ai-agent, ai-kapaciteter, ai-system
En AI-agent i forbindelse med en revisionsplatform er en softwarekomponent, der handler på data, regler og mål. For eksempel udtrækker en agent fakturaer fra PDF’er og markerer afvigelser. For det første hjælper en klar definition teams med at vælge det rigtige ai-system. For det andet hjælper den med at sætte forventninger til revisionsprocessen og til revisorerne. For det tredje klargør den, hvordan agenter passer ind i den menneskelige gennemgang.
Kernefunktioner i ai skaber værdi. Dataindtag bringer finansielle data ind i et samlet overblik. Naturlig sprogbehandling omdanner kontrakter og e-mails til strukturerede felter. Anomalidetektion finder uventede mønstre. Planlægning gør det muligt for agenter at rækkefølge kontroller og test. Proveniens registrerer, hvem gjorde hvad, så arbejdet kan verificeres. Disse fem kapaciteter gør ai-agenter til revision nyttige i travle teams.
Et kort eksempel knytter kapacitet til effekt. En agent læser 10.000 fakturaer. Derefter matcher den leverandører med betalinger. Næste skridt markerer den en uoverensstemmelse som en anomali for revisoren. Den menneskelige revisor gennemgår de markerede poster og træffer beslutning. Denne arbejdsgang reducerer manuel stikprøveudtagning. Den øger også hastigheden for revisorer uden at fjerne deres vurdering.
Brancheadoption er høj. En undersøgelse fra 2025 viste, at 79% af virksomheder i øjeblikket bruger AI-agenter, og mange rapporterer målbare fordele (PwC 2025-undersøgelse). Samtidig definerer forskning agentisk adfærd som systemer, der planlægger og handler på tværs af værktøjer og derefter forfiner resultaterne med menneskelig feedback (SSRN agentisk revision). I praksis vil en formålsbygget agent kombinere maskinlæring med connectorer til ERP- og bogføringssystemer. For finanshold betyder det hurtigere afstemninger og bedre sporbarhed.
Hvad du skal gøre næste:
1. Kortlæg de fem vigtigste processer, hvor agentkapaciteter kan reducere tidskrævende arbejde. 2. Kør en kort pilot med et ai-system, der forbinder til dit ERP- eller e-mailsystem. 3. Definér krav til proveniens og gennemsigtighed, før du skalerer.
revision, revisor, automatisering
AI-agenter ændrer det daglige revisionsarbejde ved at overtage gentagne kontroller. For eksempel kan agenter automatisere afstemninger og stikprøver. Det sparer revisorer tid. Det giver også revisorer mulighed for at fokusere på vurdering frem for datahåndtering. Revisorer rapporterer, at generativ AI hjælper med at udarbejde udkast til notater, så de kan gennemgå konklusioner hurtigere. CPA.com-rapporten siger det klart: “AI is not replacing practitioners; it is amplifying their potential” CPA.com 2025-rapport.
Konkret før/efter: før automatisering udtog en revisor 200 leverandørsbetalinger ved manuel udvælgelse. Efter agenter gennemgik revisoren 50 systemidentificerede højrisikoposter og validerede mønstre. Tid pr. engagement faldt. Fejl faldt. Nogle firmaer rapporterer reduktioner i compliance-relaterede budgetter på over 40%, når de automatiserer rutinetjek (omkostningsstudie for compliance). Dette fald hjælper firmaer med at møde stramt honorarpres uden at gå på kompromis med kvaliteten.
Brugssagerne er praktiske. En agent udarbejder første version af et revisionsnotat. Derefter redigerer og godkender revisoren. En agent kører løbende kontroltests og alarmerer ved afvigelser. Revisoren modtager korte evidenspakker i stedet for rå logfiler. Disse ændringer giver revisionsteams flere timer til risikovurdering og rådgivning til klienten.
