvorgänge in einem Unternehmen.

Traditionelle Ansätze und Methoden der Anomalie Erkennung basieren häufig auf regelbasierten und stich­probenorientierten Ansätzen. Diese sind nicht nur sehr zeitaufwendig, sondern unterliegen auch Einschrän­kungen bei der Erkennung nicht-linearer bzw. komplexer Betrugsmuster. Demgegenüber stehen KI-Technolo­gien, welche durch Maschinelles Lernen dynamische Modelle auf Basis der zugrundeliegenden Journal Entries ableiten und somit signifikante Vorteile bieten. Dazu zählt die „intelligente“ Detektion von Ausreißern, welche mit einer Qualitätssteigerung bei Prüfungen von Jahresabschlüssen verbunden ist. Daraus resultiert auch ein Mehrwert für den Mandanten, indem ein detailliertes Verständnis über die Grundgesamtheit aller Buchungsvor­gänge geschaffen wird und dabei auffällige Buchungslinien durch die KI markiert werden. Insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens sind in der Lage, nicht-lineare und hochdimensionale Datenbeziehungen in einer Grundgesamtheit an Journal Entries zu erkennen, welche durch regelbasierte Ansätze oder auf Basis einer manuellen Durchsicht für einen Menschen nur schwer identifizierbar wären. Anomalien sind für Mandanten meist mit negativen monetären Effekten und Ineffizienzen in innerbetrieblichen Geschäftspro­zessen verbunden. Mit einer KI-basierten Anomalie Erkennung können wir Ihnen dabei helfen, diese aufzude­cken und zukünftig zu verhindern. 

Die Genauigkeit in der Identifizierung etwaiger Anomalien wird durch ein iteratives Training der KI-Technologie stetig verbessert. Dabei lernt die KI auf Basis von Feedback und anhand der Eigenschaften einzelner Journal Entries die Funktionalität zur Erkennung von Ausreißern entsprechend zu maximieren. Der Einsatz von KI-Technologien zur Analyse von Journal Entries geht mit einer erhöhten Präzision einher, indem Anomalie Scores eine Indikation hinsichtlich der Auffälligkeit einer Buchungslinie ausgeben und damit sog. „false-positives“ reduzieren. Anomalie Scores legen dabei den Fokus des Endanwenders auf die wahrscheinlich relevantesten Anomalien in den Journal Entries. 

So überzeugend die Vorteile der KI auch sind, so beachten wir als Rödl & Partner verschiedenste Aspekte bei der Anwendung einer KI-basierten Analyse von Journal Entries eines Mandanten.

Einer der bedeutsamsten Faktoren ist dabei die Sicherstellung der Vertraulichkeit Ihrer Daten. Dabei achten wir stets darauf, eine datenschutzkonforme Verarbeitung zu gewährleisten. Zudem tragen wir als Rödl & Partner dafür Sorge, eine hohe Qualität der Input Daten für die Anwendung von KI-Technologien zur Verfügung zu stellen, damit hochwertige und reliable Ergebnisse von dieser KI mit einem damit einhergehenden Mehrwert für uns als Abschlussprüfer und Sie als Mandant realisiert werden können. Ein tiefgehendes Verständnis hinsich­t­lich der Funktionsweise der KI-Technologie ist dabei essenziell, damit die Ausgabe einer KI sachgerecht durch einen Abschlussprüfer interpretiert werden kann. 

Wir als Rödl & Partner bieten Ihnen stets KI-Technologien an, die unter Einbeziehung von Experten mit fach­spezifischem Wissen entwickelt und trainiert wurden, damit Sie von einer erhöhten Prüfungsqualität aber auch detaillierten Einsicht in Ihre Buchungsvorgänge innerhalb Ihrer Geschäftsprozesse profitieren. Darüber hinaus werden die KI-Technologien auf der notwendigen technologischen Infrastruktur von Rödl & Partner aufgesetzt, um etwaige externe Bedrohungen oder Datenschutzkonflikte zu vermeiden.

Haben wir Ihr Interesse an einer KI-basierten Anomalie Erkennung in den Buchhaltungslinien Ihrer inner­be­trieb­lichen Geschäftsprozesse geweckt? Dann sprechen Sie uns gerne an!​​