Künstliche Intelligenz: Vorbereitungen für die Zukunft der Rechnungsprüfung

von Ramu Prasad Dotel, Stellvertretender Auditor General, Office of the Auditor General, Nepal

Hintergrund

Die technologische Revolution hat unser Leben in unglaublicher Weise verändert und gestört, und mit den ständig wachsenden Datenmengen und den damit verbundenen Aufsichtsprozessen erfordert auch die Dynamik der öffentlichen Finanzkontrolle erhebliche Veränderungen.

Die auf dem XXIII. Kongress der Internationalen Organisation der Obersten Rechnungskontrollbehörden (INTOSAI) verabschiedete Moskauer Deklaration ermutigt die Obersten Rechnungskontrollbehörden (ORKB), die Prüfer der Zukunft heranzubilden, die in der Lage sind, Datenanalysen, Instrumente der künstlichen Intelligenz (KI) und fortschrittliche qualitative Methoden zu nutzen, Innovationen zu fördern und als strategische Akteure, Wissensvermittler und Produzenten von Zukunftsvisionen zu agieren.

AI Definiert

Die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung definiert KI als ein maschinengestütztes System, das angesichts einer Reihe von durch den Menschen definierten Zielen Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen treffen kann, die die reale oder virtuelle Umgebung beeinflussen

Bei KI-Systemen, die für einen mehr oder weniger autonomen Betrieb ausgelegt sind, werden große Mengen an Daten eingegeben, die für 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 ausführen kann. Die Kernphilosophie des KI-Systems: Verwendung von Algorithmen, um zugrunde liegende Muster zu erkennen, die im Allgemeinen nicht sichtbar sind.

Solche Aktionen ahmen das menschliche Gehirn nach, was ein gewisses Maß an Denken, Analysieren, Argumentieren und Diskretion voraussetzt. Wenn solche Handlungen von einer Maschine oder einem Computer ausgeführt werden, spricht man von künstlicher Intelligenz. Beispiele hierfür sind Sprach- und Gesichtserkennungstechnologie, menschlich agierende Roboter und fahrerlose Autos.

Einsatz künstlicher Intelligenz in der öffentlichen Finanzkontrolle

KI kann den Prüfungsprozess vereinfachen, da sie dazu beiträgt, viele zeitaufwändige Aufgaben effizienter zu erledigen. Als konzeptioneller Weg zu einer gesichtslosen oder ferngesteuerten Prüfung plant die ORKB Nepal derzeit die Einführung von KI-Tools zur Unterstützung der Prüfungsarbeit, einschließlich

Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA ). Viele sich wiederholende Prüfungsaufgaben können mit RPA effizienter durchgeführt werden. Nachdem die Daten der geprüften Stellen in das System der ORKB hochgeladen wurden, kann RPA Unstimmigkeiten und Ausreißer identifizieren, die dann von menschlichen Prüfern behoben werden können.

So werden zum Beispiel bei Zahlungen Steuerabzüge zu einem vorgeschriebenen Satz abgezogen. Wenn solche Zahlungen ohne die vorgeschriebenen Steuerabzüge erfolgen, teilt RPA diese Informationen mit, so dass menschliche Prüfer weitere Nachforschungen anstellen können.

Die Leistungsfähigkeit von Robotertechnologien kann auch genutzt werden, um mehrere Variablen zu berücksichtigen, und sie können so programmiert werden, dass sie den verschiedenen Interessengruppen Warnungen zukommen lassen.

Suchoptimierungs-Tools . Die Risikobewertung ist eine zentrale Prüfungstätigkeit, und die ORKB Nepal weist die Prüfungsressourcen nach dem Grad des Risikos zu.

KI-Algorithmen können zur Klassifizierung und zum Clustern von Entitäten verwendet werden, während eine KI-gestützte 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, Sensibilität und Komplexität berücksichtigt und die geprüften Stellen kategorisiert, was die Ressourcenzuweisung erleichtert.

Darüber hinaus hilft KI, die inhärenten Beschränkungen von Stichprobenprüfungen zu beseitigen, indem sie verschiedene Kontrollpunkte zur Analyse von Transaktionen verwendet und diese als hohes, mittleres oder geringes Risiko kategorisiert.

Die Verwendung von KI-Algorithmen zur Abbildung von Kontrollpunkten ermöglicht Überprüfungen mit nur einem Klick, und risikoreiche Transaktionen können schnell durchsucht werden und Warnmeldungen an Prüfer liefern.

