ai-agent, ai-kapasiteter, ai-system
En AI-agent i konteksten av en plattform for revisjon er en programvarekomponent som handler på data, regler og mål. For eksempel kan en agent trekke ut fakturaer fra PDF-er og markere avvik. For det første hjelper en klar definisjon team med å velge riktig AI-system. For det andre bidrar den til å sette forventninger for revisjonsprosessen og for revisorene. For det tredje tydeliggjør den hvordan agenter passer sammen med menneskelig gjennomgang.
Kjernedisponer for AI driver verdi. Dataingest bringer økonomiske data inn i én samlet visning. Naturlig språkbehandling gjør kontrakter og e-poster om til strukturerte felt. Avviksdeteksjon oppdager uventede mønstre. Planlegging lar agenter sekvensere kontroller og tester. Proveniens fanger opp hvem som gjorde hva, slik at arbeidet er etterprøvbart. Disse fem kapasitetene gjør AI-agenter for revisjon nyttige i travle team.
Et kort eksempel knytter kapasitet til effekt. En agent leser 10 000 fakturaer. Deretter matcher den leverandører med betalinger. Neste steg er at den markerer en mismatch som et avvik for revisoren. Den menneskelige revisoren gjennomgår de markerte postene og tar en avgjørelse. Denne arbeidsflyten reduserer manuelt utvalg. Den øker også hastigheten for revisorene uten å fjerne skjønn.
Bransjeadopsjon er høy. En undersøkelse fra 2025 fant at 79 % av virksomhetene for øyeblikket bruker AI-agenter, med mange som rapporterer målbare fordeler (PwC 2025-undersøkelse). Samtidig definerer forskning agentisk atferd som systemer som planlegger og handler på tvers av verktøy, og deretter forbedrer resultater med menneskelig tilbakemelding (SSRN: agentisk revisjon). I praksis vil en formålsbygd agent kombinere maskinlæring med koblinger til ERP- og regnskapssystemer. For økonomiteam betyr dette raskere avstemminger og bedre sporbarhet.
Hva du bør gjøre videre:
1. Kartlegg de fem viktigste prosessene hvor agentkapasiteter kan redusere tidkrevende arbeid. 2. Kjør et kort pilotprosjekt med et AI-system som kobler til ditt ERP- eller e-postsystem. 3. Definer krav til proveniens og åpenhet før du skalerer.
audit, auditor, automation
AI-agenter endrer det daglige revisjonsarbeidet ved å overta repeterende kontroller. For eksempel kan agenter automatisere avstemminger og utvalg. Det sparer revisorer tid. Det lar også revisorer fokusere på skjønn, ikke datahåndtering. Revisorer rapporterer at generative AI-verktøy hjelper med å utarbeide notater slik at de kan gå gjennom konklusjoner raskere. CPA.com-rapporten sier det klart: «AI is not replacing practitioners; it is amplifying their potential» CPA.com 2025-rapport.
Konkrete før/etter: før automatisering tok en revisor utvalg av 200 leverandørbetalinger ved manuell seleksjon. Etter agenter gjennomgikk revisoren 50 systemidentifiserte høy-risiko-poster og validerte mønstre. Tid per engasjement falt. Feil reduserte. Noen firmaer rapporterer at de reduserte budsjetter knyttet til etterlevelse med over 40 % når de automatiserte rutinemessige kontroller (studie om etterlevelseskostnader). Denne reduksjonen hjelper firmaer å møte stramme prispress uten å kutte kvalitet.
Bruksområder er praktiske. En agent utarbeider førsteutkastet til et revisjonsnotat. Deretter redigerer og signerer revisoren. En agent kjører kontinuerlige kontrolltester og varsler ved avvik. Revisoren mottar konsise bevispakker i stedet for rå logger. Disse endringene lar revisjonsteam bruke flere timer på risikovurdering og rådgivning til klienter.
Interne systemer betyr noe. Koblinger til ERP og e-post hjelper agenter med å forankre påstander i kildeposter. For team som håndterer logistikk- eller drifts-e-poster er e-postautomatisering et skritt mot bredere revisjonsautomatisering. Se et eksempel på ERP-e-postautomatisering som viser forankring i driftsdata.
Hva du bør gjøre videre:
1. Identifiser tre rutineoppgaver å automatisere og mål nåværende tidsbruk. 2. Pilotér en agent som utarbeider notater og kjører avstemminger. 3. Følg med på feilrater og sparte timer for å bevise avkastning for revisjonsledelsen.
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
Agentiske arbeidsflyter kjeder sammen flere spesialiserte agenter for å fullføre komplekse oppgaver. I en revisjonsarbeidsflyt bryter en planleggingsagent revisjonsplanleggingen ned i trinn. Deretter kjører utføringsagenter utvalg, tester internkontroller og henter støttedokumenter. Til slutt utarbeider en oppsummeringsagent arbeidsdokumentene for gjennomgang. Dette mønsteret er det akademisk arbeid omtaler som agentiske systemer og agentisk revisjon (SSRN).
