Einsatz von KI-Verfahren im Prüfwesen
Autorin: Jessica Du, Vizepräsidentin und Herausgeberin der Internationalen Zeitschrift für Staatliche Finanzkontrolle
Im Rahmen des XXV. INCOSAI wurde ein Schwerpunkt auf die wachsende Rolle, die künstliche Intelligenz (KI) bei der Gestaltung der Zukunft der staatlichen Finanzkontrolle spielt, gesetzt. Delegierte von Obersten Rechnungskontrollbehörden (ORKB) aus der ganzen Welt kamen zusammen, um die Chancen dieser technologischen Entwicklung, die möglicherweise weitreichende Auswirkungen auf Rechenschaftspflicht, Regierungsführung und das Vertrauen der Öffentlichkeit hat, unter die Lupe zu nehmen.
Für das Fachthema II, „Einsatz von KI-Verfahren im Prüfwesen”, übernahm Mohamed El-Faisal Youssef, der Präsident der Obersten Rechnungskontrollbehörde Ägypten und INTOSAI-Vorsitzende, den Vorsitz. Im Zuge seiner einleitenden Bemerkungen rückte er die Diskussion in den Kontext von Kontinuität sowie Verantwortung und betonte, dass die Integration von KI nicht als Abkehr von etablierten Verfahren betrachtet werden sollte, sondern als bewusste und sorgfältig gesteuerte Weiterentwicklung, die auf professionellem Urteilsvermögen, ethischen Normen und einer robusten institutionellen Aufsicht fußt.
Beurteilung der globalen Landschaft: ermutigender Ausblick mit klaren Vorsichtsmaßnahmen
Die ORKB Ägypten präsentierte die Ergebnisse einer umfassenden globalen Umfrage, die innerhalb der INTOSAI im Rahmen des Themenpapiers II durchgeführt wurde. Über 60 ORKB trugen ihre Sichtweisen bei und zeigten sich positiv gegenüber der Einführung von KI in der staatlichen Finanzkontrolle.
Überwältigende 92 Prozent der befragten ORKB glauben, dass KI Prüfungsergebnisse verbessern kann. 87 Prozent sehen im Einsatz von KI klare Vorteile bei der Unterstützung von Risikobeurteilungen. 90 Prozent planen die Integration von KI in ihre Prüfungsverfahren. Über die Hälfte rechnet durch den Einsatz von KI im Prüfwesen damit, dass Routineaufgaben verringert werden.
Dieser Optimismus war jedoch nicht naiv. Die Befragten betonten auch Bedenken, was Datenqualität, algorithmische Transparenz, Governance-Rahmenwerke und digitale Kompetenz anbelangt. Sie waren sich einig, dass die Integration von KI mehr als nur die Anschaffung von Software erfordert – sie erfordert eine digitale Transformation, Algorithmus-Kompetenz und ein hybrides Modell, bei dem maschinelle Fähigkeiten menschliches Fachwissen ergänzen. Die INCOSAI-Delegierten waren sich überwiegend einig, dass KI kein Ersatz für Prüferinnen und Prüfer ist, sondern eine Partnerin.
Aus den 24 Fallstudien aus 13 ORKB, welche praktische Anwendungen von KI sowie strategische Initiativen vorstellten, ging konsequent ein Thema hervor: Der hybride Ansatz ist der erfolgreichste Weg in die Zukunft, da er algorithmische Fähigkeiten mit menschlicher Erfahrung kombiniert und Automatisierung an eine starke ethische Aufsicht knüpft.
Die Wissenschaft hinter besserer Regierungsführung
Die intellektuelle Perspektive wurde durch die Erkenntnisse von Helen Margetts, Professorin für Gesellschaft und das Internet an der Universität Oxford sowie Leiterin des Programms zu öffentlicher Ordnung am Alan Turing Institute, erweitert.
