Traditionele audits zijn gebaseerd op steekproeven, maar AI maakt het mogelijk om volledige datasets te analyseren. Ontdek hoe AI het controleproces betrouwbaarder, sneller en grondiger maakt.
Het accountantsberoep staat op een kantelpunt. De traditionele audit — gebaseerd op steekproeven, handmatige controles en professionele inschatting — wordt fundamenteel uitgedaagd door technologie die in staat is om volledige populaties te analyseren in een fractie van de tijd. AI verandert niet alleen hoe we controleren, maar ook wat we kunnen controleren.
Het huidige auditproces is ontworpen in een tijdperk van papieren administraties en beperkte rekenkracht. De kernmethode — steekproefsgewijs controleren — is een praktische oplossing voor het probleem dat je niet alles kunt bekijken. Maar het brengt inherente beperkingen met zich mee.
Het steekproefprobleem: Bij een populatie van 10.000 transacties controleer je met een traditionele steekproef misschien 200 tot 400 items. Dat is 2 tot 4 procent van het totaal. De overige 96 tot 98 procent blijft ongecontroleerd. Statistische methoden bieden weliswaar een redelijke mate van zekerheid, maar fouten, fraude of onregelmatigheden in het ongecontroleerde deel blijven onopgemerkt.
Tijdsdruk en capaciteit: Auditors werken onder constante tijdsdruk. De controle moet binnen budget en planning afgerond worden, wat soms leidt tot compromissen in de diepgang van de analyse. Meer controleren kost meer uren, en meer uren kosten meer geld — een spanningsveld dat inherent is aan het huidige model.
Menselijke beperkingen: Na uren achter een scherm dalen concentratie en oplettendheid. Patronen die zich uitstrekken over duizenden transacties zijn voor het menselijk brein vrijwel onmogelijk te detecteren. En ervaren auditors herkennen weliswaar veel, maar ook zij worden beinvloed door verwachtingsbias en gewenning.
AI lost deze beperkingen niet op door auditors te vervangen, maar door hun capaciteiten uit te breiden. Het is een krachtversterker die het bereik en de diepgang van de controle vergroot.
De meest transformatieve toepassing van AI in de audit is de mogelijkheid om volledige datasets te analyseren in plaats van steekproeven. AI kan:
Dit betekent niet dat elke individuele transactie diepgaand onderzocht wordt, maar dat het systeem anomalieen signaleert die menselijke aandacht verdienen. De auditor richt zich vervolgens op de uitzonderingen in plaats van op het zoeken naar die uitzonderingen.
Machine learning-modellen zijn bijzonder effectief in het herkennen van patronen en het signaleren van afwijkingen. In de auditcontext betekent dit:
Transactie-anomalieen:
Relatie-anomalieen:
Financiele anomalieen:
AI kan elke transactie, klant of proces een risicoscore toekennen op basis van meerdere factoren. Dit stelt de auditor in staat om de beschikbare tijd te richten op de gebieden met het hoogste risico.
Een effectief risicoscoringsmodel combineert:
De auditor krijgt een gerangschikte lijst van aandachtspunten in plaats van een stapel dossiers die allemaal evenveel aandacht lijken te vragen.
Waar een traditionele audit een momentopname is, maakt AI continue monitoring mogelijk. In plaats van eenmaal per jaar terugkijken, kan het systeem het hele jaar door meelopen:
Dit verschuift de audit van een historische exercitie naar een prospectief instrument dat risicos signaleert voordat ze escaleren.
De Nederlandse Beroepsorganisatie van Accountants (NBA) volgt de ontwikkelingen rondom AI in de audit actief. Enkele relevante punten:
Huidige positie:
Aandachtspunten:
Internationale context: De IAASB (International Auditing and Assurance Standards Board) werkt aan aanpassing van de controlestandaarden om AI en data-analyse expliciet te adresseren. Nederlandse kantoren die nu investeren in AI, lopen vooruit op deze ontwikkelingen.
De implementatie van AI in het auditproces vereist een stapsgewijze aanpak die rekening houdt met de complexiteit van het controlewerk en de wettelijke kaders.
Start met het inzetten van AI-gestuurde data-analyse als aanvulling op de bestaande controleaanpak. Gebruik het systeem om volledige populaties te screenen en focus de handmatige controle op de gesignaleerde anomalieen.
Integreer AI in de standaard controlemethodologie. Pas werkkprogrammas aan zodat AI-analyses een formeel onderdeel worden van het controleproces, met duidelijke documentatie.
Breid de inzet uit naar continue monitoring voor klanten waar dit relevant is. Dit versterkt de controle en biedt klanten tussentijds waardevolle inzichten.
Implementeer geavanceerde functies zoals predictieve risicomodellen, automatische reconciliatie en NLP-analyse van contracten en overeenkomsten.
AI verandert niet alleen het werk, maar ook de rollen binnen het auditteam:
Junior auditors verschuiven van transactiecontroles naar het beoordelen van AI-gesignaleerde anomalieen. Dit is inhoudelijk uitdagender en educatief waardevoller.
Senior auditors krijgen meer ruimte voor professioneel oordeel, klantgesprekken en complexe vraagstukken. De routinematige data-analyse wordt door AI afgehandeld.
Partners en managers beschikken over betere informatie voor hun eindoordeel. AI-dashboards geven real-time inzicht in de voortgang en bevindingen van de controle.
Kantoren die AI succesvol hebben geintegreerd in hun controleproces rapporteren:
De toekomst van de audit ligt in de combinatie van menselijke expertise en AI-capaciteiten. AI neemt het rekenwerk, de patroonherkenning en de data-analyse over. De accountant levert het professionele oordeel, de sectorkennis en de communicatie met klanten en stakeholders.
Kantoren die nu beginnen met het integreren van AI in hun controleproces, bouwen kennis en ervaring op die straks essentieel is. Want de vraag is niet of AI de audit gaat veranderen — de vraag is of jouw kantoor klaar is voor die verandering.
Benieuwd hoe AI jouw controleproces kan versterken? Neem contact op voor een vrijblijvende demonstratie.
Ontvang wekelijks AI-tips en automatiseringsadvies in je inbox.
Martijn de Jong is Integration Specialist bij CleverTech, verantwoordelijk voor het naadloos integreren van AI-oplossingen in bestaande bedrijfssystemen. Met expertise in API-koppelingen, data-integratie en systeemarchitectuur, zorgt Martijn ervoor dat nieuwe AI-tools soepel samenwerken met ERP-systemen, CRM-platforms en andere bedrijfssoftware. Hij heeft een passie voor het oplossen van complexe integratievraagstukken en het optimaliseren van digitale workflows.
Meer over AI
GDPR-boetes kunnen oplopen tot 20 miljoen of 4% van je jaaromzet. Leer hoe je AI inzet zonder de Autoriteit Persoonsgegevens op je dak te krijgen.
Veel bedrijven starten enthousiast met AI-projecten, maar zien hun initiatieven stranden na een paar maanden. Ontdek de 5 belangrijkste faalfactoren en hoe je ze voorkomt.
Iedereen vraagt het: "Wat zijn die 200+ AI Agents precies? Werken ze echt?" Hier is het eerlijke antwoord.
Ontvang wekelijks praktische AI-inzichten direct in je inbox. Geen spam, alleen waardevolle content.
In een kort gesprek bespreken we jouw situatie en laten we zien welke processen het meeste opleveren als je ze automatiseert. Geen verplichtingen.
Al 40+ bedrijven besparen tijd en kosten met onze oplossingen.
