Mener du der er noget lovgivning i ISA, RL, ÅRL eller andre reguleringer der står i vejen for implementeringen af kunstig intelligens i revisionsprocessen?
SVAR:
”Jeg synes der mangler, hvad skal man dokumentere når man skal dokumentere sin revisionsproces med AI? Hvordan dokumentere man korrekt – der savner jeg noget guidance for hvad der skal til, for at lykkes
med det, også over for tilsynet. Hvad skal man have liggende af dokumentation. Er det opdagelsesrisikoen på algoritmerne? Det er der også hvis jeg selv skal udføre et arbejde, og overser noget. ISA har ikke fulgt med udviklingen som også kan være bekymrende. AICPA har lavet noget om
Data Analytics – der er en anden skole, der siger at det er det vi gør i dag, det er bare en mere smart måde at gøre det på og at standarderne er fint bredte – mens andre siger der mangler noget guidance og
jeg hælder nok mere til det sidste… ”
Det er minimalt, hvor meget lovgivning der er på området både inden for og uden for EU, derfor må man basere sig på hvilke regler der er på lignende ret i dag. Betragtningen, om hvad der også er tilstrækkelig revisionsbevis set fra erhvervstilsynets side, når de udtager revisorer til kvalitetskontrol. Hvad skal man have liggende af dokumentation for at glide igennem kvalitetskontrollen som er lovkrav jf. RL §29.
Revisionskontrollen udføres på revisionsvirksomhedens risikostyringssystemer samt gennemgang af revisors erklæringer med sikkerhed133, som sker i overensstemmelse med RL §§34‐35b, der vedrøre revisors uafhængighed til opgaven.
disse typer af data under traditionelle omstændigheder er beskyttede og private. Ved en AI robot, kunne der dermed opstå etiske problematikker ved at udtrække og sende personlige og følsomme oplysninger.
3.15.1 Fordomme
Et af de etiske problemstillinger, er om en robot er i stand til at besidde integritet og udvise professionel selvstændighed. AI computere lære fra sine omgivelser, og dermed kan det også påvirke computerens integritet. AI robotter, bliver højest sandsynligt produceret i udlandet og det menes at personer der bygger AI kan have indflydelse på robottens syn. Et eksempel er at en del AI bliver bygget i Silicon Valley af mænd, der har et bestemt synspunkt, i forhold til køn, alder, socioøkonomiske forhold og selv politiske bias eller fordomme. Ikke nok med dette, kan disse bias passe en verdensdel, men kan være i strid med de kulturelle normer i Danmark og dette er nu indlejret i robotten. Spørgsmålet er således hvor
væsentligt det vil være for undersøgelsen, fordi mennesket altid af natur vil have fordomme på et givent område, man kan komme til at arbejde med.
De etiske problemstillinger er især interessante når det kommer til sundhedssektoren, militæret, advokater og selvkørende biler hvor AI har mulighed for at sætte menneskers liv i fare, eller har en stor indflydelse på menneskers livsforhold. Spørgsmålet er om de etiske problem er lige så relevante for data behandling i forbindelse med revision. Det er uden tvivl noget, der skal tages højde for, når det kommer til centrale begreber inden for revision såsom »god revisorskik« og »revisors integritet«. Det som kan begrænse AI udviklingen i revision er dog, at de etiske problematikker kan skabe skærpet lovgivning på området, hvilket kan bremse virksomheder i deres brug af AI på grund af regulative indgreb for at beskytte etiske principper.
Følgende spørgsmål blev til stillet Christian Lehmann Nielsen134:
”Mener du at en AI robot kan dokumentere god revisorskik? ” Svar:
”Det mener jeg godt at man kan. Hvis man kan være klar på, at det vigtigt hvordan man ser AI. Hvad er det for nogle mønstre applikationen kigger efter. Hvis den eksempelvis ser efter ekstraordinere store posteringer, så skal man dokumentere hvilke test algoritmen køre. Det er ikke anderledes end en revisor
kan sidde og gøre sig samme vurderinger. Så kan man have en central dokumentation der gælder generelt, at robotten der dokumentere at den er robust, men også dokumentere risikovurdering osv. ”
134 Bilag 2
I enighed med Christian Lehmann Nielsen, kan man ud fra ovenstående udsagn dermed lære robotten hvad revisor gør sig af vurderinger, når han revidere efter god revisorskik, hvilket kan variere alt efter virksomhed og branche. Hvis robotten generelt er dokumenteret centralt efter hvordan den tænker, ud fra hvilke parametre og hvordan den kommer frem til sine konklusioner, kan man således argumentere for at dette kan henføres under definitionen af god revisorskik, og imitere revisors integritet.