Sie erinnerte die Delegierten daran, dass der Großteil der heutigen KI-Systeme vom und für den privaten Sektor entwickelt wurde. Regierungen haben momentan keine Vorreiterrolle in dieser Revolution, aber sie könnten eine übernehmen. Das Potenzial sei enorm, behauptete sie. KI könne die Art und Weise verändern, wie Regierungen mit Bürgerinnen und Bürgern kommunizieren, Rechte gewähren, Anträge bearbeiten und Ressourcen zuweisen. Hinter jeder Lizenzgenehmigung oder Sozialleistungszahlung steht eine Kette von „Mikroentscheidungen”. Viele dieser zahlreichen sich wiederholenden Aufgaben könnten mit KI sicher und effizient automatisiert werden.
Frau Margetts sprach eine klare Warnung aus: Produktivität allein reiche nicht aus. Gerechtigkeit müsse im Mittelpunkt der Diskussion rund um KI bleiben. KI-Systeme replizierten die Vorurteile, die in historischen Daten und menschlichen Entscheidungen verankert sind. Ohne bewusste Vorsichtsmaßnahmen könne Ungerechtigkeit verstärkt statt verringert werden.
Sie betonte, dass Regierungen keine maschinellen Lernsysteme freigeben könnten, die „zu 85 % richtig liegen“. Das Vertrauen der Öffentlichkeit erfordere nahezu hundertprozentige Gewissheit. Und dafür seien Experimente, Pilotprojekte und eine schrittweise Skalierung notwendig – gepaart mit digitaler Inklusion, klaren Governance-Vorgaben und internationaler Zusammenarbeit.
KI in der Praxis: Prüfungen der Rechnungsführung und mehr
Von der Theorie zur Praxis: Gareth Davies, Leiter der Obersten Rechnungskontrollbehörde des Vereinigten Königreichs, berichtete, wie KI bereits jetzt Prüfungen der Rechnungsführung verändert.
Maschinelle Lernmodelle werden für die Analyse von Betrugsrisiken eingesetzt. Standardtools wie „Data Snipper“ automatisieren routinemäßige Prüfungstests. Tools unterstützen mithilfe von generativer KI bei der Durchsicht von Vorstandsprotokollen. Erste Ergebnisse zeigen gesteigerte Effizienz, Zeitersparnisse und eine reichhaltigere Erfahrung für Auszubildende. Mit steigender Produktivität wurde sogar die Zahl der Neueinstellungen angepasst.
Allerdings stellte ORKB-Leiter Davies unmissverständlich klar: KI verändert die Art und Weise, wie Prüfungen durchgeführt werden, nicht warum sie durchgeführt werden. Professionelles Urteilsvermögen bleibe von allergrößter Bedeutung. Das Prüfungspersonal müsse auch den Einsatz von KI-Systemen durch Regierungen selbst genauestens prüfen, um Transparenz, Fairness und eine solide Regierungsführung sicherstellen zu können.
Herr Ahmed AlQurashi, CPA, Prüfungsleiter, ORKB Saudi-Arabien, berichtete den Delegierten, wie die ORKB die Prüfungseffizienz durch eine KI-gestützte Wissensdatenbank für Prüfungen der Rechnungsführung steigert und dem Prüfungspersonal somit tiefere Einblicke ermöglicht. Die Wissensdatenbank führe zu einer besseren Aufgabenerbringung, unterstütze das fachliche Urteilsvermögen und steigere die Qualität der Dokumentation. Er stellte fest, dass KI ein Hilfsmittel und kein Ersatz für Prüferinnen und Prüfer sei und dass das Prüfwesen im Kern auf unserem fachlichen Urteilsvermögen beruhe.
In ähnlicher Weise zeigte B.K. Mohanty, Sektionsleiter und technischer Direktor, ORKB Indien, wie KI Wirtschaftlichkeitsprüfungen unterstützt. In einer Fallstudie zu einer Umweltprüfung, bei der Plantagenstandorte unzugänglich waren, analysierten KI-Modelle Satellitenbilder, um die Baumhöhe zu schätzen, Arten zu ermitteln, die Baumkronendichte zu messen und Entwässerungsmuster zu untersuchen. Was früher physische Anwesenheit erforderte, wurde durch Bildanalysen und maschinelles Lernen möglich.
