Die Wirtschaftsprüfung befindet sich im digitalen Wandel – und künstliche Intelligenz (KI) steht zunehmend im Zentrum dieser Transformation. Globale Prüfungs- und Beratungsgesellschaften wie KPMG sehen in KI nicht nur Effizienzgewinn, sondern einen disruptiven Hebel zur signifikanten Kostenreduktion und Neudefinition des Berufsbilds. Doch wie realistisch ist diese Vision? Und wie stark wird KI die Preisgestaltung und Arbeitsweise der Prüfung tatsächlich verändern?
Die Argumentation von KPMG: KI als Effizienzmotor in der Revision
In mehreren Fachveröffentlichungen der vergangenen Jahre – etwa im Global AI in Audit Report oder auf Podiumsdiskussionen führender Wirtschaftsprüfer – positioniert sich KPMG klar: Künstliche Intelligenz bietet enormes Potential, um die Prüfungskosten signifikant zu senken, ohne an Qualität einzubüßen. KI-Systeme könnten repetitive Aufgaben wie Beleganalyse, Risikoidentifikation oder automatisierte Abstimmungen schneller und zuverlässiger durchführen als manuelle Prozesse.
Laut KPMG könnte der Einsatz von KI die Effizienz im Prüfungsprozess um bis zu 40 % steigern. Vor allem durch Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen lassen sich große Mengen unstrukturierter Daten – z. B. Verträge oder E-Mail-Korrespondenzen – automatisch analysieren, was bislang enorme Ressourcen verschlang.
Diese Effizienzgewinne führen direkt zu sinkenden Kosten – sowohl auf Seiten der Prüfungsteams als auch für Mandanten. Zugleich erwarten die großen Wirtschaftsprüfungsgesellschaften, dass durch KI das Pricing stärker standardisiert und flexibler gestaltet werden kann: dynamische Preismodelle ergänzt durch Pay-per-Use-Prüfungsservices, bei denen der Automatisierungsgrad den Preis beeinflusst.
Technologische Einsatzfelder in der Wirtschaftsprüfung
Um das disruptive Potential der KI in der Wirtschaftsprüfung zu verstehen, lohnt ein Blick auf die konkreten Anwendungsfälle. Die Prüfungsprozesse gliedern sich typischerweise in verschiedene Phasen – von der Planung über die Durchführung bis hin zur Berichterstattung. In beinahe jeder Phase lassen sich durch KI signifikante Optimierungen erzielen.
1. Datenanalyse und Anomalieerkennung: KI-gestützte Algorithmen sind besonders gut darin, aus großen Mengen Buchungsdaten Muster zu erkennen und Auffälligkeiten zu isolieren. Das reduziert manuelle Stichproben und erhöht die Prüfungsqualität.
2. Vertragsanalyse durch NLP: In Konzernen müssen häufig Tausende Verträge geprüft und auf Compliance und Risiken analysiert werden. KI-Modelle können durch NLP relevante Klauseln oder potenzielle Schwachstellen identifizieren.
3. Predictive Analytics zur Risikoidentifikation: Mithilfe vergangener Prüfungsdaten können KI-Systeme risikogeneigte Geschäftsbereiche vorab anzeigen – ein präventiver Paradigmenwechsel in der risikoorientierten Prüfungsplanung.
4. Automatisiertes Reporting: Sprachmodelle generieren bereits heute standardisierte Prüfungsberichte oder Management-Kommentierungen – unter Einhaltung regulatorischer Anforderungen.
Studien des Center for Audit Quality (2025) belegen, dass über 65 % der großen internationalen Prüfungsgesellschaften bereits KI-gestützte Tools in der Datenanalyse einsetzen. Und laut einer PwC-Studie (2024) gaben 72 % der Finanzentscheider an, durch KI signifikante Effizienzsteigerungen im CFO-Bereich erreicht zu haben – mit spürbarem Einfluss auf Audit-Dienstleistungen.
Preisgestaltung im Umbruch: Vom Tagessatz zum Ergebnisorientierten Modell
Traditionell basierte die Preisgestaltung in der Prüfung weitgehend auf Stunden- oder Tagessätzen – einem Modell, das zunehmend unzeitgemäß erscheint. KI verändert diese Logik fundamental: Statt ausschließlich auf geleistete Zeit zu setzen, rücken nun Ergebnis- und Output-orientierte Modelle in den Fokus.
Zudem ermöglichen durch KI standardisierte Prüfungsprozesse eine Art „Produktifizierung“ von Dienstleistungen – Basisprüfungen könnten künftig als Modul-Leistungen mit transparenten Preisen angeboten werden. Das schafft nicht nur Vergleichbarkeit zwischen Anbietern, sondern erhöht auch die Preistransparenz für Mandanten.
Die Big Four – darunter KPMG, Deloitte, EY und PwC – testen laut einem Bericht von Accounting Today (2025) bereits dynamische Gebührensysteme auf Grundlage automatisierter Prüfungsgrade und definierter Risikoklassen.
