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Abschlussprüfung neu gedacht: KI steigert Effizienz und Prüfungstiefe

Abschlussprüfung

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© Audavis GmbH
Komplexe Systemlandschaften, exponentiell wachsende Datenmengen und zunehmende Regulierung treffen auf begrenzte Ressourcen: eine Kombination, die klassische Prüfungsansätze an ihre Grenzen bringt. Die Wirtschaftsprüfung muss wettbewerbsfähiger und Kernaufgaben, wie die Abschlussprüfung, effizienter werden. Realisieren lässt sich dies mit innovativen, daten- und KI-gestützten Lösungen.

Prüfungsgesellschaften kämpfen vielerorts mit knappen Ressourcen

Interne Revision - Risikoerkennung mit KI
Audavis GmbH
In vielen Prüfungsgesellschaften wird der Umfang der Revisionstätigkeiten durch zwei Faktoren bestimmt: personelle Kapazitäten und technische Möglichkeiten. Beides reicht oft nicht aus, um die gestiegenen Anforderungen zu erfüllen. Der Prüfungsansatz ist daher häufig hinsichtlich der Datenauswertung eingeschränkt und stark abhängig von manuellem Aufwand. Besonders herausfordernd wird es, wenn sich Prüfungen über mehrere Buchungskreise, ERP-Instanzen oder Landesgesellschaften erstrecken. Denn dann stößt selbst eine gut aufgestellte Wirtschaftsprüfungsgesellschaft an organisatorische, zeitliche und qualitative Grenzen.

Zugleich wächst die Erwartung, dass die Abschlussprüfer nicht nur eine Kontrollfunktion wahrnehmen, sondern zunehmend wird auch prüfungsnahe Beratung von Wirtschaftsprüfern erwartet, die aktiv zur besseren Unternehmenssteuerung und Aufstellung von internen Kontrollsystemen beiträgt. Gefordert ist ein umfassender Blick auf Prozesse, Datenströme und potenzielle Risiken. Klassische Tools können diese Anforderungen kaum unterstützen. Entsprechend steigt der Bedarf nach Automatisierung, Skalierbarkeit und tieferer Datenintegration.

KI ermöglicht Vorhersage von Risiken

Interne Revision - Risikoerkennung mit KIInterne Revision - Risikoerkennung mit KI
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Ein technologischer Lösungsansatz liegt zukünftig in der Verlagerung von selektiven Einzelfallprüfungen hin zur kontinuierlichen Überwachung großer Datenmengen. An dieser Stelle kommt künstliche Intelligenz ins Spiel. So sind Systeme mit KI-basierter Anomalieerkennung mittlerweile in der Lage, in Echtzeit sämtliche Journalbuchungen zu analysieren und systematisch ungewöhnliche Muster zu identifizieren – unabhängig von Geschäftsbereich, Gesellschaft oder Zeitraum. Damit entstehen neue Möglichkeiten, Risiken zu erkennen, bevor sie zu Problemen werden.

Besonders relevant ist der Einsatz generativer KI-Modelle. Denn diese verstehen nicht nur die Datenstruktur, sondern erkennen auch fachliche Zusammenhänge. Auffälligkeiten werden also nicht isoliert dargestellt, sondern mit dem jeweiligen Risikokontext verknüpft – beispielsweise mit bestimmten Prozessschwächen, Kontrolllücken oder regulatorischen Anforderungen. So entsteht eine inhaltlich angereicherte Analyse, die den Prüfer gezielt in seinen Bewertungshandlungen unterstützt.

Die Methodik mündet in einem Ansatz, der als "Augmented Auditing" beschrieben werden könnte: einer intelligenten, permanenten Prüfung in Echtzeit. Der Buchungsstoff wird hierbei kontinuierlich durchleuchtet, Auffälligkeiten werden automatisch dokumentiert und Risiken fortlaufend neu bewertet. Dadurch verändert sich die Rolle der Revision. Sie wird zum datenkompetenten Partner der Unternehmensführung.

