La 5 august 2026, IAASB a pus în fața profesiei trei proiecte de standarde revizuite, ISA 330, ISA 500 și ISA 520. Nu sunt încă noile reguli ale auditului. Tocmai acesta este însă interesul momentului. Textele sunt în consultare, iar auditorii, organismele profesionale, autoritățile de reglementare și ceilalți stakeholderi pot examina acum soluțiile propuse și consecințele lor înainte de finalizare. IAASB a deschis atât procedura completă de răspuns, cât și o consultare dedicată utilizatorilor situațiilor financiare și organizează în septembrie și octombrie sesiuni tehnice asupra propunerilor. (IAASB)

Importanța pachetului nu rezultă din faptul că IAASB publică un Exposure Draft (proide ect standard), asemenea consultări fac parte din funcționarea normală a standard setterului. Rezultă din obiectul revizuirii. IAASB descrie probele de audit și răspunsul la riscurile evaluate drept aspecte fundamentale ale oricărui audit și spune că finalizarea proiectului ar încheia o etapă importantă a modernizării de aproximativ un deceniu a standardelor internaționale de audit. În același timp, una dintre justificările declarate ale revizuirii este utilizarea tot mai intensă a tehnologiei în activitatea economică, raportarea financiară și audit. (IAASB)

Problema este mai veche decât boom-ul AI

Ar fi totuși greșit să citim proiectul din 2026 ca pe o reacție la ChatGPT sau la actuala dezvoltare a inteligenței artificiale generative. Istoria sa începe în martie 2019, când IAASB a deschis proiectul dedicat probelor de audit. În octombrie 2022 a urmat deja un Exposure Draft pentru ISA 500, construit pentru un mediu în care entitățile și auditorii utilizează tot mai mult tehnologia și instrumentele automatizate. (IAASB)

Consultarea din 2022–2023 a scos însă la suprafață o problemă importantă. O parte a auditorilor considera că modernizarea nu merge suficient de departe. ICAEW (Institute of Chartered Accountants in England and Wales) a spus explicit că revizuirea ISA 500 trebuia să răspundă utilizării tehnologiei în obținerea probelor și s-a declarat dezamăgită că probleme precum probele provenite din surse tehnologice sau testarea bazată pe tehnologie nu erau tratate suficient. Într-un răspuns separat privind programul IAASB, ICAEW avertiza și împotriva unei adaptari fragmentate a standardelor. (ICAEW)

PwC formula problema într-un mod asemănător. Tehnologia devenise deja parte integrantă a procesului de audit, iar întrebările care apăreau în practică nu puteau fi rezolvate numai printr-o revizuire izolată a ISA 500. Firma enumera explicit data analytics, inteligența artificială, machine learning, robotic process automation și alte instrumente și cerea o abordare mai largă asupra modului în care acestea contribuie la proiectarea procedurilor și la obținerea unor probe relevante și fiabile. (IAASB)

Proiectul de astăzi reflectă tocmai această abordare mai largă. IAASB tratează simultan ISA 500 ca referință pentru raționamentele privind probele și ISA 330 și ISA 520 ca standarde care privesc executarea unor componente esențiale ale răspunsului la risc și ale procedurilor analitice. Activitatea din proiectul Audit Evidence până în martie 2024 a fost integrată în noul proiect Audit Evidence and Risk Response, iar dezvoltarea celor trei Exposure Draft-uri s-a desfășurat corelat. (IAASB)

Aceasta este și una dintre cheile prin care merită citită consultarea din 2026. Nu este vorba numai despre o nouă definiție a probei de audit. IAASB urmărește o bază mai coerentă pentru judecățile auditorului asupra probelor, întărirea evaluării relevanței și fiabilității informației, o legătură mai clară între scopul procedurii și procedura efectiv executată, o aplicare mai consistentă a scepticismului profesional și posibilitatea ca standardele să rămână utilizabile într-un mediu tehnologic care se schimbă rapid. (IAASB)

Practica se schimbă deja

Între timp, discuția AI a coborât din zona conceptelor în activitatea curentă. Din experiențele relatate în profesie se conturează deja o listă destul de comuna de utilizări: examinarea și compararea documentelor, căutarea în dosare și rapoarte anterioare, pregătirea și revizuirea unor working papers, verificarea coerenței între documente, analiza datelor, căutarea unor tipare și sprijinirea evaluării riscurilor.

