Întrebarea cea mai utilă despre inteligența artificială în audit
De Andreas Schindler Publicat pe 28 septembrie 2026, ora 9:00 EDT | Actualizat pe 28 septembrie 2026, ora 9:01 EDT | 6 minute lectură
Cu toții cunoaștem povestea dominantă: inteligența artificială vine pentru muncă, pentru sarcinile repetitive și chiar pentru judecata profesională, iar singura întrebare este când. În audit, experiența noastră în construirea de instrumente AI pentru profesie indică o direcție diferită. Pe măsură ce instrumentele preiau mai mult din colectarea dovezilor, decizia umană despre ceea ce dovedesc acele dovezi devine actul cel mai valoros și cel mai expus din cadrul angajamentului.
Procesarea conținutului
Nu vedem auditorii devenind mai puțin integrați în muncă. Îi vedem devenind mai responsabili pentru valoarea unui audit. Motivul este structural. Un audit produce siguranță (assurance), nu un volum de muncă (throughput). Investitorii, creditorii și autoritățile de reglementare se bazează pe opinie atunci când angajează capital, iar acea opinie poartă semnătura unei persoane anume și răspunderea unei persoane anume. Un instrument care face munca mai rapidă, dar concluziile mai greu de apărat, nu a îmbunătățit auditul. A mutat riscul într-un loc mai greu de observat.
Nimic din toate acestea nu este menit să fie o pledoarie împotriva AI în audit. AI își are locul acolo și deja face parte din muncă din motive întemeiate. Argumentul se referă la modul în care sunt construite instrumentele și la proprietatea unică ce separă un instrument care întărește un audit de unul care îl slăbește fără ca nimeni să observe.
Modul de eșec al auditului este uman, nu al mașinii
Să începem cu un caz premonitoriu. Wirecard, compania germană de plăți, a fost adăugată la indicele DAX în 2018 și a intrat în insolvență doi ani mai târziu, după o fraudă construită în mare parte pe documente și capturi de ecran falsificate. Din 2016 până în 2018, auditorul Wirecard a verificat numerarul deținut de companie în străinătate folosind documente și capturi de ecran, în loc să contacteze direct băncile. Până la conturile din 2019, soldul în cauză ajunsese la aproximativ 1,9 miliarde de euro, despre care se spunea că se află în conturi de custodie la două bănci din Filipine. Atât compania, cât și un trustee terț au furnizat confirmările. Auditorul nu a contactat băncile în sine. În 2020, când a făcut-o în cele din urmă, băncile au declarat că documentele de pe antetul lor erau false. Insolvența a urmat în câteva zile.
Fiecare practicant care citește acest articol cunoaște regula încălcată. Confirmarea directă a soldurilor bancare este un principiu predat în primul an de studiu, iar ISA 505 impune auditorului să controleze procesul de confirmare externă. O captură de ecran furnizată de client nu are nicio greutate independentă. Este o afirmație a managementului, oferită ca dovadă pentru o afirmație a managementului. Lanțul de dovezi nu a părăsit niciodată partea auditată, deci s-a confirmat doar pe sine.
Autoritatea de supraveghere a auditului din Germania a constatat că auditorul a încălcat obligațiile sale profesionale, a amendat firma cu 500.000 de euro și a interzis acesteia să preia noi clienți de interes public timp de doi ani. Observați pentru ce a fost sancțiunea: o eroare de judecată, o decizie de a accepta dovezile clientului în locul confirmării independente. Capturile de ecran au fost doar mediul. Controlul defectuos a fost cauza. Tratarea AI ca fiind noul risc în audit inversează istoria. Dovezile proaste au fost întotdeauna o eroare umană, iar automatizarea schimbă doar viteza și scara la care se aplică un control slab. Scurtătura Wirecard a fost eficientă până când nu a mai fost, deoarece eficiența nu valorează nimic atunci când dovezile nu sunt reale. AI poate face un audit mai rapid. Dacă este adevărat, încă depinde de dovezi care nu se confirmă singure.
Instrumentele mai capabile cresc sarcina de judecată
Instrumentele mai bune pot face auditurile mai proaste, nu mai bune, dacă sunt construite greșit. Cercetările privind biasul de automatizare sunt consistente: oamenii supraestimează rezultatele automate sigure, le verifică mai puțin și moștenesc erorile acestora, iar efectul este cel mai puternic sub presiune de timp și mize mari – ceea ce descrie auditul în sezonul de vârf.