Lösung aus München bringt KI in Prüfprozesse

Interne Revision - Risikoerkennung mit KI
Audavis GmbH
Ein Unternehmen, das diesen Wandel aktiv gestaltet, ist AUDAVIS aus München. Das 2023 gegründete Start-up entwickelt spezialisierte Lösungen für die datenbasierte Wirtschaftsprüfung, insbesondere der Jahresabschlussprüfung, aber auch für die interne Revision und Rechnungsprüfung zum Einsatz kommen können. Der Fokus liegt klar auf der Verbindung von Automatisierung, künstlicher Intelligenz und prüferischer Fachlogik. Entstanden aus der Praxis heraus, verfolgt AUDAVIS das Ziel, Prüfungsprozesse nicht nur effizienter, sondern auch qualitativ fundierter zu gestalten und damit die Prüfungstiefe zu erhöhen.

Das System von AUDAVIS automatisiert aufwendige Analyseschritte. Von der Datenextraktion über die dynamische Modellierung bis zur visuellen Aufbereitung vergehen nur wenige Minuten. Bereits beim Prüfungsstart liegen prüfungsrelevante Ergebnisse strukturiert vor. IDW- und ISA-konforme Arbeitspapiere, die sich direkt weiterverarbeiten lassen, werden ebenfalls bereitgestellt. Somit werden einerseits Ressourcen geschont, andererseits auch Abläufe standardisiert.

Zentrales Element von AUDAVIS ist die KI-gestützte Anomalieerkennung. Sie basiert auf Erfahrungswerten und lernenden Algorithmen, die den Buchungsstoff ganzheitlich durchleuchten. Ergänzt wird dies durch generative KI, die Kontext herstellt: Ungewöhnliche Sachverhalte werden inhaltlich interpretiert und mit bestehenden Risiken, Normen oder Prüfungsplänen verknüpft. Diese Kontextualisierung hebt die Lösung klar von einfachen Analytics-Plattformen ab.

Im Ergebnis erhält die interne Revision datenbasierte Arbeitspapiere, die exakt dem typischen Aufbau klassischer Prüfungshandlungen entsprechen. Sie werden direkt aus dem Buchungsstoff erzeugt und lassen sich in gängige Dokumentationssysteme exportieren. Für explorative Fragestellungen stehen zudem interaktive Dashboards zur Verfügung. Sie erlauben eine freie Navigation durch Datenmodelle, inklusive Drilldown auf Einzelbuchungsebene.

Strategische Steuerung durch Daten möglich

Die Vorteile reichen weit über die eigentliche Prüfung hinaus. Für die prüfungsnahe Beratung sowie für CFOs ergeben sich mit dem Ansatz neue Einblicke. Datenanalysen für eine große Bandbreite an Prüfungshandlungen ermöglichen fundierte Entscheidungen auf Basis aktueller Buchungsinformationen. Gleichzeitig wird die Compliance-Stabilität erhöht, da systemseitig Risiken revisionssicher identifiziert und dokumentiert werden.

Zudem fügt sich AUDAVIS gut in moderne Digitalisierungsstrategien ein, ohne eigene IT-Ressourcen langfristig zu binden, denn die Cloud-Architektur garantiert Skalierbarkeit und schnelle Einsatzbereitschaft ohne Rüstzeiten. Die Integration erfolgt über offene Schnittstellen zu den ERP- und Buchungssystemen von SAP, DATEV, Microsoft, Sage, eGecko und weiteren.

Renommierte Wirtschaftsprüfungsgesellschaften, beispielsweise Mitglieder des HLB-Netzwerks, setzen die Lösung bereits erfolgreich ein. Der Einsatz KI-gestützter Datenanalysen in der Finanz- und Rechnungsprüfung sowie der internen Revision bringt aber auch Unternehmen ganz direkt strategische Vorteile.
Die Anforderungen an die Jahresabschlussprüfung auch im Kontext des Fachkräftemangels steigen – und mit ihnen die Notwendigkeit, neue Wege zu gehen und mehr Effizienz mit KI zu erreichen. KI-gestützte Lösungen wie die von AUDAVIS zeigen, wie diesen Herausforderungen begegnet werden kann. Wer sich für den Ansatz interessiert, findet auf audavis.ai weitere Details.
Impressum
AUDAVIS GmbH
Aunkofer Benjamin Oskar-von-Miller-Ring 20 80333 München Deutschland
@: helloaudavis.ai
https://www.audavis.ai/impressum/
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