Künstliche Intelligenz (KI) im Audit!

Wer vor der Pandemie noch mit Papier und Stift auditierte, dürfte spätestens jetzt die Vorteile digitaler Lösungen erkannt haben. Doch digital ist nicht gleich digitalisiert. Denn auch wenn Remote Audits die Digitalisierung im Auditumfeld erheblich vorangetrieben haben, bleiben immer noch viele vorhandene Potentiale ungenutzt. Mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz im Auditprozess können nicht nur stupide Arbeiten eliminiert werden, sondern auch große unternehmerische Mehrwerte geschaffen werden.

Einleitung

Wer vor der Pandemie noch mit Papier und Stift auditierte, dürfte spätestens jetzt die Vorteile digitaler Lösungen erkannt haben. Doch digital ist nicht gleich digitalisiert. Denn auch wenn Remote Audits die Digitalisierung im Auditumfeld erheblich vorangetrieben haben, bleiben immer noch viele vorhandene Potentiale ungenutzt.

Mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz im Auditprozess können einige dieser Potentiale gehoben werden. Aber auch wenn KI gerade in aller Munde ist, wird der Auditor nicht durch KI ersetzt werden – zumindest nicht auf absehbare Zeit. Mit Hilfe von KI im Auditprozess können jedoch nicht nur stupide Arbeiten eliminiert werden, sondern auch große unternehmerische Mehrwerte geschaffen werden.

In der AuditCloud sind nun die ersten Anwendungsfälle umgesetzt, die mit ausgewählten Kunden getestet werden.

KI Anwendungsfälle im Auditprozess

Mit genügend Vorstellungskraft lässt sich natürlich eine vollumfängliche „Audit KI“ denken: Alle relevanten Unterlagen werden in ein System geworfen und danach erstellt die „Audit KI“ automatisiert ein Auditbericht und errechnet ein Ergebnis. Ob das ein realistisches Zukunftsszenario ist, kann nicht vorhergesagt werden.

Aktuell werden KI-Themenfelder wie Natural Language Processing immer reifer, so dass Sie in industriellen Anwendungen genutzt werden können.

Realistische Anwendungsfälle sind dabei:

• Automatisierte Prüfung von (Nachweis-)Dokumenten
• Clustering von Feststellungen und Maßnahmen
• Empfehlungsdienste
  • Für die Auditierte Partei: Geeignete Maßnahmen und mögliche Ursachen vorschlagen
  • Für den Auditor: Ähnliche Feststellungen finden und Zuweisung von Aufzeichnungen zu passenden Anforderungen
  • Für den Vertrieb (als auditierte Partei):
    • Vorschlag von Antworten auf Basis von Antworten anderer Audits durch Kunden

Diese Anwendungsfälle werden im folgenden Abschnitt kurz beleuchtet und die automatisierten Maßnahmenempfehlungen als Beispiel in der AuditCloud vorgestellt.

Automatische Dokumentenprüfung

Die Überprüfung erbrachter Nachweise auf Plausibilität und Korrektheit lässt sich etwa mit automatischer Dokumentenverarbeitung umsetzen. Sehr effizient und verlässlich funktioniert das Verfahren aktuell schon in der Rechnungsprüfung. Das Prinzip beruht darauf, dass bestimmte inhaltliche und strukturelle Merkmale eines Dokumentes mit einer großen Datenbank abgeglichen werden und so aufgrund von Ähnlichkeiten eine Einschätzung über die Echtheit des Dokumentes getroffen werden kann. Bei einem ISO 9001-Zertifikat könnte das bedeuten, dass wesentliche Elemente wie Stempel, Unterschrift, Angabe des auditierten Standards sowie eine gültige Zertifikat-Register-Nr. vorhanden sein müssen, um einen positiven Abgleich zu erzielen.

