EY setzt ab Juli KI-Agenten für 160.000 Prüfungen ein
27.06.2026 - 00:09:37 | boerse-global.de
Moderne KI-Agenten arbeiten zunehmend autonom in der Wirtschaftsprüfung, im Risikomanagement und in der Kreditorenbuchhaltung. Neben Zeitersparnis rücken jetzt regulatorische Kontrolle und Haftungsfragen in den Fokus.
Automatisierung im Finanzabschluss
Spezialisierte KI-Agenten reduzieren die manuelle Arbeit in Finanzabteilungen drastisch. Der Softwareanbieter Trintech hat zwei neue Agenten vorgestellt: den „Flux Agent“ zur Analyse von Kontenschwankungen und den „Variance Analysis Agent“ für den Budget-Ist-Vergleich. Beide erstellen rückverfolgbare Analysen innerhalb definierter Arbeitsabläufe. CEO Darren Heffernan spricht von vertrauenswürdigen digitalen Mitarbeitern.
Das Unternehmen Maxima gibt für seinen Agenten „Max“ eine Zeitersparnis von bis zu 80 Prozent pro Mitarbeiter an – rund 60 Stunden pro Monat. Qurrent meldet ähnliche Erfolge: Eine KI-Plattform, die bereits 1,5 Milliarden Euro an Zahlungen verarbeitet hat, soll das Vertragsmanagement um 84 Prozent beschleunigen. In der Kreditorenbuchhaltung wurde Esker von Gartner und Forrester als führend eingestuft.
Governance und Kontrolle
Mit der Autonomie der Systeme steigt der Bedarf an Kontrollinstanzen. BlackLine, das 57 Prozent der DAX-40-Unternehmen zu seinen Kunden zählt, hat die „Finance Control Console“ vorgestellt. Sie soll eine zentrale KI-Governance ermöglichen. CEO Owen Ryan will CFOs die Kontrolle über automatisierte Prozesse zurückgeben. Die Plattform bietet Echtzeit-Transparenz, Audit-Trails und Entscheidungsprotokolle.
Der Einsatz autonomer Systeme in Finanzprozessen erfordert eine präzise Kenntnis der neuen rechtlichen Rahmenbedingungen. Dieser kostenlose Umsetzungsleitfaden zum EU AI Act unterstützt Sie dabei, Risikoklassen und Dokumentationspflichten frühzeitig zu verstehen. EU AI Act in 5 Schritten verstehen: Fristen, Pflichten und Risikoklassen kompakt erklärt
Das Prinzip des „Human-in-the-Loop“ bleibt zentral. Bissantz erweiterte seine Lösungen von Business Intelligence hin zu Decision Intelligence. Die KI analysiert Daten und erkennt Muster, die Entscheidungsverantwortung bleibt beim Menschen. Explainable AI sorgt für Nachvollziehbarkeit der maschinellen Vorschläge.
Großflächiger Einsatz in Prüfung und Krypto-Trading
EY setzt ab Juli eine Multi-Agenten-KI auf Basis von Microsoft Azure ein. Ziel ist die Bearbeitung von rund 160.000 Prüfungsaufträgen bis Ende 2026. Pilottests zeigten eine Reduktion der Routineaufgaben um 40 Prozent. Deloitte verfolgt mit einem Netzwerk für 85.000 Prüfer ähnliche Ziele.
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Auch im Krypto-Trading gewinnen autonome Systeme an Bedeutung. Coinbase lancierte eine Schnittstelle, die KI-Systemen wie ChatGPT oder Claude eigenständige Trades und Zahlungen innerhalb definierter Grenzen ermöglicht. Prognosen gehen davon aus, dass autonome Agenten bis 2030 bis zu 20 Prozent des gesamten E-Commerce-Volumens abwickeln könnten.
Risiken und offene Haftungsfragen
Trotz der Effizienzgewinne bleiben Hürden. Bereits 40 Prozent des neuen Programmiercodes wird mit KI-Unterstützung erstellt. Gleichzeitig berichtete jedes fümfte Unternehmen von ernsten Vorfällen durch fehlerhaften KI-generierten Code.
Die Haftungsfrage bei KI-Fehlern gilt in vielen Bereichen als ungeklärt. Experten raten zu zentralen Governance-Ansätzen, Review-Pflichten und klaren vertraglichen Regelungen mit Technologieanbietern. Auch die Integration in bestehende Altsysteme bleibt eine Herausforderung. Pegasystems stellte ein Modell mit vier spezialisierten Agenten vor, um implizites Wissen aus veralteten Systemen zu extrahieren.
