{"id":17715,"date":"2020-10-27T09:04:06","date_gmt":"2020-10-27T13:04:06","guid":{"rendered":"https:\/\/intosai.nclud.com\/journal-entry\/artificial-intelligence-preparing-for-the-future-of-audit\/"},"modified":"2023-05-12T17:54:50","modified_gmt":"2023-05-12T21:54:50","slug":"artificial-intelligence-preparing-for-the-future-of-audit","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/journal-entry\/artificial-intelligence-preparing-for-the-future-of-audit\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz: Vorbereitungen f\u00fcr die Zukunft der Rechnungspr\u00fcfung"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

von Ramu Prasad Dotel, Stellvertretender Auditor General, Office of the Auditor General, Nepal<\/em><\/p>\n\n\n\n

Hintergrund<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die technologische Revolution hat unser Leben in unglaublicher Weise ver\u00e4ndert und gest\u00f6rt, und mit den st\u00e4ndig wachsenden Datenmengen und den damit verbundenen Aufsichtsprozessen erfordert auch die Dynamik der \u00f6ffentlichen Finanzkontrolle erhebliche Ver\u00e4nderungen.<\/p>\n\n\n\n

Die auf dem XXIII. Kongress der Internationalen Organisation der Obersten Rechnungskontrollbeh\u00f6rden (INTOSAI) verabschiedete Moskauer Deklaration ermutigt die Obersten Rechnungskontrollbeh\u00f6rden (ORKB), die Pr\u00fcfer der Zukunft heranzubilden, die in der Lage sind, Datenanalysen, Instrumente der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) und fortschrittliche qualitative Methoden zu nutzen, Innovationen zu f\u00f6rdern und als strategische Akteure, Wissensvermittler und Produzenten von Zukunftsvisionen zu agieren.<\/p>\n\n\n\n

AI Definiert<\/h2>\n\n\n\n

Die Organisation f\u00fcr wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung definiert KI als ein maschinengest\u00fctztes System, das angesichts einer Reihe von durch den Menschen definierten Zielen Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen treffen kann, die die reale oder virtuelle Umgebung beeinflussen<\/p>\n\n\n\n

Bei KI-Systemen, die f\u00fcr einen mehr oder weniger autonomen Betrieb ausgelegt sind, werden gro\u00dfe Mengen an Daten eingegeben, die f\u00fcr eine bestimmte Aufgabe relevant sind, und eine Reihe von Regeln erstellt, die der Maschine helfen, aus diesen Daten zu lernen und zu bestimmen, wie sie die Aufgabe effizient ausf\u00fchren kann. Die Kernphilosophie des KI-Systems: Verwendung von Algorithmen, um zugrunde liegende Muster zu erkennen, die im Allgemeinen nicht sichtbar sind.<\/p>\n\n\n\n

Solche Aktionen ahmen das menschliche Gehirn nach, was ein gewisses Ma\u00df an Denken, Analysieren, Argumentieren und Diskretion voraussetzt. Wenn solche Handlungen von einer Maschine oder einem Computer ausgef\u00fchrt werden, spricht man von k\u00fcnstlicher Intelligenz. Beispiele hierf\u00fcr sind Sprach- und Gesichtserkennungstechnologie, menschlich agierende Roboter und fahrerlose Autos.<\/p>\n\n\n\n

Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz in der \u00f6ffentlichen Finanzkontrolle<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

KI kann den Pr\u00fcfungsprozess vereinfachen, da sie dazu beitr\u00e4gt, viele zeitaufw\u00e4ndige Aufgaben effizienter zu erledigen. Als konzeptioneller Weg zu einer gesichtslosen oder ferngesteuerten Pr\u00fcfung plant die ORKB Nepal derzeit die Einf\u00fchrung von KI-Tools zur Unterst\u00fctzung der Pr\u00fcfungsarbeit, einschlie\u00dflich<\/p>\n\n\n\n

\n Robotergest\u00fctzte Prozessautomatisierung (RPA<\/strong>\n<\/em>). Viele sich wiederholende Pr\u00fcfungsaufgaben k\u00f6nnen mit RPA effizienter durchgef\u00fchrt werden. Nachdem die Daten der gepr\u00fcften Stellen in das System der ORKB hochgeladen wurden, kann RPA Unstimmigkeiten und Ausrei\u00dfer identifizieren, die dann von menschlichen Pr\u00fcfern behoben werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

