ChatGPT und Wirtschaftsprüfung
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Bildquelle: Dmitry Rukhlenko (Adobe Stock)
28/02/2023
| Big Data, KI & Analytics
| ChatGPT
Das Programm ChatGPT von OpenAI (https://openai.com/) kann Texte produzieren, die sich von menschengemachten kaum unterscheiden. Allerdings ist auch ein auf natürliche Sprachverarbeitung spezialisiertes Programm wie ChatGPT nicht „intelligent“ im menschlichen Sinne, sondern es basiert auf stochastischen Hochrechnungen und verkettet (vereinfacht gesagt) statistisch häufige Wortfolgen. Die Frage nach der Bedeutung für die Wirtschaftsprüfung beantworten der Bot selbst und „reale“ Wirtschaftsprüfer ganz unterschiedlich.
In der Wirtschaftsprüfung steht derzeit die Beschäftigung mit anderen digitalen Tools im Vordergrund, die sich spezifischer mit den Leistungsbereichen von Wirtschaftsprüferinnen und Wirtschaftsprüfern befassen. Doch angesichts der breiten gesellschaftlichen Resonanz von ChatGPT ist es sinnvoll, die Entwicklung im Blick zu behalten und den Chancen und Risiken mit einer kritischen Grundhaltung zu begegnen.
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Was sagt ChatGPT selbst dazu?
Bittet man ChatGPT, einen Blogbeitrag zu schreiben zu dem Thema „Was ist ChatGPT und welche Anwendungsmöglichkeiten bietet es für Wirtschaftsprüfer“ so schätzt die Software ihre eigene Bedeutung recht optimistisch ein, verweist aber auch auf ihre Grenzen:
"ChatGPT ist ein künstlicher Intelligenz-basierter Chatbot, der von OpenAI entwickelt wurde. Es ist Teil der GPT (Generative Pretrained Transformer) -Reihe und wurde speziell für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt. Dies bedeutet, dass es menschenähnliche Konversationen führen und auf Fragen antworten kann.
Wirtschaftsprüfer können ChatGPT nutzen, um Zeit und Ressourcen zu sparen, indem sie automatisierte Prozesse für die Datenanalyse einrichten. ChatGPT kann beispielsweise für folgende Aufgaben eingesetzt werden:
- Datenaufbereitung: ChatGPT kann große Datenmengen schnell und effizient aufbereiten und bereinigen, indem es bestimmte Datenfelder extrahiert und bereinigt.
- Datenanalyse: ChatGPT kann Daten analysieren und Muster erkennen, die für eine Wirtschaftsprüfung von Bedeutung sein können. Durch die Verwendung von Mustererkennung und maschinellem Lernen kann ChatGPT bei der Identifizierung von Trends und Abweichungen unterstützen.
- Berichterstellung: ChatGPT kann automatisch Berichte erstellen, die auf den Daten basieren, die es analysiert hat. Dies kann die Zeit und den Aufwand für die manuelle Erstellung von Berichten erheblich reduzieren.
Zusammenfassend kann man sagen, dass ChatGPT ein wertvolles Werkzeug für Wirtschaftsprüfer sein kann, das sie bei ihrer Arbeit unterstützen und ihnen Zeit und Ressourcen sparen kann. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass ChatGPT nur ein Werkzeug ist und dass die endgültige Überprüfung und Interpretation der Daten immer noch von einem erfahrenen Wirtschaftsprüfer durchgeführt werden muss.“
Wie schätzen Wirtschaftsprüfer dies ein?
Vorausgeschickt: Es ist noch zu früh, um die Bedeutung des Chatbots für die Branche zu beurteilen. Einzelnen Stimmen aus dem Berufsstand zufolge, spielt ChatGPT für Wirtschaftsprüfer bislang keine nennenswerte Rolle. Gerade für einen Berufsstand, in dem es um die Vertrauenswürdigkeit und den Schutz sensibler Daten geht, ist anzumerken, dass die von den Nutzern der ChatGPT-Testversion eingegebenen Daten in einer Public Cloud landen und bereits in dieser Hinsicht eine Datenschutz-/ Vertraulichkeitsproblematik bestehen kann.
Welche Chancen und Risiken bestehen?
Die Auswirkungen von ChatGPT und seinen Kollegen-Programmen bleiben abzuwarten - auf die Bildung in Schule und Universität (so soll es ein US-Mediziner-Examen und Juraprüfungen gemeistert haben), auf Arbeitsplätze, die z.B. mit dem Erstellen von Gebrauchstexten zu tun haben, auf unsere künftige Art der Informationsrecherche und Nutzung von Suchmaschinen und damit auf die Marktpositionen der Giganten Microsoft und Google (die derzeitige Testversion von ChatGPT berücksichtigt nur Daten bis 2021).
Auch Fragen und Probleme der Software werden deutlich – in erster Linie im rechtlichen Bereich bezogen auf Mängel bei Datenschutz und Regulierung, aber auch bei der (In-)Transparenz der Datenbasis und des Zustandekommens von Ergebnissen, und nicht zuletzt bezogen auf ökologische und ethische Fragen, beispielsweise beim Energieverbrauch für Großanwendungen wie Suchmaschinen, bei den Arbeitsbedingungen, unter denen Menschen im globalen Süden die Algorithmen trainieren, oder bei der Frage, ob die Trainingsdaten divers genug oder aber einseitig bzw. diskriminierend sind.
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