Künstliche Intelligenz in der Internen Revision: Einsatz & Prüfung

Zentrales Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmenden konkrete Einsatzmöglichkeiten und Potenziale von KI in der Internen Revision aufzuzeigen. Sie erhalten einen umfassenden Überblick über typische Anwendungsfelder – von der Automatisierung datenintensiver Prüfprozesse über die KI-gestützte Risikoanalyse bis hin zur Optimierung von Kontrollmechanismen – und reflektieren, wie diese Szenarien in ihren eigenen Revisionsabläufen implementiert werden können.

Darüber hinaus vermittelt das Seminar, wie regulatorische Vorgaben, Datenschutz- und Governance-Aspekte nahtlos in den Prüfprozess integriert und gleichzeitig praxisorientierte Prüfmethodiken angewandt werden. Die Teilnehmenden lernen, welche Anforderungen sich aus dem EU AI Act, dem NIST AI Risk Management Framework und der Norm ISO / IEC 23894:2023 ergeben, und wie sie diese Standards nutzen, um Governance- Strukturen zu bewerten und Optimierungspotenziale zu identifizieren.

Auf Basis etablierter Frameworks wie CRISP-DM und COBIT entwickeln sie Prüfverfahren für KI-Systeme – von der Sicherstellung der Datenqualität über Modellvalidierung bis hin zur abschließenden Dokumentation – und gewinnen durch interaktive Fallstudien sowie Best Practices konkrete Handlungsempfehlungen zur Effizienzund Qualitätssteigerung ihrer Audit- Projekte.

Die Referierenden geben ausschließlich ihre persönliche Auffassung und nicht notwendigerweise die eines bestimmten Instituts, der Deutschen Bundesbank, der BaFin oder einer anderen Aufsichtsbehörde wieder. Die Referierenden nehmen auch keine offizielle aufsichtliche Auslegung regulatorischer Sachverhalte vor.