KI in der Jahresabschlussprüfung: Journal Entry Testing mit Machine Learning

KI in der Jahresabschlussprüfung: Journal Entry Testing mit Machine Learning.

MODUL 01: DIGITAL AUDIT HEUTE

• Audit Analytics entlang des gesamten Prüfungsprozesses
• Vollprüfung statt Stichprobe: Was Datenanalyse verändert
• Berufsständische Anforderungen (ISA, IDW PS) und KI
• Wo KI dem Prüfer den Rücken freihält
• Ihre Standortbestimmung im digitalen Prüfungsalltag

MODUL 02: JOURNAL ENTRY TESTING MIT ML

• Risikoorientierte Buchungsanalyse: Kriterien und Scoring
• Anomalieerkennung jenseits fester Regeln (Unsupervised Learning)
• Übung: Sie führen eine JET-Analyse an einem Beispieldatensatz durch
• Auffälligkeiten priorisieren statt in Datenbergen ertrinken
• Der Aha-Moment: das Muster, das die Stichprobe übersehen hätte

MODUL 03: LLMS IN DER PRÜFUNG

• Verträge, Protokolle und Anhänge automatisiert auswerten
• Prüfungsdokumentation mit KI-Unterstützung erstellen
• Grenzen kennen: Verwertbarkeit, Qualitätssicherung, Verantwortung
• Übung: Sie lassen ein Vertragswerk auf prüfungsrelevante Klauseln scannen
• Wann der Mensch das letzte Wort behalten muss

MODUL 04: SCHÄTZWERTE, GOING CONCERN UND UMSETZUNG

• Prognosemodelle bei der Beurteilung von Schätzwerten
• KI beim Mandanten: ML-Modelle im Rechnungswesen prüfen
• Fallstudie: eine KI-gestützte Prüfungsstrategie für ein Mandat
• Verteidigbarkeit und Dokumentation sichern
• Ihr Fahrplan für die nächste Prüfungssaison