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Anwendungsfälle der Künstlichen Intelligenz (KI) sind vielseitig und mit Bedacht zu wählen. Neben technischen Fragen sind praktische Anforderungen an die Sicherheit zu berücksichtigen. 

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz sind modernste Formen von Automatisierungen auf dem Weg, neue Effizienzpotenziale zu realisieren. Während einfache Automatisierungslösungen, wie beispielsweise Robotic Process Automation, schon seit den frühen 2000ern am Markt verfügbar sind, bieten Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz weitreichendere Chancen und Optimierungspotentiale. Insbesondere durch die Funktionalität des „Selbstlernens“ bietet sich eine Fülle an Anwendungsfeldern, um die Entscheidungsqualität bei zuvor manuellen Tätigkeiten auch schnittstellenübergreifend zu steigern. Der Einsatz von KI in Finanz- und Buchhaltungsprozessen verspricht somit nicht nur die Automatisierung repetitiver Prozessschritte, sondern im Gegensatz zu Robotic Process Automation, zusätzlich die Übernahme qualitativer Entscheidungen, die bislang von Menschen zu treffen waren.

Die umfangreichen und häufig komplexen Funktionalitäten von KI, insbesondere die Selbstlernfähigkeit führen zugleich zu höheren Ansprüchen an das Corporate Governance Framework von Unternehmen. Denn um Resultate in hinreichender Qualität mithilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zu erreichen, müssen KI-basierte Algorithmen ständig lernen, sich weiterentwickeln und verändern. Diese Volatilität stellt neue Herausforderungen an die Steuerung und Überwachung von Prozessen und IT-Systemen. 

Auch kann die Qualität der verwendeten Daten zu Fehlentscheidungen und Regelverstößen führen. Beispielsweise können KI-Algorithmen im Rahmen der Prüfung der Kreditvergabe an Bankkunden diskriminierend programmiert oder mit voreingenommenen Testdaten aufgesetzt sein. Im Ergebnis könnten bestimmte Kundengruppen (Altersgruppen, ethnische Herkunft, etc.) diskriminierend behandelt werden. Dies zeigt, dass die Risiken im Umgang mit KI nicht nur finanzieller Natur sind, sondern auch die Reputation des Unternehmens betreffen und ethische Fragestellungen aufwerfen.

Es sind neue, qualitätssichernde Prozesse und Kontrollen zu implementieren um die Stabilität der KI Systeme sowie die Nachvollziehbarkeit der durch sie getroffenen Entscheidungen zu gewährleisten. 

KPMG unterstützt Unternehmen im effizienten und sicheren Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der: 

  • Konzeption und Implementierung von Prozess- und Kontrollstrukturen im IT- sowie im operativen Bereich basierend auf dem KPMG AI in Control-Framework (Link: global)
  • Konzeption und Implementierung einer auf KI ausgerichteten Governance-Organisation mit Elementen wie z.B.
    • Inventarisierung und Risk Assessment
    • Schulungs- und Kommunikationsmaßnahmen
    • Schaffung von Vertrauen (KI-Code of Conduct, erweiterte Richtlinien, systemseitige Kontrollen, Qualitätsstandards, etc.)
  • Identifikation von Potenzialen für die Automatisierung mit Hilfe künstlicher Intelligenz in Ihren Prozessen und für bisherige manuelle Tätigkeiten
  • Prüfung der Governance-Organisation/ des Internen Kontrollsystems über KI-Systeme, dem KI-spezifischen Operating Model, sowie einzelner Algorithmen mit Bezug zur Rechnungslegung (Relevanz im Rahmen der Abschlussprüfung). 

Das KPMG KI-Governance Team vereint Data Scientists sowie Prozess- und Governance-Experten mit umfassendem Wissen in der Prüfung und Beratung zur Corporate Governance mit Fokus auf den Einsatz von digitalen Lösungen. Somit unterstützen wir beim Aufbau und Betrieb einer zielgerichteten KI-Umgebung, die einen sicheren und effizienten KI-Betrieb gewährleistet und das volle Potential von Automatisierungslösungen ausschöpfen lässt.