KI-Tools für Wirtschaftsprüfer: Der komplette Tech Stack

KI-Tools für Wirtschaftsprüfer: Wie künstliche Intelligenz die Wirtschaftsprüfung transformiert

Die Wirtschaftsprüfung war schon immer ein Beruf, der höchste Präzision verlangt. Doch in einer Zeit zunehmender regulatorischer Komplexität, engerer Zeitfenster und wachsender Mandatsportfolios reicht Präzision allein nicht mehr aus — Geschwindigkeit und Skalierbarkeit sind ebenso entscheidend. Wirtschaftsprüfer stehen heute unter Druck auf allen Ebenen: Dokumentationsanforderungen werden strenger, Nachweispflichten granularer, und das verfügbare Zeitfenster für die Feldarbeit ist selten großzügig. Gleichzeitig ist das Datenvolumen pro Mandat exponentiell gewachsen.

Genau hier beginnt künstliche Intelligenz einen echten Unterschied zu machen. Wir arbeiten täglich mit Prüfungsteams und Wirtschaftsprüfungsgesellschaften zusammen und haben aus erster Hand erlebt, wie die richtigen KI-Tools — durchdacht implementiert — die Reibungsverluste über den gesamten Auftragslebenszyklus hinweg reduzieren können, ohne die Prüfungsqualität oder die regulatorische Verteidigbarkeit zu gefährden. Dieser Leitfaden stellt die wirkungsvollsten KI-Tools für Wirtschaftsprüfer vor, ordnet jedes Tool einem konkreten Schmerzpunkt zu und schließt mit einem empfohlenen Tool-Stack, der in reale Prüfungsworkflows passt.

Die typischen Herausforderungen im Berufsalltag von Wirtschaftsprüfern

Bevor wir zu den Tools kommen, lohnt es sich, die Engpässe klar zu benennen — denn die besten KI-Implementierungen beginnen nicht mit der Technologie, sondern mit dem Problem.

Die Prüfungsdokumentation ist nicht verhandelbar. Sowohl das PCAOB als auch die IAASB verlangen, dass Arbeitspapiere vollständig, überprüfbar und für Aufsichtsbehörden nachvollziehbar sind. Der Dokumentationsaufwand allein — Begründungen festhalten, Nachweise verknüpfen, Manager- und Partnerreviews unterstützen — beansprucht einen unverhältnismäßig großen Teil der Auftragszeit.

Darüber hinaus ist der Wissensverlust aus Meetings ein dauerhaftes und unterschätztes Problem. Walkthroughs, Planungsgespräche und Statusgespräche mit Mandanten erzeugen entscheidenden Kontext für die Risikobeurteilung und die Koordination von PBC-Listen (Provided By Client). Wenn dieser Kontext inkonsistent — oder gar nicht — festgehalten wird, verlieren Teams Stunden damit, Entscheidungen zu rekonstruieren und unklare Übergaben nachzuverfolgen.

Das Follow-up selbst ist ein weiterer erheblicher Zeitfresser. PBC-Anforderungen, offene Punkte und Stichprobenentscheidungen hängen von klaren Verantwortlichkeiten und Fristen ab. Ohne ein zuverlässiges System bleiben Dinge auf der Strecke, und erfahrene Teammitglieder verbringen Zeit mit Nachfassen statt mit inhaltlicher Prüfungsarbeit.

Gleichzeitig ist die Nachweisextraktion in vielen Gesellschaften noch weitgehend manuell: Zahlen aus PDFs in Excel kopieren, Belege gegenprüfen und Versionskontrolle verwalten kostet Stunden, die für höherwertige Prüfungshandlungen genutzt werden könnten.

Schließlich gibt es die Frage der Verteidigbarkeit beim Einsatz von KI selbst. Prüfer können KI-Ergebnisse nicht einfach ungeprüft übernehmen. Die Berufsstandards verlangen, dass dokumentiert wird, was getan wurde und wie automatisierte Ergebnisse validiert wurden. Die Tools, die einer Prüfung standhalten, sind jene, die dies erleichtern statt erschweren.