Dar în aceleași conversații se vede și o rezervă importantă. Utilitatea unor asemenea instrumente nu trebuie confundată cu afirmația mult mai puternică potrivit căreia AI „face auditul”. Profesioniștii semnalează exact problema care devine relevantă pentru standarde: un output poate fi foarte bine formulat și totuși să introducă o concluzie care nu este susținută de documentele sursă, iar un sistem poate executa o analiză rapidă fără ca acest lucru să rezolve întrebarea privind responsabilitatea pentru rezultatul ei. 

Distincția este esențială. Capacitatea unui sistem de a executa o procedură sau o parte dintr-o procedură nu înseamnă transferarea către sistem a judecății auditorului.

Să presupunem că, într-o populație de 500.000 de tranzacții, un instrument identifică 137 de operațiuni pe care le consideră neobișnuite. Din perspectivă tehnică, rezultatul poate fi impresionant. Din perspectivă de audit, abia de aici încep întrebările importante.

De ce au fost selectate acele 137 de operațiuni? Ce caracteristici au determinat clasificarea? Datele asupra cărora a lucrat sistemul au fost complete și exacte? Cum sunt tratate tranzacțiile care nu au fost semnalate? Este posibilă reproducerea analizei? Cât de transparentă este logica selecției? Ce trebuie verificat independent și ce valoare poate acorda auditorul rezultatului?

AI poate reduce foarte mult costul găsirii unei abateri. Nu elimină însă obligația de a decide dacă acea abatere are semnificație și dacă informația obținută poate susține o concluzie de audit.

Tocmai de aceea legătura dintre tehnologie și propunerile privind audit evidence este mai profundă decât problema folosirii unui anumit software. IAASB propune o definiție revizuită a probei pentru mediul digital și cerințe consolidate pentru evaluarea relevanței și fiabilității informației, păstrând standardele principles-based, astfel încât acestea să poată susține inovația fără să fie construite în jurul unei tehnologii care ar putea deveni rapid depășită. (IAASB)

Când auditorul poate privi dincolo de eșantion

O demonstrație foarte concretă a schimbării de scară vine din auditarea fondurilor europene.

Prin Technical Support Instrument, Comisia Europeană a finanțat proiectul AI4Audit pentru Inspeção-Geral de Finanças, autoritatea de audit din Portugalia, împreună cu NOVA Information Management School. Proiectul a urmărit dezvoltarea unor modele predictive pentru detectarea și anticiparea neregulilor în fondurile UE și folosirea acestora pentru creșterea eficienței și eficacității auditului. (Reforms and Investments)

Problema de plecare era una foarte concretă. Auditarea fondurilor europene presupune un volum mare de activitate, un număr ridicat de operațiuni și costuri semnificative atunci când eșantionarea conduce la operațiuni complexe sau când rezultatele neconcludente impun proceduri suplimentare aproape de termenele de raportare. Ideea proiectului a fost ca informația existentă asupra populației să fie folosită mai inteligent pentru predicția riscului și pentru selecție. (Reforms and Investments)

Rezultatele publicate de Comisia Europeană sunt suficient de consistente pentru a muta discuția din zona promisiunilor în cea a efectelor măsurabile. Pentru aceeași dimensiune a eșantionului, modelele predictive au crescut precizia cu 35%. Alternativ, dimensiunea eșantionului putea fi redusă cu până la 60% fără pierderea preciziei. O metodă separată, bazată pe riscul monetar, a obținut câștiguri de precizie de 21–28% și reduceri ale dimensiunii eșantionului de 38–52% față de strategia existentă. (Reforms and Investments)

Cazul trebuie citit cu atenție. El nu demonstrează că eșantionarea devine inutilă și nici că un model predictiv substituie auditorul. Demonstrează ca tehnologia permite utilizarea informației despre populația întreagă într-un mod care poate modifica radical selecția cazurilor asupra cărora se concentrează munca de audit.

În paradigma tradițională, o operațiune poate ajunge în centrul atenției pentru că a fost inclusă într-un eșantion sau pentru că un factor de risc cunoscut a determinat examinarea ei. Într-un sistem capabil să analizeze populații foarte mari, o tranzacție poate deveni relevantă pentru simplul fapt că relațiile dintre date o fac neobișnuită față de restul populației.

