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KI: Neue Risiken, neue Wege
Ein Prüfungsansatz für KI-Modelle
Immer mehr Organisationen setzen KI-Systeme ein oder planen Investitionen im Bereich machine learning. Vor diesem Hintergrund ist zu erwarten, dass die Menge rechnungslegungsrelevanter KI-basierter Prozesse zunimmt. Folglich steigt auch das daraus resultierende Risikovolumen. Mit Methoden zur Prüfung klassischer IT-Systeme können KI-basierte Systeme nicht verlässlich geprüft werden. Ihr daten- statt regelbasiertes Verhalten und die daraus resultierenden Risiken folgen grundsätzlich anderen Dynamiken. Neue Prüfungsmethoden und Betrachtungsweisen sind erforderlich, um ein hinreichend sicheres Ergebnis in der Wirtschaftsprüfung zu erhalten. Im Verlauf des Beitrags wird ein Lösungsvorschlag in Form eines Auditprozesses dargelegt und erläutert, wie seine Bestandteile die Risiken des Prüfungsfelds abdecken.
Die Prüfung von KI-Modellen im Einsatz muss ihre datenbasierte Verhaltensweise berücksichtigen.
Über die fünf Kategorien „Data“, „Model“, „Embedment“, „Enabling“ und „Security“ werden die ganzheitlichen, risikoorientierten Fragestellungen in einem Auditbogen zusammengefasst. Hinweise auf bereits verfügbare Werkzeuge, Zusammenhänge und Hilfeste...