Die KI-Tools für den optimalen Workflow

Sally AI — Jedes Prüfungsmeeting in strukturierte, handlungsfähige Dokumentation verwandeln

Eines der am meisten unterschätzten Risiken in einem Prüfungsmandat ist die Flüchtigkeit mündlicher Kommunikation. Ein Walkthrough mit dem Finanzteam des Mandanten bringt wichtige Risikoindikatoren, Kontrollbeschreibungen und PBC-Zusagen ans Licht — doch wenn das einzige Protokoll die handschriftlichen Notizen eines Berufsanfängers sind, ist dieses institutionelle Wissen fragil. Wenn der Prüfungsleiter fragt, warum ein bestimmter Risikobereich so abgegrenzt wurde, sollte die Antwort nicht vom Gedächtnis abhängen.

Sally AI adressiert genau dieses Problem. Die Plattform bietet KI-gestützte Meeting-Transkription in Kombination mit strukturierter Zusammenfassung und automatischer Aufgabenerkennung. Für Prüfungsteams bedeutet das: Jeder Mandanten-Walkthrough, jedes interne Planungsgespräch und jedes Statusmeeting erzeugt zuverlässig einen dokumentierten Nachweis — inklusive identifizierter Risiken, vereinbarter Fristen und namentlich zugewiesener Verantwortlicher für offene Punkte und PBC-Anfragen.

Ein realistisches Szenario: Das Team führt einen Walkthrough zur Umsatzrealisierung mit dem Mandanten durch. Sally AI erfasst das gesamte Gespräch, extrahiert die wichtigsten Kontrollbeschreibungen, markiert Folgepunkte — etwa ausstehende Dokumentationsanfragen — und weist diese namentlich bestimmten Teammitgliedern mit Fälligkeitsdaten zu. Was ein erfahrener Mitarbeiter 45 Minuten lang zusammenschreiben müsste — und dabei dennoch Nuancen verlieren könnte — ist in Minuten produziert, mit dem vollständigen Gesprächsprotokoll als Review-Grundlage. Die Prüfungsleitung kann die strukturierte Zusammenfassung vor dem nächsten Teammeeting prüfen, fehlende Aspekte ergänzen und direkt zur inhaltlichen Arbeit übergehen.

Für Wirtschaftsprüfer unterstützt diese Art der strukturierten Meeting-Dokumentation direkt die Anforderungen an die Aufzeichnung von Risikobeurteilungshandlungen — sie schafft einen zeitnahen, überprüfbaren Nachweis von Gesprächen, die die Prüfungsplanung beeinflusst haben.

DataSnipper — Nachweisextraktion direkt in Excel eliminieren

Wer in einer Prüfungsgesellschaft arbeitet, kennt das Szenario: Kontoauszüge oder Buchungsbelege herunterladen, relevante Zahlen identifizieren, manuell in Excel übertragen und dann gegen die Originalquelle gegenprüfen — für Hunderte von Positionen über Dutzende von Dokumenten hinweg. Neben dem Zeitaufwand birgt manuelle Extraktion das Risiko von Übertragungsfehlern, die Review-Befunde erzeugen und das gesamte Mandat verlangsamen.

DataSnipper ist speziell für diesen Engpass entwickelt worden. Die Plattform funktioniert als intelligentes Dokumentautomatisierungstool direkt in Excel und ermöglicht es Wirtschaftsprüfern, Daten aus Quellbelegen — PDFs, Excel-Dateien, eingescannte Dokumente — zu extrahieren und diese Daten direkt mit den entsprechenden Zellen im Arbeitspapier zu verknüpfen. Entscheidend dabei: Es wird eine nachvollziehbare Verbindung zwischen der Zahl im Arbeitspapier und ihrer Quelle aufrechterhalten, sodass ein Reviewer die zugrunde liegenden Nachweise in Sekunden verifizieren kann, ohne das Originaldokument manuell aufzurufen.