Și aceasta este o schimbare importantă inclusiv pentru entitățile auditate. Posibilitatea ca sistemele să compare automat informații din surse diferite și să identifice relații greu vizibile prin proceduri manuale înseamnă că se modifică nu numai instrumentarul auditorului, ci și ceea ce poate deveni vizibil în cursul auditului.

Mai multe date nu înseamnă automat probe mai bune

Aici apare probabil una dintre cele mai interesante tensiuni ale perioadei următoare.

Cu cât tehnologia îi permite auditorului să vadă mai mult, cu atât devine mai important să știe dacă poate avea încredere în instrumentul prin care vede.

Analiza a 500.000 de tranzacții nu produce automat o probă mai bună decât analiza a 500. Cantitatea informației și calitatea probei nu sunt același lucru.

În plus, inteligența artificială aduce o categorie de probleme care devine din ce în ce mai greu de separat de metodologia auditului. Unele modele sunt nondeterministe. Rezultatul poate depinde de prompt, context sau versiunea modelului. Instrumentul se poate modifica între două momente ale auditului. Un output poate fi foarte convingător si elocvent, dar totuși să conțină o inferență nesusținută. Iar automatizarea însăși poate crea automation bias, tendința utilizatorului de a acorda unei recomandări generate de sistem mai multă încredere decât justifică probele disponibile.

Nu toate aceste probleme sunt și nici nu ar trebui neapărat să fie rezolvate în detaliu prin ISA 330, ISA 500 sau ISA 520. IAASB urmărește deliberat standarde bazate pe principii, nu reguli pentru fiecare tehnologie. Tocmai de aceea una dintre întrebările importante ale actualei consultări este cât de bine funcționează principiile propuse atunci când le aplicăm unor instrumente care pot analiza populații enorme, pot genera propriile interpretări și nu se comportă întotdeauna ca software-ul tradițional. (IAASB)

Consultarea îi privește și pe cei din afara profesiei de auditor

IAASB solicită opinii nu doar auditorilor, ci și autorităților de reglementare, investitorilor, analiștilor, creditorilor, preparerilor situațiilor financiare, persoanelor însărcinate cu guvernanța, mediului academic și altor stakeholderi. Pentru utilizatorii situațiilor financiare există chiar o consultare concentrată asupra unor teme selectate, printre ele schimbările determinate de tehnologie și evaluarea relevanței și fiabilității informației destinate utilizării ca probă de audit. (IAASB)

Este firesc, modificarea modului în care auditul poate examina informația nu îi privește exclusiv pe cei care îl execută.

Companiile, instituțiile publice, contabilii, consultanții sau beneficiarii de fonduri europene vor opera tot mai mult într-un mediu în care auditul poate combina surse, analiza volume foarte mari de date și orienta verificările către relații și abateri care anterior puteau rămâne în afara unei examinări obișnuite.

Nu înseamnă că fiecare tranzacție/operatiune va fi auditată individual și nici că fiecare abatere identificată de un algoritm va deveni constatare. Înseamnă însă că se modifică treptat frontiera dintre ceea ce este practic examinabil și ceea ce, până acum, rămânea în afara câmpului vizual al auditorului.

O analiză care merită continuată în timpul consultării

Consultarea pentru ISA 330, ISA 500 și ISA 520 rămâne deschisă până la 15 decembrie 2026. Textele nu sunt definitive, iar tocmai această perioadă face interesantă examinarea diferenței dintre standardele actuale, soluțiile propuse și realitatea tehnologică în care ele vor trebui aplicate. (IAASB)

AIdapted va continua seria prin analiza propunerilor și a implicațiilor lor tehnice privind utilizarea AI , inclusiv printr-un break-down structure al activității : documentare, colectarea și verificarea informațiilor, reconciliere, evaluarea riscului, testarea controalelor, proceduri substantive, proceduri analitice, analiza populațiilor, identificarea anomaliilor, evaluarea probelor, documentarea și formularea concluziilor.

Întrebarea este: ce se schimbă în fiecare dintre aceste activități atunci când auditorul are la dispoziție instrumente care pot citi, corela și analiza o cantitate de informație care, până foarte recent, nu putea fi examinată la aceeași scară?