Ebenso hilfreich sind Suchoptimierungstools bei der Identifizierung hochwertiger Beschaffungen und raumbezogener Analysen. Die Suchoptimierung ist auch bei Steuerprüfungen wirksam, da die KI Steuerrückstände und Anomalien schnell erkennen kann, z. B. Steuererklärungen mit häufigen Verlusten, negative Brutto- und Nettogewinnquoten und unterschiedliche Zollsätze für ähnliche Waren.

Künstliches neuronales Netz . Künstliche neuronale Netze erkennen und speichern Daten- oder Transaktionsmuster, und die ORKB Nepal erstellt ein Prognosemodell auf der Grundlage von Problemen oder Beobachtungen, die bei früheren Prüfungen festgestellt wurden, wie z. B. Kosten- und Zeitüberschreitungen, Unstimmigkeiten im Beschaffungsgesetz, Steuerfehlberechnungen, nicht genehmigte Auszahlungen von staatlichen Zuschüssen und ungewöhnliche Ausgaben, um ähnliche Fälle zu erkennen.

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 Prüfung zu unterstützen.

Informationsextraktion und Data Mining. KI kann dazu verwendet werden, die in verschiedenen Systemen gespeicherten staatlichen Einnahmen und Ausgaben zu erfassen, zu bündeln, zu extrahieren und zu analysieren. Algorithmen können auch Import-Export-Daten aus integrierten Systemen bestätigen, um Anomalien schnell zu erkennen.

So kann die ORKB Nepal beispielsweise mit Hilfe von KI die von den Herstellern veröffentlichten Katalogpreise für Waren suchen und mit den Preisen für öffentliche Aufträge vergleichen. Ebenso können die Verkaufsinformationen eines Unternehmens durch Anwendung von Data-Mining-Techniken in sozialen Medien oder auf entsprechenden Websites untersucht werden.

Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Algorithmen können die Klassifizierung von Prüfungsbeobachtungen auf der Grundlage historischer Daten automatisieren, um Kriterien zu lernen und ähnliche Regeln für die Automatisierung von Aufgaben anzuwenden.

Das Verstehen natürlicher Sprache ermöglicht die Überprüfung von Daten und erstellt automatisch Fragebögen, die an die geprüften Stellen geschickt werden, wenn auffällige Lücken auftreten.

Wenn ein System beispielsweise einen erheblichen Anstieg der Gemeinkosten, Löhne und Gehälter sowie der Vertriebskosten des Steuerpflichtigen im Vergleich zum Vorjahr feststellt, kann es automatisch Fragen zu den Gründen und Belegen für diese Bedingungen generieren.

Ebenso kann die natürliche Sprachverarbeitung Fragen stellen und die geprüften Stellen um Klärung bitten, wenn eine Stelle im Laufe des Jahres die Beschaffungsvorschriften nicht einhält.

Schlussfolgerung

Die Stärkung des öffentlichen Vertrauens in die staatliche Haushaltsführung, das Finanzmanagement und die Berichterstattung sowie die Sicherstellung, dass die Mandate und Ressourcen der ORKB die Rechenschaftspflicht und Transparenz fördern, sind weiterhin von größter Bedeutung.

Die künstliche Intelligenz trägt wesentlich dazu bei, dass Aufsichtsarbeiten mit den verfügbaren Ressourcen durchgeführt werden und qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielt werden. Durch eine Vielzahl von Analysen identifizieren KI-Tools Muster und Ausnahmen, die von menschlichen Prüfern weiter untersucht werden können, und erweitern die Möglichkeiten der Fernprüfung.

Eine vollständige Nutzung der KI ist nur möglich, wenn die geprüften Stellen automatisiert sind und einen Online-Zugang zu den Informationen bieten. Außerdem kann die KI den Menschen und die professionelle Skepsis der Prüfer nicht ersetzen.

Während KI-Systeme Risiken anzeigen können, sind menschliche Prüfer erforderlich, um die tatsächlichen Bedingungen, Ursachen und Auswirkungen weiter zu untersuchen. Es ist zwingend erforderlich, dass KI als unterstützende Technologie eingesetzt wird, um den Prüfungsprozess zu verbessern, und es ist ebenso wichtig, dass die ORKB qualifizierte Arbeitskräfte ausbilden, um die KI-Technologie zu nutzen.

Der Aufruf der INTOSAI zum Einsatz von KI ist sowohl ermutigend als auch angemessen, und die ORKB müssen sich auf die Herausforderungen einer gestörten Prüfungslandschaft vorbereiten.