Dengan munculnya teknologi kecerdasan buatan (AI), metode audit mengalami transformasi signifikan. Audit tradisional yang mengandalkan observasi manual dan penilaian auditor kini mulai digantikan oleh “Intelligent Audit,” yang memanfaatkan AI untuk meningkatkan kecepatan, akurasi, dan efisiensi proses audit.
Tahap-Tahap dalam Intelligent Audit
1. Fase Perencanaan dalam Intelligent Audit
Intelligent Audit diawali dengan tahap perencanaan yang mendalam untuk memahami konteks bisnis dan risiko klien. Berbeda dengan audit tradisional yang memerlukan interaksi langsung, AI dapat mengumpulkan data secara otomatis, menganalisis struktur organisasi, metode operasional, dan sistem akuntansi. AI membantu merangkum data penting dan menghasilkan laporan risiko untuk dievaluasi auditor, menghemat waktu, serta meningkatkan ketepatan penilaian risiko.
2. Pemanfaatan AI untuk Pengumpulan dan Analisis Data Industri dan Klien
Pada tahap ini, AI memproses data internal dan eksternal, termasuk informasi publik dan dokumen penting klien yang diunggah. Teknologi seperti Natural Language Processing (NLP) serta pengenalan suara juga memungkinkan AI untuk mencatat dan menganalisis isi pertemuan dengan klien secara otomatis. Hasilnya, auditor dapat fokus pada analisis mendalam, dengan bantuan AI dalam memproses data.
3. Evaluasi Kontrol Internal dengan Teknologi AI
Setelah memahami konteks bisnis, Intelligent Audit melanjutkan dengan evaluasi kontrol internal. AI mengotomatiskan pembuatan dokumentasi proses dan meninjau kontrol internal yang ada. Teknologi seperti process mining membantu mendokumentasikan langkah-langkah yang diambil secara otomatis, sementara NLP membantu dalam pencatatan wawancara, sehingga tugas manual yang memakan waktu dapat diminimalkan.
4. Peningkatan Akurasi Dokumentasi Proses Bisnis melalui AI
AI berperan penting dalam mengoptimalkan dokumentasi proses bisnis melalui process mining, yang mengumpulkan data dari sistem yang ada untuk menganalisis dan mendokumentasikan alur proses. Teknologi ini memberikan wawasan mendalam tentang setiap langkah, sehingga auditor dapat mengevaluasi keandalan kontrol internal dengan lebih baik.
5. Pengujian Kontrol Internal dengan Pembelajaran Mesin (ML)
Penggunaan machine learning (ML) membantu dalam menguji efektivitas kontrol internal. ML dapat memeriksa apakah organisasi telah menerapkan dokumen persetujuan dan prosedur kontrol dengan benar. Dengan otomatisasi ini, pengujian menjadi lebih efisien dan hasil audit lebih akurat, sehingga mendukung efisiensi proses dan memberikan hasil yang dapat diandalkan.
6. Tahap Prosedur Substantif dalam Intelligent Audit
Tahap prosedur substantif bertujuan untuk mendeteksi adanya salah saji material melalui pengujian saldo akun, transaksi, dan data lainnya. AI membantu memeriksa 100% data dibandingkan hanya menggunakan sampel, sehingga menghasilkan analisis yang lebih kuat. Misalnya, organisasi dapat menggunakan kode batang dan drone untuk mengawasi inventaris, sementara NLP dan ML memeriksa akurasi dokumen.
7. Pengawasan Inventaris dengan Teknologi Drone dan Kode Batang
Dalam proses audit inventaris, drone dan barcode scanner memungkinkan auditor memeriksa fisik inventaris secara cepat dan akurat. Teknologi ini memastikan bahwa data inventaris sejalan dengan catatan keuangan, meningkatkan keakuratan rekonsiliasi, dan mengurangi kesalahan manual.
8. Pengelolaan Permintaan Konfirmasi melalui Platform Daring
Organisasi dapat melakukan proses konfirmasi saldo akun klien dengan pihak eksternal melalui platform digital, yang memungkinkan enkripsi tingkat tinggi untuk menjaga keamanan data.
Baca lainnya: Kecerdasan Buatan dan Intelligent Audit
9. Otomatisasi Prosedur Analitis untuk Deteksi Salah Saji Material
Intelligent Audit mengoptimalkan prosedur analitis dengan ML dan AI untuk menilai tren pasar dan perbandingan dengan industri. Dengan pendekatan ini, auditor dapat mendeteksi pola abnormal dalam data keuangan, mengidentifikasi potensi kesalahan, dan memeriksa konsistensi data.
10. Integrasi AI dalam Lingkungan ERP untuk Analisis Menyeluruh
Dalam lingkungan teknologi campuran, AI berfungsi dengan mengintegrasikan data dari sistem ERP yang berbeda menggunakan metode Extract-Transform-Load (ETL). Pendekatan ini memungkinkan auditor untuk mengakses data yang konsisten dan terstruktur, yang sangat penting untuk menghasilkan analisis yang akurat dalam audit.
Kesimpulan
Intelligent Audit mengubah cara auditor mengumpulkan, menganalisis, dan memvalidasi informasi, dengan otomatisasi yang mengurangi kesalahan manual dan meningkatkan efisiensi. Dengan memanfaatkan AI, auditor dapat melakukan setiap fase dalam audit dengan lebih cepat dan akurat.
Jadilah pionir dalam inovasi audit dengan AuditPro—temukan manfaat Intelligent Audit sekarang juga!
Contact Us
HOT LINE : (+62) 21-8690-9226
HANDPHONE : 0818-6619-82
WHATSAPP : 0818-6619-82
INFO@AUDITPRO