Et kort flytdiagramkonsept fungerer godt i møter. Menneskelig forespørsel → planleggingsagent → flere spesialiserte agenter → bevislager → revisorgjennomgang. Hver pil er en overlevering med styringskroker. For eksempel kan en utføringsagent kalle en AI-verktøykobling for å hente saldotabell-data. Deretter skriver den resultater til bevislageret med kryptografisk proveniens slik at revisor kan verifisere endringer. Dette skaper en sporbar kjede for hver beslutning.
Agentiske arbeidsflyter fremmer iterativ testing. Først kjører en agent en regel. Neste skritt er at den forbedrer regelen basert på tilbakemelding. Så oppdaterer planleggeren sekvensen. Denne løkken reduserer falske positiver. Den forbedrer også oppdagelsen av subtile risikomønstre som statiske skript overser. Viktigst er at revisorer forblir i kontroll. Menneskelige revisorer godkjenner regler og verifiserer avvik før konklusjoner signeres.
Styring er essensielt. Du trenger runtime-overvåkning, utrullingsporter og revisjonslogger. Systemer som støtter revisjonsplanlegging og gjennomgang må vise hvem som endret en test og hvorfor. For firmaer som ønsker en plattform for revisjon med innebygde koblinger, vurder verktøy som støtter komplekse arbeidsflyter og verifiserbare bevis. For team som ønsker å automatisere e-postdrevet bevisinnsamling, se et eksempel som knytter drifts-e-poster til poster virtuell logistikkassistent.
Hva du bør gjøre videre:
1. Kartlegg en enkelt agentisk arbeidsflyt for en vanlig test og definer godkjenningspunkter. 2. Legg til proveniens og revisjonslogger for hver overlevering. 3. Kjør en kort menneske-i-løkken-syklus for å forbedre planleggeren og utføringsagentene.
compliance, audit trail, financial statements
Agenter hjelper med å håndheve samsvar og produsere en manipulasjonssikker revisjonsspor som støtter forsikring av årsregnskap. For eksempel kan en agent kjøre MVA- og skattekontroller hver natt. Den kan deretter eskalere avvik til en gjennomgåer. Resultatet er en dokumentert vei fra rå regnskapsføringsposter til revisjonskonklusjoner. Dette revisjonssporet er avgjørende for regulatorer og for ekstern forsikring.
Automatisering av regulatoriske kontroller reduserer manuelt arbeid. Studier viser betydelige budsjettreduksjoner når firmaer automatiserer samsvar. Én kilde nevner reduksjoner på over 40 % for driftsbudsjetter knyttet til samsvar (studie om etterlevelseskostnader). Den besparelsen inkluderer færre manuelle avstemminger og raskere innsendinger. Agenter lager logger som er etterprøvbare og sporbare, noe som hjelper når regulatorer ber om bevis.
Eksempel på ende-til-ende-scenario: en agent sjekker MVA-satser på salgsfakturaer. Den markerer avvik og setter sammen en bevispakke. Så gjennomgår revisoren pakken og signerer et notat som vedlegges årsregnskapet. Revisjonssporet viser hvem som gjennomgikk avvikene, når de ble rettet, og hva sluttbeløpene var. Dette nivået av sporbarhet støtter SOC 2-type gjennomganger og forespørsler fra regulatorer.
Sikkerhet og samsvar er viktig for sensitive data. Mange firmaer krever at data aldri forlater sikre grenser. Agenter designet for dette må kjøre i godkjente miljøer og loggføre hver handling. Å sikre AI-styring og tilgangskontroller reduserer risikoen for lekkasjer. For økonomiteam som håndterer store volumer med drifts-e-postbevis, gjør integrering av agenter med sikre lagre kontrollene mer effektive samtidig som sensitive data beskyttes skalere logistikkoperasjoner.
Hva du bør gjøre videre:
1. Definer samsvarskrav og kartlegg dem til agentkontroller. 2. Krev etterprøvbare revisjonslogger og et revisjonsspor for hvert automatiserte trinn. 3. Test et ende-til-ende-scenario for ett område av finansiell rapportering før bredere utrulling.
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.
automate, analytics, use cases
Høyverdige bruksområder viser målbar nytte. Agenter oppdager svindel gjennom mønsterbasert avviksdeteksjon. De automatiserer leverandør- og kundefordringer. De strukturerer ustrukturert data, som e-postvedlegg, og utarbeider revisjonsnotater med kontekst. Disse bruksområdene kombinerer automatisering med analyser og reduserer tid brukt på tidkrevende oppgaver.
Korte casestudieeksempler klargjør effekt. En leverandørbetalingsavvik ble oppdaget av en agent som skannet betalinger og leverandørhistorikk. Agenten markerte en avvik og sparte revisoren fire timer manuelt arbeid. Et annet tilfelle brukte et tilpasset AI-agentoppsett for å trekke ut fraktfakturaer og avstemme dem mot kontrakter. Den agenten sparte både tid og reduserte feil i leverandøravstemmingsprosessen.