Nehmen wir an, das Team prüft eine Stichprobe von Lieferantenrechnungen gegen verbuchte Aufwendungen. Mit DataSnipper markiert ein Prüfer die relevanten Zahlen in den Rechnungs-PDFs, und das Tool befüllt das Prüfarbeitspapier automatisch und bettet einen visuellen Verweis auf das Quelldokument ein. Wenn der Manager das Arbeitspapier reviewt, kann er jede Zahl gegen ihre Quelle prüfen, ohne Excel zu verlassen. Was früher einen vollen Arbeitstag in Anspruch nahm — inklusive Review-Iterationen — wird erheblich verkürzt, und die Nachweisverknüpfung, die Prüfungsstandards verlangen, ist in den Workflow eingebaut statt nachträglich hinzugefügt.

Diese Art integrierter Nachvollziehbarkeit wird zunehmend wichtiger, da Gesellschaften unter den Qualitätssicherungsanforderungen des ISQM 1 zeigen müssen, wie Nachweise beschafft und validiert wurden.

Caseware AiDA — KI-Unterstützung mit Quellenangaben, die den Review-Prozess übersteht

Eine der subtileren Herausforderungen beim KI-Einsatz in der Wirtschaftsprüfung ist die scheinbare Spannung zwischen Nützlichkeit und Verteidigbarkeit. Ein KI-Tool, das schnelle Antworten liefert, aber nicht zeigen kann, woher diese Antworten stammen, erzeugt ein Dokumentationsproblem statt eines zu lösen. Für Prüfungszwecke ist die Ausgabe eines KI-Assistenten nur so gut wie die Fähigkeit des Prüfers, sie auf eine Auftragsdatei zurückzuführen und als angemessenen Nachweis zu validieren.

Caseware AiDA ist mit dieser Anforderung im Blick entwickelt worden. Es funktioniert als In-Workflow-KI-Assistent innerhalb der Caseware-Auftragsmanagementumgebung und ermöglicht es Wirtschaftsprüfern, die Auftragsdatei abzufragen — spezifische Dokumentinhalte zu finden, Angaben zusammenzufassen oder relevante Vorjahresarbeitspapiere aufzurufen — mit Antworten, die direkte Quellenlinks zu den zugrunde liegenden Dateien enthalten.

In der Praxis sieht das so aus: Ein Manager bittet AiDA, die Beschreibung einer Umsatzrealisierungspolitik aus dem Jahresabschluss des Mandanten bereitzustellen, und erhält eine direkte Antwort zusammen mit einem Link zur genauen Fundstelle im Dokument. Wenn diese Antwort in ein Arbeitspapiernarrativ einfließt, ist die Quellenangabe bereits dokumentiert. Für Partner und Reviewer ändert das die Review-Dynamik grundlegend: Statt zu fragen „Woher stammt das?", können sie es mit einem Klick verifizieren.

Wir haben mit zahlreichen Prüfungsteams gearbeitet, die In-File-KI-Assistenten integriert haben, und stellen konsistent fest, dass die Quellenverknüpfung das Feature ist, das skeptische Seniorprüfer von widerwilligen Anwendern zu echten Befürwortern macht. In einem Umfeld, in dem „zeigen Sie Ihre Arbeit" keine Präferenz, sondern eine regulatorische Anforderung ist, adressiert AiDAs Ansatz eine der legitimsten Bedenken beim KI-Einsatz in der Wirtschaftsprüfung direkt.

MindBridge — KI-gestützte Risikoanalyse über 100 % der Transaktionen

Traditionelle Prüfungsstichprobenverfahren sind methodisch gut begründet, haben aber eine inhärente Einschränkung: Sie erfassen per Definition nicht jede Transaktion. In einem Umfeld, in dem wesentliche Fehler oder Anomalien in spezifischen, nicht offensichtlichen Teilmengen einer Grundgesamtheit konzentriert sein können, kann eine Stichprobe übersehen, was eine Vollpopulationsanalyse aufdecken würde. Die Herausforderung war stets, dass eine skalierbare Vollpopulationsanalyse ohne Automatisierung praktisch undurchführbar ist.

MindBridge verändert diese Gleichung. Es ist eine KI-gestützte Finanzdatenanalyseplattform, die 100 % der Transaktionen in einem Datensatz analysiert und Machine-Learning-Modelle einsetzt, um Risikomuster, Anomalien und Ausreißer zu identifizieren, die in einer Stichprobe nicht sichtbar wären. Für Prüfer, die unter Zeitdruck mit großen Transaktionsvolumina arbeiten — etwa einem produzierenden Unternehmen mit zehntausenden Buchungszeilen — hilft MindBridge dabei, die inhaltlichen Prüfungshandlungen auf jene Bereiche zu fokussieren, in denen das Risikosignal am stärksten ist.