Interne systemer betyder noget. Connectors til ERP og e-mail hjælper agenter med at forankre påstande i kilderegistre. For teams, der håndterer logistik- eller operations-e-mails, er e-mail-automatisering et skridt mod bredere revisionsautomatisering. Se et eksempel på ERP e-mail-automatisering for logistik, der viser forankring i operationelle data ERP e-mail-automatisering.
Hvad du skal gøre næste:
1. Identificer tre rutineopgaver til automatisering og mål nuværende tidsforbrug. 2. Pilotér en agent, der udarbejder udkast til notater og kører afstemninger. 3. Spor fejlprocent og sparede timer for at dokumentere ROI over for revisionsledelsen.
Drowning in emails? Here’s your way out
Save hours every day as AI Agents draft emails directly in Outlook or Gmail, giving your team more time to focus on high-value work.
arbejdsgang, agentiske arbejdsgange, agentisk
Agentiske arbejdsgange kæder flere specialiserede agenter sammen for at fuldføre komplekse opgaver. I en revisionsarbejdsgang bryder en planlægningsagent revisionsplanlægningen ned i trin. Derefter udfører eksekveringsagenter stikprøver, tester interne kontroller og henter underbyggende dokumenter. Endelig udarbejder en opsummeringsagent arbejdsdokumenterne til gennemgang. Dette mønster er det, akademisk arbejde betegner som agentiske systemer og agentisk revision (SSRN).
Et kort flowdiagram-koncept fungerer godt i møder. Menneskelig anmodning → planlægningsagent → flere specialiserede agenter → evidenslager → revisorgennemgang. Hvert pil er en overlevering med governance-kroge. For eksempel kan en eksekveringsagent kalde en ai-værktøjsconnector for at trække afstemningsbalance-data. Derefter skriver den resultater til evidenslageret med kryptografisk proveniens, så revisoren kan verificere ændringer. Dette skaber en sporbar kæde for hver beslutning.
Agentiske arbejdsgange fremmer iterativ testning. Først kører en agent en regel. Dernæst forfiner den reglen baseret på feedback. Så opdaterer planlæggeren rækkefølgen. Denne løkke reducerer falske positiver. Den forbedrer også detektion af subtile risikomønstre, som statiske scripts misser. Vigtigst er det, at revisorer forbliver i kontrol. Menneskelige revisorer godkender regler og validerer afvigelser, før konklusioner underskrives.
Governance er essentielt. Du har brug for runtime-tilsyn, rollout-gates og revisionslogfiler. Systemer, der understøtter revisionsplanlægning og gennemgang, skal vise, hvem ændrede en test og hvorfor. For firmaer, der ønsker en revisionsplatform med indbyggede connectorer, overvej værktøjer, der understøtter komplekse arbejdsgange og verificerbar evidens. For teams, der ønsker at automatisere e-maildrevet evidensindsamling, se et eksempel, der knytter operationelle e-mails til poster virtuel assistent til logistik.
Hvad du skal gøre næste:
1. Kortlæg en enkelt agentisk arbejdsgang for en almindelig test og definer godkendelsespunkter. 2. Tilføj proveniens og revisionslogs for hver overlevering. 3. Kør en kort menneske-i-løkken-cyklus for at forfine planlægger- og eksekveringsagenterne.
overholdelse, revisionsspor, regnskaber
Agenter hjælper med at håndhæve overholdelse og producere et manipulationssikkert revisionsspor, der understøtter assurance over regnskaberne. For eksempel kan en agent køre kontrol af moms og skatteindberetning om natten. Den kan derefter eskalere undtagelser til en anmelder. Resultatet er en dokumenteret sti fra rå poster i hovedbogen til revisionskonklusioner. Dette revisionsspor er afgørende for tilsynsmyndigheder og ekstern assurance.