Un comentariu de la ICAEW a subliniat clar practicienilor: În funcție de modul în care este proiectată un sistem, un auditor poate aluneca de la analiza activă a datelor la revizuirea pasivă a unei analize pe care mașina a făcut-o deja. Oricine a folosit un asistent AI de uz general a simțit mecanismul. Pui o întrebare și primești un răspuns fluent, sigur, care uneori este pur și simplu greșit. Dacă îl prinzi, te costă câteva minute. Dacă nu, tot ceea ce este construit pe baza acelui răspuns este compromis. Într-o fereastră de chat, este o neplăcere. Într-un dosar de audit, poate fi fatal și este exact eroarea pe care un revizor este cel mai puțin probabil să o detecteze, deoarece un răspuns greșit, dar sigur, arată ca unul corect și sigur.
Prin urmare, întrebarea despre un instrument de audit nu a fost niciodată „cât de des este corect?” Acuratețea medie flattează vânzătorul și nu îi spune auditorului nimic despre răspunsul unic din fața sa atunci când semnează. Ceea ce contează este dacă instrumentul știe când este corect, dacă poate distinge o determinare de rutină, cu un grad înalt de încredere, de una care necesită intervenția umană și dacă spune acest lucru.
La joc este o alegere de design. Un instrument construit pentru autonomie maximă răspunde la tot cu o încredere egală și mută riscul pe seama revizorului. Un instrument construit în jurul calibrării își cuantifică propria incertitudine și direcționează elementele cu încredere scăzută către o persoană. Arată mai puțin impresionant într-o demonstrație, deoarece se oprește vizibil și întreabă. Oprirea arată mai puțin impresionant într-o demonstrație, deoarece se oprește vizibil și întreabă. Oprirea este ceea ce plasează atenția umană acolo unde este necesară judecata și lasă o înregistrare apărabilă a cine a decis ce.
La dnl, impactul este măsurabil. În primele luni ale anului 2026, instrumentul nostru a procesat 1,69 milioane de întrebări din lista de verificare a dezvăluirilor, acoperind cerințele germane, austriece, IFRS și ESRS. Pentru întrebările la care sistemul a fost suficient de încrezător pentru a răspunde singur, revizorii au acceptat 98,17% fără corecții; răspunsurile pregătite de oameni în același flux de lucru au fost acceptate în 92,68% din cazuri. Metrica este acceptarea de către revizor, iar întrebările cu răspuns automat sunt, prin design, cele pe care sistemul le-a judecat că le poate susține – cele mai dificile au fost direcționate către oameni. Această direcționare este calibrul care își face treaba, iar orice firmă poate testa aceleași cifre în propriile angajamente.
Reguli diferite, dar principii convergente
Autoritățile de reglementare lucrează la aceeași problemă, iar direcția este încurajatoare. Nimeni nu a scris o regulă specifică AI pentru audit, iar obligațiile care deja se aplică provin din standardele de management al calității, care nu menționează inteligența artificială și se aplică acesteia în totalitate. Când PCAOB și-a deschis agenda de stabilire a standardelor pentru comentarii publice în această vară, marile firme și furnizorii, inclusiv noi, au cerut în mare parte ghidare din partea personalului acum, mai degrabă decât un standard multianual care ar fi depășit înainte să intre în vigoare. FRC din Marea Britanie a emis ghiduri specifice AI, WPK din Germania menține un FAQ de lucru, iar IAASB a propus revizuiri la standardele sale privind dovezile. Drumurile diferă; principiul nu.
Principiul este că responsabilitatea umană primează, iar tehnologia o servește. Trei proprietăți fac acest lucru concret și acestea sunt întrebările pe care o firmă ar trebui să le pună oricărui instrument de audit pe care îl adoptă.
Trasabilitate: Fiecare concluzie asistată de AI poate fi urmărită până la dovada specifică pe care se bazează. Reproducibilitate: Intrările, versiunile modelului și ieșirile sunt documentate suficient de bine încât un revizor să poată reface procedura, deoarece refecea este ceea ce depinde inspecția. Și responsabilitate umană: Înregistrarea arată că un om a revizuit munca și rămâne responsabil pentru concluzie.
Instrumentul propune. Auditorul decide și semnează.
În cele din urmă, obiectivul este un dosar – unul pe care un inspector îl poate urmări și pe care o firmă îl poate apăra. Alegerea în fața profesiei este între un audit care este doar mai rapid și unul care este cu adevărat mai bun, iar doar al doilea servește investitorul care se bazează pe el. Firmele care fac acest lucru corect construiesc instrumente care plasează judecata umană, mai ascuțită și mai bine susținută, în centrul muncii. Ele judecă tehnologia cu un test simplu: dacă dosarul rezultat este mai ușor de apărat. Este același test care a făcut un audit de încredere atunci când instrumentele erau cărți legate, registre și creioane.
Andreas Schindler Fondator și CEO Andreas Schindler este Fondatorul și CEO-ul dnl.ai, o companie de tehnologie AI pentru audit, pe care a scos-o din Technische Universität Berlin în 2019... Citește biografia completă Pentru cereri de republicare și licențiere pentru acest articol, click aici.