Beispielsweise könnte ein Team, das einen komplexen Umsatzstrom prüft, MindBridge einsetzen, um die Grundgesamtheit der Umsatzbuchungen zu analysieren, wobei das Tool Buchungen markiert, die von erwarteten Mustern abweichen — ungewöhnliche Buchungszeitpunkte, atypische Kontenkombinationen oder kurz nach Periodenende stornierte Buchungen. Das Prüfungsteam kann dann seine Detailtests auf die markierten Positionen ausrichten, statt die Prüfungshandlungen über eine Zufallsstichprobe zu verteilen, die die risikostärksten Transaktionen möglicherweise nicht erfasst.

Ein wichtiger Hinweis zur Implementierung: MindBridge-Ergebnisse sind analytische Eingaben, keine Prüfungsaussagen. Das fachliche Urteilsvermögen des Prüfungsteams muss angewendet werden, um markierte Positionen zu bewerten, und die Dokumentation, wie diese Ergebnisse genutzt wurden — einschließlich der als geringrisikoreich eingestuften Positionen — muss in den Arbeitspapieren festgehalten werden.

AuditBoard AI — Den administrativen Feldarbeitsaufwand automatisieren, der Seniorkapazität blockiert

Prüfungsfeldarbeit enthält eine Kategorie von Arbeit, die notwendig, aber nicht intellektuell anspruchsvoll ist: Stichproben ziehen, Dokumente annotieren, Nachweisstatus verfolgen und die mechanischen Schritte der Nachweiszusammenstellung für einzelne Prüfungsaussagen durchführen. In den meisten Gesellschaften fällt diese Arbeit auf Assistenten und Seniors, bindet aber dennoch erhebliche Zeit und erzeugt Engpässe, wenn Review und Nachfassen gleichzeitig eskalieren.

AuditBoard AI zielt genau auf diese Schicht ab. Innerhalb der AuditBoard-Auftragsmanagementplattform automatisieren KI-Funktionen die Stichprobenauswahl, unterstützen Nachweis-Workflows und ermöglichen intelligente Dokumentannotation — relevante Inhalte in hochgeladenen Belegen werden identifiziert und mit dem entsprechenden Prüfungsschritt verknüpft. Für Gesellschaften, die AuditBoard als primäre Auftragsplattform nutzen, bedeutet das: Der repetitive Dokumentationsaufwand wird reduziert, ohne den zugrunde liegenden Workflow zu verändern.

Ein konkretes Beispiel: Bei der Kontrollprüfung lädt ein Prüfer eine Reihe von Belegen hoch — Systemreports, Genehmigungsprotokolle, unterzeichnete Freigaben. AuditBoard AI analysiert die Dokumente, extrahiert die relevanten geprüften Merkmale und befüllt das Prüfarbeitspapier vorab mit Annotationen, die auf die relevanten Belegstellen hinweisen. Der Mitarbeiter prüft und bestätigt, statt die Annotation von Grund auf zu erstellen. Bei großen Kontrollpopulationen im Rahmen einer integrierten Abschlussprüfung summiert sich diese Beschleunigung erheblich und gibt Seniorzeit für urteilsintensive Tätigkeiten frei — Kontrolldesign beurteilen, Ausnahmen bewerten, Schlussfolgerungen formulieren — die nicht automatisiert werden können.

Konsistente Nachweisbehandlung hat zudem einen Qualitätsvorteil: Wenn der Prozess durch die Plattform standardisiert wird, verringert sich die Varianz zwischen verschiedenen Teammitgliedern in der Dokumentation ihrer Tests — was den Manager-Review-Prozess vereinfacht und das typische Hin-und-Her in den letzten Tagen der Feldarbeit reduziert.