KI wurde auch für die Risikobeurteilung im Beschaffungswesen eingesetzt – zur Erkennung von Mustern wie wiederholten Absagen von Ausschreibungen, von verschiedenen Bietern gemeinsam genutzten IP-Adressen und Netzwerkbeziehungen, die auf mögliche Absprachen hindeuten. In all diesen Fällen war KI kein Ersatz für Prüfungsnachweise, sondern eine Ergänzung.
Prüfungen von KI
Wenn KI-Systeme Regierungen grundsätzlich verändern, muss das Prüfungspersonal auch KI-Systeme selbst prüfen. Jan Roar Beckstrom, leitender Datenwissenschaftler, ORKB Norwegen, gewährte Einblicke in eine bodenständige Perspektive. KI sei keine Zauberei. Es handle sich um ein IT-System, und die Prüfung von IT-Systemen sei bereits ein vertrautes Gebiet.
Als Vertreter der ORKB Norwegen und stellvertretender Vorsitzender des Fachthemas II stellte Jan Roar Beckstrom eine von der ORKB Norwegen vor Kurzem durchgeführte Prüfung vor, bei der festgestellt wurde, dass die Voraussetzungen für eine groß angelegte KI-Einführung in der Zentralregierung noch nicht erfüllt waren. Ethische Rahmenwerke und Grundsätze für eine verantwortungsvolle Nutzung befanden sich noch in der Ausarbeitung.
Beckstrom legte wichtige Fragen dar, die das Prüfungspersonal stellen sollte:
- Warum wurde KI eingeführt?
- Waren die Annahmen angemessen?
- Ist das System transparent und nachvollziehbar?
- Wurden Vorurteile beseitigt?
Zur Unterstützung von Prüferinnen und Prüfern auf der ganzen Welt erstellten die ORKB aus Deutschland, dem Vereinigten Königreich, Brasilien, den Niederlanden, Finnland und Norwegen gemeinsam einen praktischen Leitfaden für die Prüfung von Maschinenlernalgorithmen, der unter auditingalgorithms.net verfügbar ist. Die Botschaft war klar: Die Kontrolle von KI erfordert gemeinsame Normen und internationale Abstimmung.
Kenias strukturierte Reise zur KI-Integration
Nancy Gathungu, Leiterin der ORKB Kenia, berichtete über den inspirierenden Weg der ORKB Kenia, der gewagt und dennoch strukturiert ist. Ihre Abteilung für Systemsicherheit und Datenanalyse baute robuste Datenbanken und sichere IT-Strukturen auf, die im Einklang mit den kenianischen Gesetzen zu Datenschutz und Cyberkriminalität stehen.
Das KI-Pilotprojekt der ORKB Kenia prüft nun die Rechnungsabschlüsse von über 9.000 Stellen. Aufgaben, die zuvor zwischen 30 Minuten und mehrere Tage beanspruchten, werden jetzt in drei bis fünf Sekunden erledigt.
ORKB-Leiterin Gathungu betonte jedoch einen entscheidenden Grundsatz: Man sollte nur in KI und technologische Fortschritte investieren, die auch tatsächlich genutzt werden. Die Einführung sollte schrittweise, kontextbezogen und inklusiv erfolgen. Junge Prüferinnen und Prüfer mögen sich für Innovationen einsetzen, aber erfahrenes Prüfungspersonal binde institutionelles Wissen. Erfolg sei gewiss, wenn beides zusammengeführt wird. Sie erinnerte den Kongress daran, dass KI in einem Kontinuum existiere. Institutionen könnten klein anfangen, dazulernen und dann skalieren.
Herausforderungen am Horizont
Moderatorinnen und Moderatoren, die verschiedene ORKB vertraten, darunter die ORKB Deutschland (Englisch), die ORKB Saudi-Arabien (Arabisch), die ORKB Frankreich (Französisch) und die ORKB Spanien (Spanisch), führten durch die einzelsprachlichen Diskussionsrunden zu dem Fachthema. Diese wurden vor der INTOSAI-Generalversammlung vom Generalberichterstatter für Thema II, der ORKB des Vereinigten Königreichs, zusammengefasst.
