AI agenti menjaju reviziju, ali ljudsko rasuđivanje ostaje ključno

Revizorska struka nalazi se pred važnim izborom. Profesionalci u ovom poslu mogu posmatrati AI agente kao pretnju sopstvenom radnom mestu, ili kao priliku da se oslobode mnogih rutinskih poslova i usmere na ono što čini srž njihove profesije: razumevanje rizika, profesionalni skepticizam i nezavisno zaključivanje. Mašina neće zameniti čoveka, ali u uspešnom spoju efikasnosti tehnologije i profesionalne odgovornosti nalazi se budućnost revizije.

Nove tehnologije donele su značajne promene u reviziji tokom prethodne decenije.  Alati za analizu podataka omogućili su revizorima da pregledaju veće skupove transakcija, identifikuju neuobičajene obrasce i usmere pažnju na rizičnije oblasti. Mašinsko učenje otvorilo je prostor za prediktivnu analitiku, dok je generativna veštačka inteligencija ubrzala komunikaciju, pretragu dokumentacije, sumiranje ugovora i obradu velikih količina tekstualnih informacija.

Ipak, generativna veštačka inteligencija ima ograničenja. Ona može dati kvalitetan odgovor na precizno postavljeno pitanje, ali često ne može samostalno da vodi ceo revizorski postupak. Može proizvesti nedosledan rezultat, prevideti važnu pretpostavku ili zahtevati dodatnu proveru iskusnog revizora. Zbog toga je njena praktična vrednost najveća kada se koristi kao asistent, a ne kao nosilac procesa.

Agentska veštačka inteligencija nudi naprednije mogućnosti. Ona ne funkcioniše samo kao alat koji odgovara na pitanje, već kao sistem koji može da razloži zadatak, odredi redosled aktivnosti, pristupi različitim izvorima podataka, uporedi informacije i predloži sledeći korak. U reviziji to može značiti da jedan agent prikuplja podatke iz glavne knjige, drugi ih poredi sa pomoćnim evidencijama, treći identifikuje odstupanja, dok četvrti priprema nacrt dokumentacije za revizorski dosije.

Šta AI agenti mogu da rade u reviziji

Agentska veštačka inteligencija ne može da zameni kvalitetnog revizora, ali je sposobna da preuzme deo ponavljajućih, tehničkih aktivnosti koje troše mnogo vremena, naročito onih koje zahtevaju povezivanje više sistema i obradu velikog broja dokumenata.

U fazi planiranja revizije, AI agenti mogu pomoći u prikupljanju osnovnih informacija o klijentu, poređenju finansijskih pokazatelja kroz periode, identifikaciji neuobičajenih promena i u pripremi početne analize rizika. U fazi testiranja, mogu automatski da povezuju transakcije sa pratećom dokumentacijom, proveravaju konzistentnost datuma, iznosa i dobavljača, kao i da izdvoje  uzorke za detaljniju proveru.

Kod revizije prihoda, agent bi mogao da uporedi fakture, ugovore, otpremnice, izvode i knjiženja, da označi transakcije koje odstupaju od očekivanog toka i da revizoru predloži oblasti za dodatno ispitivanje. Kod nabavki, mogao bi da identifikuje dobavljače sa neuobičajenim obrascima fakturisanja, duplirane račune ili promene u uslovima plaćanja. Kod zaliha, mogao bi da objedini podatke iz popisa, lager-lista i računovodstvenih evidencija.

Primena ove tehnologije je posebno važna u pregledu ugovora i internih akata. AI agenti mogu da izdvoje ključne klauzule, uporede ih sa računovodstvenim tretmanom i ukažu na potencijalne razlike između pravne forme i ekonomske suštine transakcije. To je naročito značajno kod zakupa, finansijskih instrumenata, složenih aranžmana sa kupcima i povezanih lica.

Ljudsko rasuđivanje je nezamenljivo

Iako agentska veštačka inteligencija može unaprediti efikasnost, ona ne ukida potrebu za profesionalnim skepticizmom. Naprotiv, što su alati moćniji, to je važnija sposobnost revizora da razume njihove granice.

Revizija nije samo tehničko poređenje podataka. Kvalitetan revizor mora dobro da proceni rizik poslovanja kod klijenta, da razume njegov poslovni model, oceni kakva je interna kontrola, razmotri planove rukovodstva i donese zaključak na osnovu dovoljnih i adekvatnih revizorskih dokaza. To su oblasti u kojima ljudsko rasuđivanje ostaje nezamenljivo.