Insgesamt erwarten Branchenbeobachter, dass der KI-Einfluss auf die Preisgestaltung in den nächsten fünf Jahren zu einem Paradigmenwechsel führen wird – weg von personalintensiven, hin zu hybriden Prüfprozessen mit klar kalkulierten Margen.
Auswirkungen auf Prüferrollen und Fachkräftebedarf
Mit der Integration von KI verändern sich nicht nur Prozesse und Preise, sondern auch das Berufsbild von Wirtschaftsprüfenden. Klassische Routinetätigkeiten wie Buchungsprüfungen oder Listenabgleiche werden zunehmend automatisiert. Der Fokus verschiebt sich hin zu komplexeren Aufgabenstellungen: Interpretationen, Urteilsfindung und Kommunikation mit Stakeholdern.
Gleichzeitig steigt der Bedarf an technologischem Verständnis. Wirtschaftsprüferinnen und -prüfer benötigen künftig zumindest Grundkenntnisse in Datenanalyse, Machine Learning und KI-Ethik. Dies zeigen auch Ausbildungstrends: Laut dem Institut der Wirtschaftsprüfer (IDW) wird KI-Kompetenz ab 2027 verpflichtender Bestandteil der Ausbildung zum Wirtschaftsprüfer in Deutschland sein.
Ein möglicher Nebeneffekt: Die stark gefragten Data Scientists und KI-Experten werden für Prüfungsgesellschaften zur zentralen Ressource – sowohl intern als auch in der Kundenberatung.
Die Konsequenz: Auch kleinere Prüfungsgesellschaften geraten unter Innovationsdruck, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen. Der Einsatz von skalierbaren KI-Lösungen könnte hier ein Ausgleich zum Personalmangel sein.
Chancen, Risiken und Regulierungsbedarf
Die Vorteile von KI in der Wirtschaftsprüfung liegen auf der Hand: Effizienz, Kostensenkung, Qualitätssteigerung. Doch wo Chancen liegen, lauern auch Risiken – insbesondere im Hinblick auf Modellverständnis und Haftung.
Die EU arbeitet im Rahmen des AI Acts aktuell an praktikablen Einsatzrichtlinien auch für hochregulierte Branchen. Kritisch diskutiert wird u. a., wer haftet, wenn KI zu falschen Schlussfolgerungen kommt – die Prüfer, die Entwickler oder die Unternehmen selbst?
Ein weiteres Risiko liegt in potenziellen Bias im Training von KI-Modellen, insbesondere wenn historische Daten fehlerhaft oder kulturell geprägt sind. Daher raten Expertinnen und Experten zum vorsichtigen Einsatz und regelmäßiger menschlicher Validierung.
Das IDW empfiehlt, Prüfungs-KI ausschließlich als Assistenzsysteme einzusetzen – nicht als autonom agierende Entscheidungsträger. Gleichzeitig müsse das sogenannte „Audit Evidence“ durch KI ebenso revisionssicher dokumentiert sein wie durch Menschen erstellte Prüfungsnachweise.
Empfehlungen für den erfolgreichen KI-Einsatz in der Wirtschaftsprüfung
- Schrittweise Integration intelligenter Tools: Beginnen Sie mit gut planbaren Use Cases wie Belegprüfung, before jumping into full-scale audits. Pilotprojekte liefern Erfahrung ohne hohen Risikoaufwand.
- Schulung und Weiterbildung als strategischer Imperativ: Investieren Sie in Data-Literacy und KI-Schulungen für alle Prüfungsteams – technisches Verständnis wird zur Schlüsselkompetenz.
- Juridisch-regulatorische Einbettung prüfen: Stellen Sie vor KI-Implementierung sicher, dass bestehende Vorschriften (u. a. GoBD, HGB, IFRS) sowie der zukünftige EU AI Act eingehalten werden.
Fazit: KI als Katalysator für eine smartere Prüfungszukunft
Künstliche Intelligenz wird tiefgreifende Veränderungen in der Wirtschaftsprüfungsbranche auslösen – in Arbeitsprozessen, Preisgestaltungen und Rollenverständnissen. Wer frühzeitig investiert und Technologie mit Fachwissen verbindet, kann nicht nur Kostenvorteile realisieren, sondern sich strategisch neu positionieren.
In einem zunehmend regulierten und datengesteuerten Umfeld sind KI-Systeme kein Add-on mehr, sondern elementarer Bestandteil professioneller Prüfungsdienstleistungen – mit direkter Wirkung auf Effizienz, Qualität und Wettbewerbsfähigkeit.
Wie sehen Sie das – ist Ihre Organisation bereit für KI in der Prüfung? Diskutieren Sie mit uns in den Kommentaren oder teilen Sie Ihre Erfahrungen aus der Praxis!