Automatisering af regulatoriske kontroller reducerer den manuelle byrde. Studier viser betydelige budgetbesparelser, når firmaer automatiserer overholdelse. Én kilde noterer reduktioner på over 40% i compliance-relaterede driftsbudgetter (omkostningsstudie). Den besparelse inkluderer færre manuelle afstemninger og hurtigere indsendelsesscykler. Agenter skaber logs, der kan verificeres og spores, hvilket hjælper, når tilsynsmyndigheder anmoder om beviser.
Eksempelscenario fra ende til ende: en agent tjekker momssatser på salgsfakturaer. Den markerer uoverensstemmelser og samler en evidenspakke. Derefter gennemgår revisoren pakken og underskriver et notat, der vedhæftes regnskaberne. Revisionssporet viser, hvem der gennemgik undtagelserne, hvornår de blev rettet, og hvad de endelige beløb var. Dette sporbarhedsniveau understøtter SOC 2-lignende gennemgange og tilsynsforespørgsler.
Sikkerhed og overholdelse er vigtige for følsomme data. Mange firmaer kræver, at data aldrig forlader sikre grænser. Agenter designet til dette skal køre i godkendte miljøer og logge hver handling. At sikre ai-styring og adgangskontrol reducerer risikoen for læk. For finanshold, der håndterer store mængder operationelle e-mailbeviser, strømliner integration af agenter med sikre lagre kontrollen samtidig med, at følsomme data beskyttes skalere logistikoperationer.
Hvad du skal gøre næste:
1. Definér compliance-mandater og kortlæg dem til agentkontroller. 2. Kræv verificerbare revisionslogs og et revisionsspor for hvert automatiseret trin. 3. Test et ende-til-ende-scenarie for ét område af regnskabsrapporteringen, før du ruller bredere ud.
Drowning in emails? Here’s your way out
Save hours every day as AI Agents draft emails directly in Outlook or Gmail, giving your team more time to focus on high-value work.
automatiser, analyse, brugssager
Højværdibrugssager viser målbar fordel. Agenter opdager svindel gennem mønsterbaseret anomalidetektion. De automatiserer kreditor- og debitorprocesser. De strukturerer ustrukturerede data, såsom e-mailvedhæftninger, og udarbejder revisionsnotater med kontekst. Disse brugssager kombinerer automatisering med analyse og reducerer tid brugt på tidskrævende opgaver.
Korte cases præciserer effekten. En leverandørsbetalingsanomali blev opdaget af en agent, der scannede betalinger og leverandørhistorik. Agenten markerede en uoverensstemmelse og sparede revisoren fire timers manuelt arbejde. Et andet tilfælde brugte en specialbygget ai-agentsopsætning til at udtrække fragtfakturaer og afstemme dem med kontrakter. Den agent sparede både tid og fejl i leverandørafstemningsprocessen.
Adoptionsstatistikker betyder noget. Syv ud af ti virksomheder betragter nu AI-agenter som deres primære automatiseringsgreb (branche-rapport). Dette skift afspejler tillid til ai-drevet revisionsautomatisering og analyser, der skalerer på tværs af hovedbøger. Firmaer, der adopterer intelligent automatisering, rapporterer ofte hurtigere afslutningscyklusser og bedre kontrolomfang.
Eksempler på brugssager inkluderer løbende kontroltest, svindeldetektion baseret på mønstre, kreditorautomatisering og generativ udarbejdelse af arbejdsdokumenter. Hver sag drager fordel af flere specialiserede agenter og af machine learning-modeller, der lærer mønstre over tid. For teams, der håndterer høje e-mail-volumener, viser automatiserede logistikkorrespondanceeksempler, hvordan e-mail kan tilføre revisionsbeviser og reducere manuel triage automatiseret logistikkorrespondance.
Hvad du skal gøre næste:
1. Vælg to brugssager, der vil give klare tids- eller omkostningsbesparelser. 2. Mål baselinepræstation og detektionsrater. 3. Kør pilotprojekter og indfang analyser for at bevise værdi og forfine modeller.
næste for ai, revisionens fremtid, lærende agenter
Opskalering forbliver en udfordring. Omkring 90% af organisationer rapporterer vanskeligheder med effektivt at skalere AI-agenter (branche-statistik). Derfor fokuserer næste fase for ai i revision på lærende agenter, styring og måling af ROI. Lærende agenter vil tilpasse sig baseret på feedback og forbedre detektionen uden konstant omprogrammering.
