ai agent, ai schopnosti, ai systém
AI agent v kontextu platformy pro audit je softwarová součást, která působí na datech, pravidlech a cílech. Například agent extrahuje faktury z PDF a označuje výjimky. Za prvé, jasná definice pomáhá týmům vybrat správný ai systém. Za druhé, pomáhá nastavit očekávání pro auditní proces a auditory. Za třetí, vyjasňuje, jak agenti zapadají do lidského přezkumu.
Klíčové ai schopnosti přinášejí hodnotu. Načítání dat přivádí finanční údaje do jednotného přehledu. Zpracování přirozeného jazyka převádí smlouvy a e-maily na strukturovaná pole. Detekce anomálií odhaluje neočekávané vzory. Plánování umožňuje agentům pořadit kontroly a testy. Sledovatelnost (provenance) zachycuje, kdo co udělal, takže je práce ověřitelná. Těchto pět schopností činí ai agenty pro audit užitečnými v zaneprázdněných týmech.
Jeden krátký příklad spojuje schopnost s dopadem. Agent přečte 10 000 faktur. Poté přiřadí dodavatele k platbám. Následně označí nesoulad jako anomálii pro auditora. Lidský auditor zkontroluje označené položky a rozhodne. Tento pracovní postup snižuje ruční výběr vzorků. Také urychluje práci auditorů, aniž by odebíral jejich úsudek.
Průmyslové přijetí je vysoké. Průzkum z roku 2025 zjistil, že 79 % podniků v současnosti používá AI agenty, přičemž mnohé hlásí měřitelné přínosy (Průzkum PwC 2025). Současně výzkum definuje agentické chování jako systémy, které plánují a jednají napříč nástroji a následně upravují výsledky podle lidské zpětné vazby (SSRN agentické audity). V praxi bude agent navržený pro konkrétní účel kombinovat strojové učení s konektory k ERP a účetním systémům. Pro finanční týmy to znamená rychlejší smíření a lepší sledovatelnost.
What to do next:
1. Zmapujte pět nejdůležitějších procesů, kde mohou ai schopnosti snížit časově náročnou práci. 2. Proveďte krátký pilot s ai systémem, který se připojí k vašemu ERP nebo e-mailovým systémům. 3. Definujte požadavky na provenance a transparentnost dříve, než budete škálovat.
audit, auditor, automatizace
AI agenti mění každodenní auditní práci tím, že přebírají opakující se kontroly. Například agenti mohou automatizovat smíření a výběrové kontroly. To šetří čas auditorům. Také to umožňuje auditorům soustředit se na úsudek, nikoli na zpracování dat. Auditoři uvádějí, že generativní nástroje AI pomáhají připravit návrhy memorand tak, aby mohli rychleji přezkoumat závěry. Zpráva CPA.com to jasně říká: „AI nenahrazuje odborníky; zvyšuje jejich potenciál“ Zpráva CPA.com 2025.
Konkrétní před/po: před automatizací auditor manuálně vybral 200 plateb dodavatelům. Po zavedení agentů auditor zkontroloval 50 systémem identifikovaných položek s vysokým rizikem a ověřil vzory. Doba na zakázku poklesla. Chyby se snížily. Některé firmy hlásí snížení rozpočtů spojených s dodržováním předpisů o více než 40 %, když automatizují rutinní kontroly (studie nákladů na dodržování předpisů). Tento pokles pomáhá firmám čelit tlaku na poplatky, aniž by snižovaly kvalitu.
Případy použití jsou praktické. Agent vypracuje první verzi auditního memoranda. Poté auditor upraví a schválí. Agent spouští kontinuální testy kontrol a upozorňuje na odchylky. Auditor obdrží stručné balíčky důkazů místo surových logů. Tyto změny umožňují auditním týmům věnovat více hodin hodnocení rizik a poradenství klientům.
Interní systémy jsou důležité. Konektory k ERP a e-mailu pomáhají agentům zakládat tvrzení na zdrojových záznamech. Pro týmy, které zpracovávají logistické nebo provozní e-maily, je e-mailová automatizace krokem k širší auditní automatizaci. Podívejte se na příklad ERP e‑mailové automatizace logistiky, který ukazuje zakládání do provozních dat ERP e‑mailová automatizace logistiky.
What to do next:
1. Identifikujte tři rutinní úkoly k automatizaci a změřte aktuálně vynaložený čas. 2. Pilotujte agenta, který připravuje návrhy memorand a provádí smíření. 3. Sledujte míru chyb a ušetřené hodiny, abyste prokázali návratnost investice vedení auditu.
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.
workflow, agentic workflows, agentic
Agentické pracovní postupy propojují více specializovaných agentů, aby dokončily složité úkoly. V auditním workflow plánovací agent rozloží plán auditu do kroků. Poté výkonné agenty provádějí výběry, testují interní kontroly a získávají podpůrné dokumenty. Nakonec souhrnný agent připraví pracovní spisy k přezkoumání. Tento vzor je tím, co akademické práce označují jako agentické systémy a agentické audity (SSRN).
