Ohjelmistorobotiikan ja tekoälyn hyödyntäminen tilintarkastuksessa

Abstract

Tekoälyn ja ohjelmistorobotiikan kehitys on muuttanut tilintarkastuksen toimintaympäristöä viime vuosina merkittävästi. Teknologioiden avulla voidaan käsitellä suuria tietomääriä tehokkaasti, mikä on lisännyt kiinnostusta niiden hyödyntämiseen tilintarkastuksessa. Tässä tutkielmassa tarkastellaan, miten tekoäly ja ohjelmistorobotiikka vaikuttavat tilintarkastukseen sekä millaisia näkökulmia alan ammattikirjallisuudessa esitetään näiden teknologioiden hyödyntämisestä. Tutkielma toteutettiin laadullisena tutkimuksena, jossa analyysimenetelmänä käytettiin aineistolähtöistä sisällönanalyysiä. Aineisto koostui populaariartikkeleista The CPA Journal– ja Accounting Today -lehdistä ja aineisto rajattiin aikavälille 2015–2025, ja lopullinen analyysiaineisto koostui 51 artikkelista.

Tulosten perusteella tekoälyn ja ohjelmistorobotiikan hyödyntäminen vaikuttaa tilintarkastukseen erityisesti tehostamalla rutiininomaisia työtehtäviä ja mahdollistamalla laajempien aineistojen analysoinnin. Tämä parantaa tilintarkastusprosessin tehokkuutta ja tukee laadun kehittämistä esimerkiksi virheiden ja poikkeamien tunnistamisessa. Samanaikaisesti teknologioiden käyttöönotto muuttaa tilintarkastajan ammattiroolia kohti analysoivampaa ja asiantuntijakeskeisempää työskentelyä. Tuloksissa korostuvat myös teknologioihin liittyvät haasteet, kuten osaamisvaatimusten kasvu sekä tilintarkastajan ammatillisen skeptisyyden säilyttämiseen ja teknologian luotettavuuden arviointiin liittyvät riskit.

Tutkimus osoittaa, että tekoälyn ja ohjelmistorobotiikan vaikutukset tilintarkastukseen sisältävät sekä mahdollisuuksia että haasteita. Teknologioiden hyödyntäminen edellyttää tilintarkastajilta uusien taitojen omaksumista sekä kykyä arvioida kriittisesti teknologian tuottamaa informaatiota.

The development of artificial intelligence (AI) and robotic process automation (RPA) has significantly transformed the auditing environment in recent years. These technologies enable the efficient processing of large volumes of data, increasing their relevance in auditing practice. The aim of this study is to examine how AI and RPA are discussed in professional accounting literature and how their use is perceived to affect auditing. The research method used in this study is qualitative data-driven content analysis. The empirical data consists of professional articles published in The CPA Journal and Accounting Today between 2015 and 2025, with a final dataset of 51 articles.

The findings indicate that AI and RPA are primarily used to automate routine audit tasks, such as data collection and processing, and to enable the analysis of larger datasets. This leads to more efficient audit processes and enhances audit quality by improving the detection of errors, anomalies, and potentially complex fraud patterns. At the same time, the adoption of these technologies shifts the auditor’s role towards more analytical and advisory-oriented work, increasing the importance of professional judgment. The findings also highlight challenges, including increasing skill requirements, as well as risks related to maintaining professional skepticism and evaluating the reliability of technology.

The study shows that the use of AI and RPA in auditing improves efficiency and quality while simultaneously introducing new demands and risks. Their effective utilization requires auditors to continuously develop their competencies and critically assess technology-generated information.