Risici kræver kontroller. Du har brug for et ai-styringsrammeværk, evalueringsmetrikker og klare revisionslogs. EU’s AI Act og andre regler vil påvirke revisionsteams. Revisionsteams bør planlægge for overholdelsesmandater og for sikkerheds- og compliancegennemgange. En styringscheckliste skal dække modelvalidering, adgangskontrol og sporbarhed.
Vigtige anbefalinger er praktiske. Start med formålsbyggede, specialiserede ai-agenter, der integrerer med dine systemer. Mål nøjagtighed, tid sparet og fuldstændigheden af revisionssporet. Brug en pilot-til-skalér-køreplan: bevis modellen på én proces, tilføj proveniens og udvid derefter. Indfang KPI’er for revisionsplanlægning, detektionsrater og gennemgangstid.
Endelige handlingstrin for en finansleder:
1. Byg agenter, der kører i et kontrolleret miljø og logger revisionslogs til gennemgang. 2. Definér KPI’er for piloten og spor dem nøje. 3. Lav en køreplan for at bygge agenter, tilføje lærende agenter og derefter skalere med virksomhedsstyring.
FAQ
Hvad er en AI-agent i revision?
En AI-agent er en softwarekomponent, der udfører opgaver som dataindtag, analyse og udarbejdelse. Den handler på regler og modeller for at assistere revisorer, samtidig med at mennesker forbliver i løkken.
Hvordan forbedrer agenter revisions-effektiviteten?
Agenter automatiserer gentagne opgaver som afstemninger og stikprøver. Som følge heraf bruger revisorer mere tid på vurdering og kompleks risikovurdering.
Er revisorer i risiko for at blive erstattet af AI?
Nej. Ledende rapporter siger, at AI forstærker revisorer frem for at erstatte dem. Menneskelige revisorer validerer stadig konklusioner og håndterer nuanceret vurdering.
Hvad er en agentisk arbejdsgang?
En agentisk arbejdsgang kæder planlægnings- og eksekveringsagenter sammen for at fuldføre opgaver. Den inkluderer menneskelig feedback og styringspunkter for at holde arbejdet verificerbart.
Hvordan understøtter agenter overholdelse?
Agenter kører regulatoriske kontroller automatisk og producerer sporbare beviser. De skaber et verificerbart revisionsspor, der understøtter regnskaber og forespørgsler fra tilsynsmyndigheder.
Kan agenter håndtere følsomme data?
Ja, når de deployeres i sikre miljøer med adgangskontrol. Firmaer bør kræve, at data aldrig forlader godkendte systemer, og at hver handling bliver logget.
Hvilke målinger bør revisionsteams spore?
Spor detektionsnøjagtighed, tid sparet og fuldstændigheden af revisionssporet som primære KPI’er. Mål også gennemgangstid og fejlreduktion for ROI.
Hvordan virker lærende agenter i revision?
Lærende agenter forfiner regler baseret på feedback og detektionsresultater. Over tid reducerer de falske positiver og forbedrer risikovurderingen.
Hvilken styring er nødvendig for AI-agenter?
Styring skal omfatte modelvalidering, adgangskontrol, proveniens og revisionslogs. Regelmæssige gennemgange og ændringsstyring reducerer risici fra fremvoksende ai.
Hvordan bør virksomheder starte med AI-agenter?
Start med en højværdiproces, der er tidskrævende, og kør en kort pilot. Definér proveniens, mål effekten og skaler derefter med korrekt ai-styring og kontroller.
Ready to revolutionize your workplace?
Achieve more with your existing team with Virtual Workforce.