Clustering von Feststellungen und Maßnahmen

Mittels Text Embeddings, einer Methodik aus dem Natural Language Processing, werden semantische Informationen in Feststellungen und Maßnahmen in Form von Vektoren enkodiert. Dabei können die Vektoren an Hand der Daten durch ein Neuronales Netzwerk trainiert und geclustert werden. Das Ziel ist die automatisierte Erkennung ähnlicher Muster ohne menschlichen Pflegeaufwand. So können versteckte systematische Problemfelder deutlich besser und zuverlässiger erkannt werden und proaktiv an der Weiterentwicklung des Unternehmens gearbeitet werden.

Neben modernster Ansätze aus der Künstlichen Intelligenz kommen weitere Modelle aus dem Text Mining zum Einsatz. Hierbei werden die Informationen zunächst entsprechend zu strukturierten Daten aufbereitet. Anschließend kommen Methoden aus dem Information Retrieval zur Identifikation und Extraktion lexikalischer Relationen zum Einsatz.

Empfehlungsdienste am Beispiel von Maßnahmenempfehlungen

Im Bereich des Maßnahmenmanagements lassen sich Daten aus vergangenen Audits optimal nutzen, um Vorschläge für potentielle Maßnahmen abzuleiten. Über die im vorigen Abschnitt beschriebenen Ähnlichkeitsanalysen, können bestehende Feststellungen mit neuen verglichen und dabei aussagekräftige Empfehlungen für passende Maßnahmen getroffen werden. Im Beispielfall der vergangenen Feststellung „Die Auditplanung ist unvollständig“ und der neuen Feststellung „Audits fehlen im Auditplan“ kann der Algorithmus die Kongruenz der beiden Feststellungen erkennen und die aus der Vergangenheit definierte Maßnahme „Auditplanungsprozess anpassen“ ebenfalls für die neue Feststellung vorschlagen.

Empfehlungsdienste in der AuditCloud mit Hilfe von KI.

Dem zugrunde liegt die Funktionsweise eines Recommender Systems, also eines Empfehlungsdienstes, der die vorhandenen Daten filtert und analysiert und daraus Empfehlungen generiert. Für automatisierte Maßnahmenvorschläge wird ein Recommender System benötigt, das den Kontext der Fragestellungen und Maßnahmen im Audit gezielt berücksichtigen kann. Die Herausforderung besteht darin, dass eine Zuordnung von Feststellungen und geeigneten Maßnahmen nicht ausschließlich über eine inhalts- oder kontextbasierte Filterung erfolgen kann und darüber hinaus nur wirksame Maßnahmen empfohlen werden sollen.

Einen solchen Maßnahmen-Empfehlungsdienst hat nextAudit bereits prototypisch auf Basis der digitalen Auditplattform AuditCloud umgesetzt. Wie im Standardsystem besteht weiterhin die Möglichkeit zur händischen Beschreibung einer Maßnahme sowie der Einordnung als Sofort- oder Abstellmaßnahme. Mit dem entwickelten KI-Modul lassen sich Maßnahmenvorschläge anzeigen, die von dem System als geeignet für die jeweilige Feststellung eingestuft wurden.

Maßnahmenmodul mit Empfehlungs-Icon

Beim Klick auf das Empfehlungs-Symbol öffnet sich ein neuer Dialog, der die aktuelle Feststellung sowie die vorgeschlagenen Maßnahmen anzeigt. Für eine präzisere Auswahl von Maßnahmen ist außerdem das Filtern nach der Art der Maßnahme oder spezifischen Keywords möglich. Ein vorgeschlagener Maßnahmenvorgang lässt sich nun vollständig oder in Teilen übernehmen. Für den Fall, dass keine der vorgeschlagenen Maßnahmen als passend erachtet wird, kann der Dialog wieder geschlossen und die Maßnahme selbst definiert werden.

Vorschlag geeigneter Maßnahmen für eine Feststellung.

Mit der Unterstützung durch einen Maßnahmen-Empfehlungsdienst im Auditprozess lässt sich wertvolle Zeit für die erneute Definition wiederkehrender Maßnahmen sparen und der Datenschatz aus vergangenen Audits für die weitere Unternehmensentwicklung nutzen.

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