Adopsjonsstatistikk betyr noe. Sju av ti selskaper anser nå AI-agenter som deres primære automatiseringsgrep (bransjerapport). Dette skiftet reflekterer tillit til AI-drevet revisjonsautomatisering og analyser som skalerer på tvers av regnskaper. Firmaer som tar i bruk intelligent automatisering rapporterer ofte raskere avslutningssykluser og bedre kontrolldekning.
Eksempler på bruksområder inkluderer kontinuerlig kontrolltesting, svindeldeteksjon basert på mønstre, automatisering av leverandørfakturaer og generativ utarbeidelse av arbeidsdokumenter. Hvert tilfelle drar nytte av flere spesialiserte agenter og av maskinlæringsmodeller som lærer mønstre over tid. For team som håndterer høye e-postvolumer, viser automatiserte logistikk-korrespondanseeksempler hvordan e-post kan mate revisjonsbevis og redusere manuell sortering automatisert logistikkkorrespondanse.
Hva du bør gjøre videre:
1. Velg to bruksområder som vil gi tydelige tids- eller kostnadsbesparelser. 2. Mål grunnlinjeytelse og deteksjonsrater. 3. Kjør piloter og samle analysedata for å bevise verdi og forbedre modeller.
next for ai, future of audit, learning agents
Skalering er fortsatt en utfordring. Omtrent 90 % av organisasjoner rapporterer vanskeligheter med å skalere AI-agenter effektivt (bransjestatistikk). Derfor fokuserer neste fase for AI i revisjon på lærende agenter, styring og måling av avkastning. Lærende agenter vil tilpasse seg basert på tilbakemelding og forbedre deteksjon uten konstant omprogrammering.
Risikoer krever kontrolltiltak. Du trenger et rammeverk for AI-styring, evalueringsmetrikker og klare revisjonslogger. EUs AI-lov og andre regelverk vil påvirke revisjonsteam. Revisjonsteam bør planlegge for etterlevelseskrav og for sikkerhets- og samsvarsvurderinger. En styringssjekkliste må dekke modellvalidering, tilgangskontroller og sporbarhet.
Nøkkel anbefalinger er praktiske. Start med formålsbygde, spesialiserte AI-agenter som integreres med dine systemer. Mål nøyaktighet, sparte timer og fullstendigheten av revisjonssporet. Bruk en pilot-til-skala veikart: bevis modellen på én prosess, legg til proveniens og utvid deretter. Fang KPIer for revisjonsplanlegging, deteksjonsrater og gjennomgåertid.
Endelige tiltak for en økonomileder:
1. Bygg agenter som kjører i et kontrollert miljø og logger revisjonslogger for gjennomgang. 2. Definer KPIer for piloten og følg dem nøye. 3. Lag et veikart for å bygge agenter, legge til lærende agenter og deretter skalere med virksomhetsstyring.
FAQ
What is an AI agent in auditing?
En AI-agent er en programvarekomponent som utfører oppgaver som dataingest, analyse og utarbeidelse. Den handler etter regler og modeller for å bistå revisorer samtidig som mennesker holdes i løkken.
How do agents improve audit efficiency?
Agenter automatiserer repeterende arbeid som avstemminger og utvalg. Som et resultat bruker revisorer mer tid på skjønn og komplekse risikovurderinger.
Are auditors at risk of being replaced by AI?
Nei. Ledende rapporter sier at AI forsterker revisorer heller enn å erstatte dem. Menneskelige revisorer validerer fortsatt konklusjoner og håndterer nyansert skjønn.
What is an agentic workflow?
En agentisk arbeidsflyt kjeder sammen planlegger- og utføringsagenter for å fullføre oppgaver. Den inkluderer menneskelig tilbakemelding og styringspunkter for å holde arbeidet etterprøvbart.
How do agents support compliance?
Agenter kjører regulatoriske kontroller automatisk og produserer sporbare bevis. De skaper et etterprøvbart revisjonsspor som støtter årsregnskap og regulatorforespørsler.
Can agents handle sensitive data?
Ja, når de distribueres i sikre miljøer med tilgangskontroller. Firmaer bør kreve at data aldri forlater godkjente systemer og at hver handling logges.
What metrics should audit teams track?
Følg deteksjonsnøyaktighet, sparte timer og fullstendigheten av revisjonssporet som primære KPIer. Mål også gjennomgåertid og feilreduksjon for avkastning.
How do learning agents work in auditing?
Lærende agenter forbedrer regler basert på tilbakemelding og deteksjonsresultater. Over tid reduserer de falske positiver og forbedrer risikovurderingen.
What governance is needed for AI agents?
Styring må inkludere modellvalidering, tilgangskontroll, proveniens og revisjonslogger. Regelmessige gjennomganger og endringskontroll reduserer risiko fra ny AI.
How should firms start with AI agents?
Start med en høyt verdsatt, tidkrevende prosess og kjør et kort pilotprosjekt. Definer proveniens, mål effekt og skaler deretter med riktig AI-styring og kontroller.
Ready to revolutionize your workplace?
Achieve more with your existing team with Virtual Workforce.