Corporate Governance Inside
Audit & Assurance
Wenn der Abschlussprüfer KI nutzt: Konsequenzen für Aufsicht und Governance
Was Aufsichtsräte wissen müssen, wenn der Abschlussprüfer KI einsetzt
Europe on the move – der europäische Regulierungsrahmen setzt neue Maßstäbe für den Umgang mit Technologie. Mit dem EU AI Act macht die Europäische Union deutlich, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz nicht allein als Innovations- oder Effizienzthema verstanden werden darf, sondern als Frage verantwortungsvoller Unternehmensführung. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und menschliche Aufsicht werden zu zentralen Leitprinzipien – auch dort, wo KI mittelbar über externe Akteure eingesetzt wird.
Für Aufsichtsräte und insbesondere für Prüfungsausschüsse verändert dies den Erwartungshorizont. Es geht nicht mehr nur darum, ob Unternehmen KI nutzen, sondern wie diese Systeme gesteuert, überwacht und in bestehende Governance-Strukturen eingebettet sind. Diese Fragestellungen betreffen zunehmend auch die Abschlussprüfung, da Wirtschaftsprüfer KI in wachsendem Umfang einsetzen.
Die Rolle der Abschlussprüfung ändert sich dabei nicht – wohl aber die Art und Weise, wie sie technisch ausgefüllt wird. Methoden, Datenbasis und Analysefähigkeit entwickeln sich weiter. Die Abschlussprüfung wird von einem primär rückblickenden Kontrollinstrument zu einer zentralen Schnittstelle, an der technologische Innovation, regulatorische Anforderungen und Vertrauen in die Finanzberichterstattung zusammenlaufen. Für Aufsichtsräte stellt sich damit die Frage, was sie wissen und einordnen müssen, wenn der Abschlussprüfer künstliche Intelligenz nutzt.
Von der Effizienzfrage zur Governance-Aufgabe
Die Abschlussprüfung befindet sich seit mehreren Jahren in einem strukturellen Transformationsprozess. Digitalisierung, steigende regulatorische Anforderungen und eine stark wachsende Datenverfügbarkeit führen dazu, dass Wirtschaftsprüfer verstärkt auf datenanalytische Verfahren, automatisierte Dokumentenverarbeitung und KI-gestützte Unterstützung bei Planung, Durchführung und Dokumentation der Prüfung zurückgreifen.
Was aus operativer Sicht zunächst häufig als Effizienzhebel betrachtet wird, entfaltet auf Ebene der Unternehmensüberwachung eine deutlich größere Tragweite. Künstliche Intelligenz verändert nicht nur einzelne Arbeitsschritte, sondern auch die Art und Weise, wie Risiken identifiziert, priorisiert und diskutiert werden. Für Prüfungsausschüsse bedeutet dies, dass der technologische Reifegrad der Abschlussprüfung zu einem Faktor wird, der die Qualität der Überwachungsfunktion unmittelbar beeinflusst.
Veränderung der Prüfungslogik und neue Risikodimensionen
Ein wesentlicher Unterschied zu klassischen Prüfungsansätzen liegt in der zugrunde liegenden Prüfungslogik. Historisch waren Abschlussprüfungen stark durch Stichproben geprägt – begründet durch begrenzte Ressourcen, Zeitfenster und technische Möglichkeiten. KI-gestützte Analysen ermöglichen heute die Auswertung vollständiger Datenpopulationen, die systematische Identifikation von Auffälligkeiten sowie die Beobachtung von Mustern über mehrere Berichtsperioden hinweg.
Diese Entwicklung kann die Prüfungsqualität erhöhen, etwa durch eine breitere Datenbasis, konsistentere Risikosignale und eine frühere Erkennung ungewöhnlicher Sachverhalte. Gleichzeitig entstehen neue Abhängigkeiten. Die Aussagekraft solcher Analysen hängt maßgeblich von der Qualität der zugrunde liegenden Daten, einem sauberen Prozessverständnis, klaren Modellannahmen sowie einer fachlich fundierten Interpretation ab. Mehr Daten führen nicht automatisch zu besseren Erkenntnissen.
