Source: https://www.linkedin.com/pulse/transformative-impact-information-technology-audit-2024-zulqarnain-kyepf/

Dalam dunia akuntansi dan audit, teknologi terus berkembang untuk memenuhi tuntutan akan kecepatan, akurasi, dan efisiensi. Salah satu inovasi terbaru yang mengubah cara audit dilakukan adalah machine learning (ML). Machine learning, cabang dari kecerdasan buatan (AI), memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan tanpa intervensi manusia secara langsung. Dalam konteks audit, teknologi ini membawa manfaat besar, mulai dari deteksi kecurangan hingga analisis data yang lebih mendalam.

Machine learning digunakan dalam audit untuk menganalisis data dalam jumlah besar (big data) dengan cepat dan akurat. Salah satu aplikasi utamanya adalah fraud detection atau deteksi kecurangan. Dengan algoritma yang canggih, machine learning dapat mengidentifikasi pola transaksi yang mencurigakan atau tidak biasa, yang mungkin mengindikasikan kecurangan. Misalnya, jika ada transaksi yang menyimpang dari pola historis, sistem dapat memberikan peringatan kepada auditor untuk diselidiki lebih lanjut. Contoh tools yang menggunakan machine learning untuk deteksi kecurangan termasuk MindBridge Ai Auditor dan CaseWare IDEA.

Selain deteksi kecurangan, machine learning juga membantu dalam analisis risiko. Sistem dapat memprediksi area mana dalam laporan keuangan yang memiliki risiko tinggi untuk kesalahan atau ketidaksesuaian. Hal ini memungkinkan auditor untuk fokus pada area tersebut, sehingga meningkatkan efisiensi pemeriksaan. Misalnya, machine learning dapat menganalisis ribuan transaksi pembelian dan mengidentifikasi pola yang mungkin menunjukkan kesalahan pengeluaran atau pelanggaran kebijakan perusahaan.

Proses rekonsiliasi data juga menjadi lebih mudah dengan machine learning. Dalam audit, rekonsiliasi seringkali memakan waktu karena melibatkan perbandingan data dari berbagai sumber. Machine learning dapat mengotomatisasi proses ini, membandingkan data secara real-time, dan menandai perbedaan yang perlu ditinjau lebih lanjut. Contohnya, software seperti BlackLine menggunakan machine learning untuk menyederhanakan rekonsiliasi akun dan memastikan keakuratan laporan keuangan.

Salah satu manfaat terbesar machine learning dalam audit adalah kemampuannya untuk mengurangi bias manusia. Auditor, seperti halnya manusia lainnya, dapat dipengaruhi oleh bias kognitif yang memengaruhi penilaian mereka. Machine learning, yang bekerja berdasarkan data dan algoritma, dapat memberikan analisis yang lebih objektif dan konsisten. Ini tidak hanya meningkatkan kualitas audit tetapi juga meningkatkan kepercayaan stakeholder terhadap hasil pemeriksaan.

Meskipun menawarkan banyak manfaat, penerapan machine learning dalam audit juga menghadapi beberapa tantangan. Pertama, ketersediaan data yang berkualitas sangat penting untuk melatih model machine learning. Jika data yang digunakan tidak akurat atau tidak lengkap, hasil analisis juga akan kurang optimal. Kedua, biaya implementasi yang tinggi bisa menjadi hambatan, terutama bagi perusahaan kecil. Selain itu, auditor perlu memiliki keterampilan baru untuk memahami dan menggunakan teknologi ini secara efektif.

Ke depan, machine learning diprediksi akan semakin terintegrasi dalam proses audit. Teknologi seperti natural language processing (NLP) akan memungkinkan sistem untuk menganalisis dokumen teks, seperti kontrak atau faktur, secara otomatis. Selain itu, kombinasi machine learning dengan teknologi lain seperti blockchain dapat menciptakan sistem audit yang lebih transparan dan aman.

Machine learning telah membawa revolusi dalam dunia audit, meningkatkan akurasi, efisiensi, dan kualitas pemeriksaan keuangan. Bagi auditor, teknologi ini bukan hanya alat bantu, tetapi juga peluang untuk mengembangkan keterampilan baru dan memberikan nilai tambah kepada klien. Dengan terus berkembangnya teknologi, machine learning akan semakin menjadi bagian tak terpisahkan dari proses audit di masa depan.

 

 

Referensi:

  1. KPMG. (2021). How Machine Learning is Transforming Audit. Diakses dari https://home.kpmg
  2. MindBridge Ai. (2022). The Role of AI in Modern Auditing. Diakses dari https://www.mindbridge.ai
  3. CaseWare. (2023). Audit Analytics with Machine Learning. Diakses dari https://www.caseware.com
  4. BlackLine. (2023). Automating Reconciliation with Machine Learning. Diakses dari https://www.blackline.com