Mašina neće zameniti čoveka, ali će se promeniti način na koji revizor koristi tehnologiju. Rutinski deo posla biće sve više automatizovan, dok će se od revizora očekivati da se prvenstveno usmeri na procenu, tumačenje rezultata, komunikaciju sa klijentom i donošenje profesionalnih zaključaka.

Drugim rečima, revizor budućnosti neće biti samo korisnik softvera, već supervizor digitalnih agenata. Njegova uloga će biti da definiše zadatke, proverava logiku rada sistema, oceni pouzdanost rezultata i odluči da li dobijeni dokazi mogu podržati revizorski zaključak.

„Restrukturiranje“ znanja

Zbog toga će pored tradicionalnih računovodstvenih i revizorskih znanja, profesionalci u ovoj profesiji morati da steknu tehnološku pismenost koja će im omogućiti  da bolje razumeju podatke, informacione sisteme, automatizovane kontrole i logiku rada algoritamskih alata.

To ne znači da svaki revizor mora postati programer. Međutim, moraće da zna kako da postavi kvalitetan zahtev AI sistemu, kako da proceni dobijeni odgovor, kako da prepozna slabosti u podacima i kako da dokumentuje oslanjanje na digitalne alate.

Korišćenjem agentske veštačke inteligencije, mlađi revizori dobiće priliku da brže pređu sa administrativnih zadataka na analitički rad, oni iskusniji moći će da iskoriste veće kapacitete za bolju kontrolu kvaliteta, a revizorske firme mogu biti na dobitku zahvaljujući efikasnijim timovima, kraćim rokovima i većoj konzistentnosti u sprovođenju procedura.

Gde i zašto je ljudska kontrola neophodna

Uvođenje agentske veštačke inteligencije otvara i nova pitanja. Prvo je pitanje transparentnosti. Revizorski tim mora da zna kako je AI agent došao do određenog zaključka, koje podatke je koristio i koje pretpostavke je primenio. Ako se rezultat ne može objasniti i dokumentovati, njegova upotreba u reviziji je ograničena.

Drugo je pitanje pouzdanosti. AI sistemi mogu da pogreše, posebno kada rade sa nepotpunim, nekonzistentnim ili loše strukturiranim podacima. Zato svaki rezultat mora biti predmet revizorske provere, a ne automatski prihvaćen kao dokaz.

Treće je pitanje poverljivosti podataka. Revizorski proces uključuje osetljive finansijske, komercijalne i lične podatke. Upotreba AI alata zahteva jasna pravila o zaštiti podataka, pristupu informacijama, čuvanju dokumentacije i korišćenju eksternih platformi.

Četvrto je pitanje odgovornosti. Bez obzira na to koliko je tehnologija napredna, odgovornost za revizorsko mišljenje ostaje na revizoru i revizorskoj firmi. AI agent može pomoći u obradi podataka, ali ne može preuzeti profesionalnu odgovornost.

Zato, ukoliko upotrebu agentske veštačke inteligencije ne prete interne politike koje će obezbediti efikasne i sveobuhvatne mere kontrole i nadzora u primeni ovih alata, oni mogu postati izvor regulatornog i reputacionog rizika za kompaniju a ne tehnološka prednost.

Revizija budućnosti

Najveća korist od agentske veštačke inteligencije neće biti samo u uštedi vremena, već u mogućnosti da revizija postane dublja, kvalitetnija i usmerenija na rizik. Ako AI agenti mogu da obrade veći broj transakcija, prate obrasce kroz vreme i povezuju podatke iz različitih sistema, revizor dobija širu osnovu za zaključivanje.

To otvara prostor da klijenti više ne doživljavaju reviziju isključivo kao formalnu obavezu, nego kao mogućnost da svoje poslovanje sagledaju iz perspektive koja će im dati korisne uvide gde i kako da poboljšaju rad firme.

Međutim, agentska veštačka inteligencija neće automatski poboljšati reviziju ako se koristi nekritički. Njena vrednost zavisi od kvaliteta podataka, jasno definisanih procedura, obučenosti revizora i spremnosti organizacija da uspostave odgovarajuće kontrole.

Revizorske kompanije koje uspešno spoje tehnološku efikasnost sa profesionalnom odgovornošću obezbediće prednost nad konkurencijom, jer u tom spoju nalazi se budućnost revizije.