Für Aufsichtsräte ist daher wesentlich zu verstehen, dass künstliche Intelligenz Hinweise, Muster und Priorisierungen liefert, aber kein Prüfungsurteil ersetzt. KI bleibt ein Unterstützungsinstrument. Verantwortung für Planung, Durchführung und Urteilsbildung der Abschlussprüfung kann und darf KI nicht übernehmen; sie verbleibt unverändert bei den verantwortlichen Wirtschaftsprüfern. Gerade diese Abgrenzung zwischen technischer Unterstützung und menschlicher Beurteilung ist aus Governance-Sicht zentral.
Governance-Aspekte, die Aufsichtsräte adressieren sollten
Mit dem Einsatz von KI im Rahmen der Abschlussprüfung treten zusätzliche Risikodimensionen auf, die Prüfungsausschüsse systematisch in den Dialog mit dem Abschlussprüfer integrieren sollten. Ein zentraler Aspekt ist die Datenqualität als Fundament der Prüfung. Unvollständige, inkonsistente oder nicht ausreichend abgesicherte Datenbestände können Analyseergebnisse verzerren und Fehlinterpretationen begünstigen.
Ebenso gewinnt die Nachvollziehbarkeit an Bedeutung. Insbesondere bei komplexen oder generativen Verfahren muss transparent bleiben, welche Eingaben verwendet wurden, welche Ergebnisse erzeugt wurden und an welchen Stellen menschliche Review- und Plausibilisierungsschritte erfolgt sind. Ohne diese Transparenz droht der Prüfungsprozess an Erklärbarkeit zu verlieren.
Hinzu kommt die Governance beim Abschlussprüfer selbst. Der Einsatz von KI erfordert klare Strukturen: zugelassene Tools, kontrollierte Modellversionen, dokumentierte Prüfpfade, abgestufte Review-Schritte und eindeutig zugeordnete Verantwortlichkeiten im Prüfungsteam. Diese Aspekte sind nicht nur operative Details, sondern Teil der Systemfrage zur Sicherstellung von Prüfungsqualität.
Nicht zuletzt steigen die Anforderungen an Datenschutz, Vertraulichkeit und IT-Sicherheit. Abschlussprüfer arbeiten mit hochsensiblen Unternehmensdaten. Der Einsatz cloudbasierter oder externer KI-Lösungen macht klare Regelungen zu Datenhaltung, Zugriff und Schutz unabdingbar.
Wechselspiel mit internen Kontrollen und Datenlandschaft
Der Einsatz von KI in der Abschlussprüfung steht nicht isoliert, sondern trifft zunehmend auf ein Kontrollumfeld, das selbst technologie- und datengetrieben geprägt ist. Viele Unternehmen nutzen automatisierte Kontrollen, datenanalytische Überwachungsmechanismen oder KI-basierte Komponenten in Finance, Risk, Compliance oder Internal Audit.
Für Prüfungsausschüsse entsteht daraus ein Wechselspiel: Der Abschlussprüfer prüft Systeme, die ihrerseits auf komplexen Datenflüssen, automatisierten Regeln oder lernenden Modellen beruhen. Entscheidend ist, dass Schnittstellen und Verantwortlichkeiten klar bleiben. Welche Kontrollen sind unternehmensseitig etabliert? Wie werden Änderungen an Modellen oder Systemen gesteuert? Und wie spiegeln sich diese Aspekte im Prüfungsansatz wider?
Moderne Prüfungsansätze können zusätzliche Hinweise auf Prozess- und Kontrollschwächen liefern. Diese Informationen sollten nicht als Nebenprodukt betrachtet, sondern gezielt in die Überwachung einbezogen werden.
