Sztuczna inteligencja nie zastąpi audytora

Coraz więcej firm audytorskich korzysta z zaawansowanych narzędzi analitycznych. Pomagają poprawić jakość badań i powodują, że cały proces jest szybszy i bardziej efektywny. Ale jednocześnie wydłuża się lista pytań związanych z używaniem AI.

Nowe technologie pozwalają analizować ogromne zbiory danych księgowych, co zwiększa szansę na wychwycenie błędów lub nieprawidłowości. Dzięki big data można też porównywać dane finansowe z innymi. To z kolei pomaga lepiej ocenić ryzyka.

– Technologia jest naszym sprzymierzeńcem, a nie rywalem, a jej właściwe wykorzystanie może znacząco podnieść jakość usług audytowych – mówi Kazimierz Klonecki, partner EY.

Raportowanie przyspiesza

Czas pokaże, jak rosnąca rola technologii wpłynie na sytuację kadrową w branży. Jej przedstawiciele informują, że już teraz zadania pracowników o niższych kompetencjach mogą być wykonywane przez sztuczną inteligencję.

– Pozostanie kwestia dobrego zaplanowania procedur i interpretacji wniosków przez doświadczonego audytora, a i to nie wiadomo, w jakim zakresie. Wobec tego kluczem do zachowania konkurencyjności cenowej, przy jednoczesnym podnoszeniu jakości prac, będzie odpowiednie wdrożenie i wykorzystanie możliwości oferowanych przez błyskawicznie rozwijającą się technologię – uważa Maciej Czapiewski, prezes HLB M2 Tax&Audit.

Dzięki nowoczesnym narzędziom audytorzy mogą analizować 100 proc. transakcji, a nie tylko ich próbkę, jak w przeszłości.

– Efektem jest nie tylko większa precyzja i przejrzystość badania, ale także możliwość przedstawienia klientom kompleksowego podsumowania ryzyk i trendów – podkreśla Marek Gajdziński, partner w KPMG w Polsce i Europie Środkowo-Wschodniej.

Obecnie zmierzamy więc w stronę ciągłego audytu, zbliżonego do koncepcji real-time. Już dziś widać, że technologia skraca cykl raportowania. Największe światowe spółki potrafią opublikować zbadane sprawozdania finansowe w zaledwie miesiąc od zamknięcia roku obrotowego.

– Dąży się do tego, żeby dzięki integracji systemów finansowych i narzędzi monitorujących kluczowe dane, możliwe było niemal bieżące uzyskiwanie poświadczenia wiarygodności informacji. Oczywiście pełny audyt w czasie rzeczywistym to nadal perspektywa przyszłości i zanim stanie się normą, branża musi sprostać pewnym wyzwaniom – mówi Łukasz Koprowski, dyrektor PwC Polska z działu audytu. Wskazuje, że pojawiają się chociażby pytania, jak audytować rozwiązania AI stosowane przez klientów, na przykład algorytmy wpływające na dane finansowe lub ESG w raportach spółki.

Długa lista pytań

Audytorzy muszą rozwijać kompetencje w nowych dziedzinach, a regulatorzy dostosować standardy tak, żeby nadążały za technologią. Tymczasem lista pytań związanych ze skutkami wdrażania sztucznej inteligencji cały czas się wydłuża.

– To m.in. dylematy związane z zapewnieniem poufności danych, szczelności modeli językowych, weryfikacji, kiedy systemy sztucznej inteligencji halucynują – wymienia Czapiewski. Pojawia się też ryzyko związane z pójściem w schematy. – Czy AI będzie potrafiła zachować zawodowy sceptycyzm wymagany od biegłych? Czy biegli rewidenci będą potrafili krytycznie ocenić wyniki otrzymane od AI? To na pewno będą wyzwania kolejnych lat – podkreśla Magdalena Ludwiczak, partner Rödl & Partner.

Sztuczna inteligencja może być też podatna na błędy wynikające z nieprawidłowych danych wejściowych lub błędów w algorytmach.

– W  mojej ocenie AI nie zastąpi ludzkiego osądu i doświadczenia, które są kluczowe w procesie audytu. Mogę podzielić się naszym doświadczeniem, kiedy będąc audytorem komponentu, czyli jednej ze spółek z zagranicznej grupy kapitałowej, konieczne było zapewnienie z naszej strony, że nie przeprowadzaliśmy naszego badania przy użyciu AI – opowiada Skudławska. To pokazuje, jak dyskusyjne jest korzystanie w audycie ze sztucznej inteligencji, a zaufanie do niej wymaga uwzględnienia jej ograniczeń i konieczności nadzoru.