Krátký koncept diagramu toku funguje dobře na schůzkách. Lidská žádost → plánovací agent → více specializovaných agentů → úložiště důkazů → kontrola auditorem. Každá šipka je předání s řídicími body. Například výkonný agent může zavolat konektor nástrojů ai pro stažení dat z účetních saldokont. Poté zapíše výsledky do úložiště důkazů s kryptografickou provenance, aby auditor mohl změny ověřit. Tím se vytvoří sledovatelný řetězec pro každé rozhodnutí.
Agentické workflow podporují iterativní testování. Nejprve agent spustí pravidlo. Poté upřesní pravidlo na základě zpětné vazby. Poté plánovač aktualizuje posloupnost. Tento cyklus snižuje falešně pozitivní výsledky. Také zlepšuje detekci jemných rizikových vzorů, které statické skripty přehlédnou. Důležité je, že auditoři zůstávají v kontrole. Lidscí auditoři schvalují pravidla a validují anomálie před podepsáním závěrů.
Governance je zásadní. Potřebujete dozor za běhu, schvalovací brány při nasazení a auditní záznamy. Systémy, které podporují plánování a přezkum auditu, musí ukazovat, kdo změnil test a proč. Pro firmy, které chtějí platformu pro audit s vestavěnými konektory, zvažte nástroje podporující složité workflow a ověřitelné důkazy. Pro týmy, které chtějí automatizovat sběr důkazů z e-mailů, viz příklad, který váže provozní e-maily na záznamy virtuální asistent logistiky.
What to do next:
1. Zmapujte jeden agentický workflow pro běžný test a definujte body schválení. 2. Přidejte provenance a auditní záznamy pro každé předání. 3. Proveďte krátký cyklus s člověkem v smyčce pro doladění plánovacího a výkonných agentů.
compliance, audit trail, financial statements
Agenti pomáhají vynucovat shodu a vytvářet auditní stopu odolnou vůči manipulaci, která podporuje ujištění ohledně účetních závěrek. Například agent může každou noc spouštět kontroly DPH a daňových přiznání. Poté může eskalovat výjimky k revizi. Výsledkem je zdokumentovaná cesta od surových zápisů v hlavní knize k auditním závěrům. Tato auditní stopa je zásadní pro regulátory i pro externí ujištění.
Automatizace regulačních kontrol snižuje manuální zátěž. Studie ukazují výrazné úspory rozpočtu, když firmy automatizují dodržování předpisů. Jeden zdroj uvádí snížení provozních rozpočtů souvisejících se shodou o více než 40 % (studie nákladů na dodržování předpisů). Tato úspora zahrnuje méně manuálních smíření a rychlejší cykly odesílání. Agenti vytvářejí záznamy, které jsou ověřitelné a sledovatelné, což pomáhá, když regulátoři požadují důkazy.
Příklad end-to-end scénáře: agent kontroluje sazby DPH na prodejních fakturách. Označí nesrovnalosti a sestaví balíček důkazů. Poté auditor balíček zkontroluje a podepíše memorandum, které se připojí k účetním závěrkám. Auditní stopa ukazuje, kdo výjimky přezkoumal, kdy byly opraveny a jaké byly konečné částky. Tato úroveň sledovatelnosti podporuje přezkumy typu SOC 2 a dotazy regulátorů.
Bezpečnost a dodržování předpisů jsou důležité pro citlivá data. Mnohé firmy vyžadují, aby data nikdy neopustila zabezpečené hranice. Agenti navržení pro toto musí běžet v schválených prostředích a zapisovat každou akci. Zajištění ai governance a přístupových kontrol snižuje riziko úniků. Pro finanční týmy, které zpracovávají velké objemy provozních e-mailových důkazů, integrace agentů se zabezpečenými úložišti zjednodušuje kontrolu a zároveň chrání citlivá data jak škálovat logistické operace bez náboru.
What to do next:
1. Definujte požadavky na shodu a namapujte je na kontroly agentů. 2. Vyžadujte ověřitelné auditní záznamy a auditní stopu pro každý automatizovaný krok. 3. Otestujte end-to-end scénář pro jednu oblast finančního vykazování před širším nasazením.
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.
automatizace, analytika, případy použití
Vysoce hodnotné případy použití prokazují měřitelný přínos. Agenti detekují podvody pomocí vzorové detekce anomálií. Automatizují procesy účtů závazků a pohledávek. Strukturují nestrukturovaná data, jako jsou přílohy e-mailů, a vypracovávají auditní memo s kontextem. Tyto případy kombinují automatizaci s analytikou a snižují čas strávený časově náročnými úkoly.
Krátké případové ukázky objasňují dopad. Anomálii v platbě dodavateli odhalil agent, který prohledal platby a historii dodavatelů. Agent označil nesrovnalost a ušetřil auditorovi čtyři hodiny manuální práce. Druhý případ použil vlastní nastavení ai agentů k extrakci dodacích faktur a jejich sladění se smlouvami. Tento agent ušetřil čas i chyby v procesu vyrovnání dodavatelů.