So werden zum Beispiel bei Zahlungen Steuerabz\u00fcge zu einem vorgeschriebenen Satz abgezogen. Wenn solche Zahlungen ohne die vorgeschriebenen Steuerabz\u00fcge erfolgen, teilt RPA diese Informationen mit, so dass menschliche Pr\u00fcfer weitere Nachforschungen anstellen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die Leistungsf\u00e4higkeit von Robotertechnologien kann auch genutzt werden, um mehrere Variablen zu ber\u00fccksichtigen, und sie k\u00f6nnen so programmiert werden, dass sie den verschiedenen Interessengruppen Warnungen zukommen lassen.<\/p>\n\n\n\n

\n Suchoptimierungs-Tools<\/strong>\n<\/em>. Die Risikobewertung ist eine zentrale Pr\u00fcfungst\u00e4tigkeit, und die ORKB Nepal weist die Pr\u00fcfungsressourcen nach dem Grad des Risikos zu.<\/p>\n\n\n\n

KI-Algorithmen k\u00f6nnen zur Klassifizierung und zum Clustern von Entit\u00e4ten verwendet werden, w\u00e4hrend eine KI-gest\u00fctzte Risikomaschine eine Bewertung der zunehmenden Art des Risikos berechnen kann. Die Risikokomponente kann so programmiert werden, dass sie verschiedene Kriterien wie Wesentlichkeit, Transaktionsvolumen und -klasse, Sensibilit\u00e4t und Komplexit\u00e4t ber\u00fccksichtigt und die gepr\u00fcften Stellen kategorisiert, was die Ressourcenzuweisung erleichtert.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus hilft KI, die inh\u00e4renten Beschr\u00e4nkungen von Stichprobenpr\u00fcfungen zu beseitigen, indem sie verschiedene Kontrollpunkte zur Analyse von Transaktionen verwendet und diese als hohes, mittleres oder geringes Risiko kategorisiert.<\/p>\n\n\n\n

Die Verwendung von KI-Algorithmen zur Abbildung von Kontrollpunkten erm\u00f6glicht \u00dcberpr\u00fcfungen mit nur einem Klick, und risikoreiche Transaktionen k\u00f6nnen schnell durchsucht werden und Warnmeldungen an Pr\u00fcfer liefern.<\/p>\n\n\n\n

Ebenso hilfreich sind Suchoptimierungstools bei der Identifizierung hochwertiger Beschaffungen und raumbezogener Analysen. Die Suchoptimierung ist auch bei Steuerpr\u00fcfungen wirksam, da die KI Steuerr\u00fcckst\u00e4nde und Anomalien schnell erkennen kann, z. B. Steuererkl\u00e4rungen mit h\u00e4ufigen Verlusten, negative Brutto- und Nettogewinnquoten und unterschiedliche Zolls\u00e4tze f\u00fcr \u00e4hnliche Waren.<\/p>\n\n\n\n

\n K\u00fcnstliches neuronales Netz<\/strong>\n<\/em>. K\u00fcnstliche neuronale Netze erkennen und speichern Daten- oder Transaktionsmuster, und die ORKB Nepal erstellt ein Prognosemodell auf der Grundlage von Problemen oder Beobachtungen, die bei fr\u00fcheren Pr\u00fcfungen festgestellt wurden, wie z. B. Kosten- und Zeit\u00fcberschreitungen, Unstimmigkeiten im Beschaffungsgesetz, Steuerfehlberechnungen, nicht genehmigte Auszahlungen von staatlichen Zusch\u00fcssen und ungew\u00f6hnliche Ausgaben, um \u00e4hnliche F\u00e4lle zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n

In diesem Zusammenhang wird die ORKB Nepal die optische Zeichenerkennung einsetzen, um die Extraktion bestimmter fester feldbasierter Informationen aus Dokumenten in verschiedenen Formaten zu automatisieren, und Algorithmen verwenden, die die Daten der Einnahmenerhebung abgleichen, um die Schlussfolgerungen der Pr\u00fcfung zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