Der empfohlene KI-Tool-Stack für Wirtschaftsprüfungsgesellschaften

Kein einzelnes Tool deckt den gesamten Lebenszyklus eines Prüfungsmandats ab, und die oben genannten Tools entfalten ihre größte Wirkung, wenn sie als kohärenter Stack zusammenarbeiten. Basierend auf unserer Erfahrung bei der Unterstützung von Prüfungsteams bei der Implementierung von KI-Workflows empfehlen wir den folgenden Stack — einschließlich der verbindenden Elemente, die ihn als System funktionieren lassen statt als Ansammlung von Einzellösungen.

Kernplattform für das Auftragsmanagement

AuditBoard (oder Caseware, je nach bestehender Infrastruktur) dient als Backbone des Auftragsmanagements — Arbeitspapiere ablegen, Freigaben steuern, Nachweisstatus verfolgen und die Workflowstruktur bereitstellen, an die sich alles andere andockt. Wenn Ihre Gesellschaft Caseware nutzt, ist AiDA nativ verfügbar; bei AuditBoard ist AuditBoard AI direkt integriert. Wählen Sie zuerst die Plattform, dann bauen Sie den Stack darum herum auf.

Meeting-Intelligence-Schicht

Sally AI steht am Beginn jedes Mandats und erfasst Walkthroughs, Planungsgespräche und Statuscalls. Zusammenfassungen und Aufgaben fließen direkt als strukturierte Dokumentation und nachverfolgte offene Punkte in die Auftragsplattform ein. Das erzeugt einen kontinuierlichen Nachweisstrang vom ersten Mandantenkontakt bis zur Fertigstellung.

Nachweis- und Datenschicht

DataSnipper übernimmt die Dokument-zu-Arbeitspapier-Extraktion in Excel und deckt den großen Teil der Prüfungstests ab, der noch in Excel-basierten Arbeitspapieren stattfindet. Für die Risikoanalyse auf Transaktionsebene verarbeitet MindBridge die vollständige Finanzdatengrundgesamtheit und liefert risikostratifizierte Ergebnisse, die bestimmen, wo der DataSnipper-basierte Test fokussiert werden sollte.

CRM und Mandantenbeziehungsmanagement

HubSpot oder Salesforce (in einer prüfungsgerechten Konfiguration) verwaltet die Auftragspipeline, das Proposalmanagement und den Mandantenkommunikationsverlauf. Für mittelgroße Gesellschaften ist HubSpot oft die pragmatischere Wahl, mit geringerem Konfigurationsaufwand und nativer E-Mail-Integration. Die Verbindung von CRM-Daten mit Auftragsdaten schließt den Kreislauf zwischen Business Development und Auftragsabwicklung.

Integrations- und Automatisierungsschicht

Zapier oder Make (ehemals Integromat) können Tools ohne native Integrationen verbinden — etwa Sally-AI-Aufgaben automatisch in AuditBoard-Aufgabenlisten übertragen oder Benachrichtigungen auslösen, wenn MindBridge ein Hochrisikogebiet für Folgemaßnahmen markiert. Diese Middleware-Tools halten den Stack kohärent, ohne individuelle Entwicklungsarbeit zu erfordern.

Sicherheits- und Compliance-Grundlage

Unabhängig davon, welche Tools eingesetzt werden: Für jeden Anbieter, der Mandantendaten verarbeitet, sollte ein unterzeichneter, DSGVO-konformer Auftragsverarbeitungsvertrag vorhanden sein — mit klarer Dokumentation zu Datenspeicherort, Aufbewahrungsfristen und den Rechten der Gesellschaft hinsichtlich der Nutzung von Daten zu Trainingszwecken. Schränken Sie den KI-Tool-Zugriff nach Auftrag und Rolle ein und pflegen Sie ein nachvollziehbares Aktivitätsprotokoll, das mit Ihrem Qualitätsmanagementsystem gemäß ISQM 1 oder den PCAOB-QC-Standards übereinstimmt.

Das Ergebnis ist ein Prüfungs-KI-Stack, der das Mandat vom Kickoff bis zur Berichterstattung abdeckt — Dokumentationsaufwand reduzieren, Nachweisnachvollziehbarkeit verbessern und erfahrenen Mitarbeitern die Zeit zurückgeben, die für Urteilsvermögen genutzt werden sollte, nicht für administrative Tätigkeiten.