Statistiky přijetí jsou důležité. Sedm z deseti společností nyní považuje AI agenty za hlavní páku automatizace (průmyslová zpráva). Tento posun odráží důvěru v řízenou auditní automatizaci založenou na AI a v analytiku škálovatelnou přes účetní knihy. Firmy, které přijmou inteligentní automatizaci, často hlásí rychlejší uzávěrky a lepší pokrytí kontrol.
Příklady případů použití zahrnují kontinuální testování kontrol, detekci podvodů na základě vzorů, automatizaci účtů závazků a generativní tvorbu pracovních spisů. Každý případ těží z více specializovaných agentů a z modelů strojového učení, které se časem učí vzory. Pro týmy, které zpracovávají velké objemy e-mailů, ukázky automatizované logistické korespondence ukazují, jak může e-mail napájet auditní důkazy a snížit manuální třídění automatizovaná logistická korespondence.
What to do next:
1. Vyberte dva případy použití, které přinesou jasné úspory hodin nebo nákladů. 2. Změřte výchozí výkon a míru detekce. 3. Proveďte piloty a zaznamenejte analytiku, abyste prokázali hodnotu a zdokonalili modely.
co dál pro ai, budoucnost auditu, učící se agenti
Škálování zůstává výzvou. Přibližně 90 % organizací uvádí potíže s efektivním škálováním AI agentů (průmyslové statistiky). Proto se další fáze AI v auditu zaměřuje na učící se agenty, řízení a měření návratnosti investic. Učící se agenti se budou přizpůsobovat na základě zpětné vazby a zlepšovat detekci bez nutnosti neustálého překódování.
Rizika vyžadují kontroly. Potřebujete rámec pro ai governance, hodnotící metriky a jasné auditní záznamy. Na auditní týmy budou mít vliv zákony jako EU AI Act a další pravidla. Auditní týmy by měly plánovat požadavky na shodu a bezpečnostní přezkumy. Kontrolní seznam governance musí pokrývat validaci modelu, řízení přístupu a sledovatelnost.
Klíčová doporučení jsou praktická. Začněte s účelově vytvořenými, specializovanými ai agenty, kteří se integrují s vašimi systémy. Měřte přesnost, ušetřený čas a úplnost auditní stopy. Použijte roadmapu pilot→škálování: ověřte model na jednom procesu, přidejte provenance a poté rozšiřujte. Zachyťte KPI pro plánování auditu, míry detekce a čas recenzentů.
Final action items for a finance leader:
1. Build agents that run in a controlled environment and log audit logs for review. 2. Define KPIs for the pilot and track them closely. 3. Create a roadmap to build agents, add learning agents and then scale with enterprise governance.
Často kladené otázky
Co je AI agent v auditu?
AI agent je softwarová součást, která vykonává úkoly jako načítání dat, analýza a příprava návrhů. Působí na základě pravidel a modelů, aby pomáhala auditorům a zároveň udržovala člověka v procesu.
Jak agenti zlepšují efektivitu auditu?
Agenti automatizují opakující se práci, jako jsou smíření a výběrové kontroly. Výsledkem je, že auditoři tráví více času úsudkem a komplexním hodnocením rizik.
Jsou auditoři ohroženi nahrazením AI?
Ne. Přední zprávy uvádějí, že AI spíše zesiluje práci auditorů než je nahrazuje. Lidské auditory stále ověřují závěry a řeší jemné otázky úsudku.
Co je agentický pracovní postup?
Agentický pracovní postup propojuje plánovací a výkonné agenty k dokončení úkolů. Zahrnuje lidskou zpětnou vazbu a řídicí body, aby byla práce ověřitelná.
Jak agenti podporují dodržování předpisů?
Agenti automaticky provádějí regulační kontroly a vytvářejí sledovatelné důkazy. Zajišťují ověřitelnou auditní stopu, která podporuje účetní závěrky a žádosti regulátorů.
Dokážou agenti zpracovávat citlivá data?
Ano, pokud jsou nasazeni v zabezpečeném prostředí s řízeným přístupem. Firmy by měly vyžadovat, aby data neopouštěla schválené systémy a aby každá akce byla zaznamenána.
Jaké metriky by měly auditní týmy sledovat?
Sledujte jako hlavní KPIs přesnost detekce, ušetřený čas a úplnost auditní stopy. Dále měřte čas recenzentů a snížení chyb pro vyhodnocení návratnosti investic.
Jak fungují učící se agenti v auditu?
Učící se agenti upravují pravidla na základě zpětné vazby a výsledků detekce. Časem snižují falešně pozitivní nálezy a zlepšují hodnocení rizik.
Jaké řízení je potřeba pro AI agenty?
Správa musí zahrnovat validaci modelů, řízení přístupu, provenance a auditní záznamy. Pravidelné revize a řízení změn snižují rizika vyplývající z nových AI.
Jak by měly firmy začít s AI agenty?
Začněte u procesu s vysokou hodnotou a časovou náročností a spusťte krátký pilot. Definujte provenance, změřte dopad a poté škálujte s odpovídajícím ai řízením a kontrolami.
Ready to revolutionize your workplace?
Achieve more with your existing team with Virtual Workforce.