Informationsextraktion und Data Mining.<\/strong><\/em> KI kann dazu verwendet werden, die in verschiedenen Systemen gespeicherten staatlichen Einnahmen und Ausgaben zu erfassen, zu b\u00fcndeln, zu extrahieren und zu analysieren. Algorithmen k\u00f6nnen auch Import-Export-Daten aus integrierten Systemen best\u00e4tigen, um Anomalien schnell zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n

So kann die ORKB Nepal beispielsweise mit Hilfe von KI die von den Herstellern ver\u00f6ffentlichten Katalogpreise f\u00fcr Waren suchen und mit den Preisen f\u00fcr \u00f6ffentliche Auftr\u00e4ge vergleichen. Ebenso k\u00f6nnen die Verkaufsinformationen eines Unternehmens durch Anwendung von Data-Mining-Techniken in sozialen Medien oder auf entsprechenden Websites untersucht werden.<\/p>\n\n\n\n

Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache.<\/strong><\/em> Diese Algorithmen k\u00f6nnen die Klassifizierung von Pr\u00fcfungsbeobachtungen auf der Grundlage historischer Daten automatisieren, um Kriterien zu lernen und \u00e4hnliche Regeln f\u00fcr die Automatisierung von Aufgaben anzuwenden.<\/p>\n\n\n\n

Das Verstehen nat\u00fcrlicher Sprache erm\u00f6glicht die \u00dcberpr\u00fcfung von Daten und erstellt automatisch Frageb\u00f6gen, die an die gepr\u00fcften Stellen geschickt werden, wenn auff\u00e4llige L\u00fccken auftreten.<\/p>\n\n\n\n

Wenn ein System beispielsweise einen erheblichen Anstieg der Gemeinkosten, L\u00f6hne und Geh\u00e4lter sowie der Vertriebskosten des Steuerpflichtigen im Vergleich zum Vorjahr feststellt, kann es automatisch Fragen zu den Gr\u00fcnden und Belegen f\u00fcr diese Bedingungen generieren.<\/p>\n\n\n\n

Ebenso kann die nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung Fragen stellen und die gepr\u00fcften Stellen um Kl\u00e4rung bitten, wenn eine Stelle im Laufe des Jahres die Beschaffungsvorschriften nicht einh\u00e4lt.<\/p>\n\n\n\n

Schlussfolgerung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die St\u00e4rkung des \u00f6ffentlichen Vertrauens in die staatliche Haushaltsf\u00fchrung, das Finanzmanagement und die Berichterstattung sowie die Sicherstellung, dass die Mandate und Ressourcen der ORKB die Rechenschaftspflicht und Transparenz f\u00f6rdern, sind weiterhin von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung.<\/p>\n\n\n\n

Die k\u00fcnstliche Intelligenz tr\u00e4gt wesentlich dazu bei, dass Aufsichtsarbeiten mit den verf\u00fcgbaren Ressourcen durchgef\u00fchrt werden und qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielt werden. Durch eine Vielzahl von Analysen identifizieren KI-Tools Muster und Ausnahmen, die von menschlichen Pr\u00fcfern weiter untersucht werden k\u00f6nnen, und erweitern die M\u00f6glichkeiten der Fernpr\u00fcfung.<\/p>\n\n\n\n

Eine vollst\u00e4ndige Nutzung der KI ist nur m\u00f6glich, wenn die gepr\u00fcften Stellen automatisiert sind und einen Online-Zugang zu den Informationen bieten. Au\u00dferdem kann die KI den Menschen und die professionelle Skepsis der Pr\u00fcfer nicht ersetzen.<\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend KI-Systeme Risiken anzeigen k\u00f6nnen, sind menschliche Pr\u00fcfer erforderlich, um die tats\u00e4chlichen Bedingungen, Ursachen und Auswirkungen weiter zu untersuchen. Es ist zwingend erforderlich, dass KI als unterst\u00fctzende Technologie eingesetzt wird, um den Pr\u00fcfungsprozess zu verbessern, und es ist ebenso wichtig, dass die ORKB qualifizierte Arbeitskr\u00e4fte ausbilden, um die KI-Technologie zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Der Aufruf der INTOSAI zum Einsatz von KI ist sowohl ermutigend als auch angemessen, und die ORKB m\u00fcssen sich auf die Herausforderungen einer gest\u00f6rten Pr\u00fcfungslandschaft vorbereiten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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