Der EU AI Act als neuer Referenzrahmen
Mit dem EU AI Act hat Europa einen weltweit einzigartigen Regulierungsrahmen für den Einsatz künstlicher Intelligenz geschaffen. Anders als frühere technologiebezogene Regelwerke setzt der EU AI Act nicht primär bei technischen Standards an, sondern bei Governance-Prinzipien: Transparenz, menschliche Aufsicht, Nachvollziehbarkeit und klare Verantwortlichkeiten entlang der gesamten Wertschöpfungskette von KI-Systemen.
Für Aufsichtsräte ist weniger die Einordnung einzelner KI‑Systeme in formale Risikoklassen entscheidend als das Verständnis der grundsätzlichen Stoßrichtung der Regulierung. Der EU AI Act macht deutlich, dass der Einsatz von KI kein isoliertes IT‑Thema mehr ist, sondern Teil der unternehmerischen Gesamtverantwortung und damit Gegenstand wirksamer Aufsicht auf Ebene des Unternehmens.
Die Abschlussprüfung nimmt in diesem Kontext eine besondere Rolle ein. Sie wird zur Schnittstelle zwischen unternehmensinterner KI-Governance, regulatorischen Erwartungen und externer Vertrauensbildung.
Zusammenarbeit mit dem Abschlussprüfer
Der technologische und regulatorische Wandel erfordert einen vertieften Dialog zwischen Prüfungsausschuss und Abschlussprüfer bzw. -prüferin. Neben klassischen Themen wie Prüfungsumfang, Wesentlichkeit oder Key Audit Matters treten zusätzliche Fragen zum Technologieeinsatz, zur Datenbasis und zur Qualitätssicherung.
Bewährt hat sich ein differenzierter Ansatz: Nicht die pauschale Bewertung von KI steht im Vordergrund, sondern das Verständnis entlang des konkreten Prüfungsprozesses. Wo wird KI eingesetzt – und wo bewusst nicht? Welche Ergebnisse fließen in die Risikoeinschätzung ein? Wie sind Review-Schritte organisiert, und wie wird sichergestellt, dass das Prüfungsurteil nachvollziehbar begründet bleibt?
Dabei gilt unverändert: Künstliche Intelligenz ist ein Instrument zur besseren Erfüllung des Prüfungsauftrags. Verantwortung und Urteilsbildung bleiben menschlich – und müssen sich im Prüfungsnachweis klar widerspiegeln.
Was folgt daraus für Aufsichtsräte und Prüfungsausschüsse?
Für Aufsichtsräte ergibt sich daraus ein klarer Handlungsrahmen innerhalb ihrer bestehenden Überwachungs‑ und Qualitätsverantwortung. Der Einsatz von KI in der Abschlussprüfung sollte als dauerhaftes Governance‑Thema verstanden und regelmäßig auf der Agenda des Prüfungsausschusses verankert werden.
Prüfungsausschüsse profitieren dabei von konsistenten Leitfragen, mit denen Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Datensicherheit und Verantwortlichkeit im Zusammenhang mit dem KI‑Einsatz systematisch eingeordnet werden können.
Zugleich kann die Abschlussprüfung verstärkt als Informationsquelle genutzt werden – nicht nur im Hinblick auf das Prüfungsurteil, sondern auch mit Blick auf Prozesse, Systeme und Datenqualität im Unternehmen. Vor dem Hintergrund des EU AI Act unterstützt diese Perspektive das Verständnis dafür, welche Governance‑Anforderungen beim Einsatz von KI an Bedeutung gewinnen und wie diese im Rahmen der Aufsicht sachgerecht eingeordnet werden können.
Fazit
Künstliche Intelligenz wird die Abschlussprüfung nachhaltig verändern – nicht abrupt, sondern strukturell. Der zentrale Maßstab bleibt jedoch unverändert: Vertrauen entsteht nicht durch Technologie, sondern durch klare Verantwortlichkeiten, wirksame Kontrollen und nachvollziehbare Urteilsbildung. Aufsichtsräte, die den europäischen Governance-Rahmen aktiv nutzen und den technologischen Wandel kritisch begleiten, stärken die Abschlussprüfung als Vertrauensanker in einem zunehmend komplexen Umfeld.
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