Die INCOSAI-Delegierten erkannten an, dass der Weg hin zu einer erfolgreichen KI-Einführung mit erheblichen Herausforderungen verbunden ist. Zu den dringlichsten Problemen gehört das „Black-Box“-Problem, das beschreibt, dass die inneren Funktionsweisen komplexer KI-Modelle schwer zu erklären sind. Viele Organisationen sind mit veralteten IT-Systemen konfrontiert, die mit modernen KI-Lösungen nicht kompatibel sind, während wichtige Daten oft isoliert bleiben. Datenschutzaspekte und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erhöhen die Komplexität weiter, ebenso wie die erheblichen Investitionskosten für die Einführung fortschrittlicher Technologien. Institutioneller Widerstand sowie fehlende Fähigkeiten und Kompetenzen können den Fortschritt weiter behindern.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist eine Kombination aus technischen, organisatorischen und governancebezogenen Maßnahmen erforderlich: sichere und gut strukturierte Datenbanken, klare Rahmenbedingungen für die Verwaltung digitaler Nachweise über ihren Lebenszyklus hinweg, gezielte Schulungen zum Ausbau von Algorithmus-Kompetenz sowie umfassende Regeln zur Verhinderung von Diskriminierung und Voreingenommenheit. Die Delegierten betonten vor allem, dass Vertrauen im Mittelpunkt bleiben muss – sowohl innerhalb der Prüfungsinstitutionen als auch zwischen dem Prüfungspersonal und den Bürgerinnen und Bürgern, denen sie dienen.
An der Schnittstelle zwischen bewährten Verfahren und Innovation
Als sich der INTOSAI-Kongress dem Ende zuneigte, wendeten sich die Diskussionen wieder grundlegenden Überlegungen zu: Es wurde anerkannt, dass technische Innovation und transformative Veränderungen in der staatlichen Finanzkontrolle ineinanderfließen. Die Delegierten betonten, wie wichtig es ist, ein Gleichgewicht zwischen menschlichem Fachwissen und technologischem Potenzial zu finden.
KI bietet dem Prüfungspersonal die Möglichkeit, vollständige Datensätze zu analysieren, anstatt sich auf Stichproben verlassen zu müssen. Sie ermöglicht die Echtzeit-Überwachung von Transaktionen, stärkt die Betrugserkennung, unterstützt raumbezogene und Umweltprüfungen, erleichtert die automatisierte Dokumentenprüfung und verbessert Risikobeurteilungsverfahren. KI entbindet Prüferinnen und Prüfer von repetitiven Aufgaben und ermöglicht ihnen somit, ihr Fachwissen auf komplexe Tätigkeiten, die ein hohes Maß an Urteilsvermögen verlangen und hochwertiger sind, zu konzentrieren.
Rechenschaftspflicht kann jedoch nicht durch KI alleine gewährleistet werden. Sie kann weder ethische Normen einhalten noch eine kritische Grundhaltung einnehmen oder menschliches Urteilsvermögen ersetzen. Diese Aufgaben verbleiben in der Zuständigkeit der Prüferinnen und Prüfer.
Im Verbund der INTOSAI, die von gemeinsamen Normen und Werten geleitet wird, integrieren ORKB KI nicht nur in ihre Tätigkeiten, sondern gestalten auch deren verantwortungsvolle und ethische Anwendung im staatlichen Bereich.
Wenn der KI-Einsatz mit Genauigkeit und Umsicht sowie kollaborativ erfolgt, kann KI für mehr Transparenz sorgen, die Regierungsführung stärken und das Vertrauen der Öffentlichkeit, das jede ORKB untermauert, festigen. Die Zukunft des Prüfwesens liegt nicht in der Wahl zwischen menschlichem Urteilsvermögen und Maschinen, sondern in der Weiterentwicklung menschlicher Fachkompetenz durch den verantwortungsvollen und intelligenten Technologieeinsatz.
