Generative KI: Ein Game Changer für Wirtschaftsprüfer?

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Bildquelle: carlofornitano66 (Adobe Stock)

31/03/2025 | Big Data, KI & Analytics | Künstliche Intelligenz

Auch mehr als zwei Jahre nach der Vorstellung von ChatGPT sind konkrete Anwendungsfälle in der Praxis häufig noch unklar. Dabei eröffnen generative KI-Systeme mit ihrem besseren Kontextverständnis neue Möglichkeiten bei typischen Problemstellungen aus der Wirtschaftsprüfung: Neue technologische Lösungen für Datenanalysen und im Wissensmanagement stellen auch bereits laufende Projekte auf den Prüfstand. In einem Beitrag für die WPg untersuchen WP StB Dipl.-Kfm. Patrick Oelze und Steven Pan M.Sc., wie in klassischen IT- und Datenprojekten generative KI eingesetzt werden kann. In ihrem Bericht stellen sie konkrete Praxisbeispiele vor.

Generative KI bietet bei der Digitalisierung in der Wirtschaftsprüfung ein großes Potenzial, sei es bei der Datenanalyse oder im Wissensmanagement. Mut zur Veränderung lautet die Devise, denn die digitale Transformation erfordert eine offene Haltung gegenüber Veränderungen: Bestehende Projekte und Systeme sollten regelmäßig daraufhin überprüft werden, ob sie mit modernen KI-Methoden effizienter und leistungsfähiger gestaltet werden können.

Dieser Blogbeitrag wird in Kooperation mit der Fachzeitschrift „Die Wirtschaftsprüfung“ zur Verfügung gestellt. Es handelt sich um eine redaktionell stark gekürzte Fassung. Den vollständigen Artikel lesen Sie in der WPg 5/2025, S. 265.

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Wie Wirtschaftsprüfer von KI profitieren

Mittlerweile sind Sprachmodell-Technologien breit verfügbar: Sprachmodelle führender Anbieter können in eigene Produkte integriert und auf geschützte interne Daten angewendet werden. Selbst sehr kleine Unternehmen und Praxen, die keine eigene Lösungsumgebung aufbauen können, finden As-a-Service-Angebote am Markt. Neue Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Systeme kombinieren Sprachmodelle mit internen Wissensdatenbanken, um präzisere und zitierfähige Antworten zu liefern.

Trendmonitoring mit generativer KI

Ein Praxisbeispiel: Das Data-Science-Team von Grant Thornton hat ursprünglich mit klassischen Machine-Learning-Methoden ein System zur Trendbeobachtung entwickelt. Doch mit der Weiterentwicklung der Large Language Models (LLM) stellte sich heraus, dass die gleiche Aufgabe mit generativer KI deutlich effizienter gelöst werden kann.

Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, bestehende Projekte regelmäßig zu hinterfragen und bereit zu sein, bewährte Methoden zugunsten neuer, leistungsfähigerer Ansätze anzupassen.

Smarte Wissensmanagement-Systeme

Traditionelle Knowledge-Management-Systeme stoßen oft an ihre Grenzen, wenn es darum geht, große Mengen an Fachwissen schnell abrufbar zu machen. Hier kommen RAG-Systeme ins Spiel, bei denen Wirtschaftsprüfende gezielt Fragen stellen können und begründete Antworten mit Quellenangaben erhalten.

Technologiepartnerschaften im Wandel

Auch bestehende Softwarelösungen müssen kritisch hinterfragt werden. Die Zukunftsfähigkeit vieler Datenanalyse-Tools hängt maßgeblich davon ab, ob Softwareanbieter ihre Produkte um KI-gestützte Funktionen erweitern. Wirtschaftsprüfer sollten deshalb regelmäßig prüfen, ob ihre eingesetzten Lösungen noch wettbewerbsfähig sind.