Spørgsmålet er således, hvis kunstig intelligens i dagens verden er muligt at implementere, hvorfor er det så ikke gjort endnu? Hvad bremser os i at implementere kunstig intelligens, for at gøre processen mere effektiv? Under interviewet med Christian Lehmann Nielsen blev der ligeledes spurgt om følgende135:
”Mener du at vi som revisorer ikke benytter os i højere grad af AI i revisionsprocessen, fordi vi har svært ved at dokumentere hvad robotten kommer ud med? ”
Svar:
” Nej, jeg tror det er fordi vi ikke kan forholde os til det endnu ‐ vi har ikke kompetencen til det. På den store bane vil computeren være hurtigere bedre og have mindre fejl. Jeg ser dette som en styrke. Det er svært for revisor at få det ind i processen og stole på det til at starte med det. Der vil gå noget tid før det
bliver blåstemplet og man revisor vil stole helt på det… ”
At revisor i dag ikke har kompetencen til, at udføre revision ved hjælp af AI, giver sig selv, da revisoruddannelsen ikke understøtter læring i, hvorledes man skal benytte automatisk udarbejdet dokumentation som revisionsbevis. Revisoruddannelsen, vil nok være anderledes i fremtiden i takt med at revisionsbranchen bliver mere digitaliseret og automatiseret, hvilket er de to fronter man arbejder på at få fremmet i revisionshusene. Hvis ikke revisionsuddannelsen bliver opdateret til nutidens
teknologiske trends, vil revisorer muligvis på vis plan bliver overhalet og til vis grad erstattet af data scientists, hvilket er en konsekvens der skal overvejes da den teknologiske udvikling vokser
eksponentielt.
Der diskuteres også i forbindelse med, at man ved hjælp af AI kan udføre fuld bilagsrevision, også kan stille en højere grad af sikkerhed, da man har et mere præcist tal på fejlinformation i regnskabet, da en væsentlig større grad af transaktionerne kan analyseres ved hjælp af AI. Vil revisor så kunne sige på baggrund af dette, at alt i regnskabet er helt rigtigt med 100% sikkerhed i stedet for 95%, når der er tale om høj grad af sikkerhed som revisor stiller ved en ISA 700 erklæring? Christian Lehmann Nielsen mener:
135 Bilag 2
”Der går lidt tid før revisorer definitivt kan sige at alt i det her regnskab er rigtigt. Det er stadigvæk nogle fremtidsscenarier. Det bliver rigtig svært at sige 100%. ”I al væsentlighed” vil man holde fast i, i lang tid
endnu fordi der kan også være usikkerhed i algoritmer”
I forbindelse med at man kan udføre fuld bilagsrevision, ville der stadigvæk være risiko for fejl, fordi mennesker laver fejl. På trods af at AI kan gennemgå et større sæt af data og transaktioner, end det er fysisk muligt for revisor, så er det stadigvæk revisor, der i sidste ende er et menneske der fortolker data, og i forbindelse med hele robotprocessen kan der opstå en række fejl, som mennesket har overset. Det vil nok betyde at man vil være tilbage i en risikovurderingsanalyse af robotten der udføres af at revisor eller andre myndige personer. Hvilken størrelse vil revisor være, og hvor lang tid ser man der går, før man ser dette ske vil nok afhænge af hvor hurtigt kunderne udvikler sig i forbindelse med digitalisering og automatisering. Dette vil skabe et pres for revisor, fordi han bliver nød til at følge med, for at kunne bibeholde sin rådgivende funktion og kunne kommunikere med revisor omkring kundens behov, som i fremtiden sandsynligvis i høj grad vil relatere sig til mere komplekse teknologier. Men scenariet om at kunstig intelligens vil kunne indtage store dele af erhvervslivet som betænkningen ligger op til, vurderes blot at følge det behov og efterspørgsel der er kommet på det. Hvorimod det blandt andet var Christian Lehmann Nielsens vurdering, at scenariet om at kunstig intelligens vil dominere i revisionsbranchen‐ og processen ligger mere fremtidigt, fordi man først nu er i gang med i højere grad at implementere robotics og dataanalyse, som også vil skabe en del nye muligheder for revisor. Herefter skal revisor
”vende sig til dette” og få robotics og dataanalyse implementeret og nå en modningsfase, og skabe en forretningsgang, etik og sædvane på området, og dette kan tage flere år. Først herefter vil man drive videre i kunstig intelligens. Revisionsbranchen har efter Christian Lehmanns mening, været lidt
”heldigere” end andre brancher som fx banker, der er presset meget af konkurrence på
digitaliseringsfronten – hvor revisorer den dag i dag, ikke er ”truet” af særlig mange ændringer endnu, mener Christian Lehmann.