Penerapan AI dalam dunia internal audit, harus dipahami secara kontekstual, artinya tidak semua kecerdasan buatan bisa diimplementasikan ke semua lingkup pekerjaan internal audit. AI sangat bergantung pada big data dan algoritma yang digunakan. Belakangan ini kita sering mendengar kalimat big data. Jika kita pernah mengerjakan laporan keuangan dengan transaksi yang sangat banyak, itu belum masuk dalam kategori big data. Dikatakan bahwa big data tidak hanya sekedar jumlah data yang besar, namun lebih menekankan pada informasi beserta variabelnya; volume, jenis data, kecepatan perubahan data, dan variabilitas data dimana perusahaan membutuhkan suatu sistem dan alat bantu yang spesifik untuk mengelola data tersebut.

HUBUNGAN BIG DATA, ALGORITMA DAN AI

Big data akan menjadi input dalam melakukan proses berpikir suatu mesin cerdas. Algoritma berfungsi sebagai metode mengolah big data tadi sehingga bisa menghasilkan informasi yang bernilai tambah. Sedangkan AI adalah gabungan kedua proses tersebut, sehingga suatu mesin dapat dikatakan pintar karena bisa meniru cara manusia berpikir dan mengambil keputusan.

PEMANFAATAN BIG DATA, ALGORITMA DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Pembahasan berikut ini akan memberikan Anda pemahaman yang lebih nyata bagaimana Big data, dan algoritma bermanfaat dalam pengambilan keputusan. Big Data adalah sekumpulan data yang belum bisa memberikan informasi karena kategorinya masih tersebar dan tidak normal. Data yang tersebar ini harus kita olah menjadi cluster informasi yang memiliki persamaan.

Dengan menggunakan konsep Machine Learning, data yang sudah memiliki hubungan tadi dapat dilakukan proses regresi untuk membentuk suatu model statistik yang dapat dimanfaatkan untuk mencari nilai prediksi. Semakin besar data, maka hasil yang dicapai akan semakin akurat, untuk itulah big data menjadi sangat penting keberhasilan suatu model dalam membuat keputusan.

BAGAIMANA PELUANG PEMANFAATAN AI DALAM INTERNAL AUDIT

Sampai saat ini penggunaan AI dalam lingkup internal audit dimanfaatkan dalam pengendalian risiko kegiatan intenal audit. Peran internal audit justru bukan pada sisi pemanfaatan teknologi AI, namun bagaimana menciptakan framework yang sesuai menghadapi perubahan metodologi kerja sesuai dengan perkembangan teknologi. Peran internal audit menghadapi kemajuan teknologi ini diharapkan dapat membantu institusi untuk mengevaluasi, memahami dan mengkomunikasikan level dimana AI memiliki dampak, baik positif maupun negatif untuk menciptakan nilai tambah bagi institusi dalam jangka pendek, menengah dan jangka panjang.

Internal audit setidaknya memiliki 5 area kritis yang terkait dengan aktifitas AI dalam suatu organisasi atau institusi:

  1. memasukkan komponen penggunaan AI dalam penilaian risiko bahkan sejak dimulainya perencanaan kegiatan audit berbasis risiko.
  2. internal audit harus ikut serta dalam proyek-proyek institusi yang terkait penggunaan AI, tidak harus menginplementasikannya, namun paling tidak mengatur dan bertanggung jawab terhadap hasil yang diraih dari penggunaan AI tersebut.
  3. penggunaan AI dalam lingkup pekerjaan institusi tidak lantas menghilangkan risiko. Internal audit harus bisa memberikan assurance terhadap risiko yang mungkin didapat serta dari algoritma AI yang digunakan.
  4. memperhatikan lingkungan institusi dimana AI diimplementasikan agar berdaya guna baik, dari segi moral dan etika.
  5. apabila AI governance (salah satu komponen AI Auditing Framework) telah dibentuk dalam suatu institusi, maka peran internal audit harus dapat memberikan assurance yang memadai.

Membangun AI Auditing Framework

Bayangkan apabila semua pekerjaan dalam kantor sudah menerapkan teknologi yang modern dengan AI didalamnya. Mulai dari hal terkecil, membuat spreadsheet, otomatisasi pekerjaan rutin, mail merge, mesin penjawab telpon otomatis, big data dalam mengelola data kepegawaian organisasi, dan lain-lain. Mau tidak mau kita akan memasuki dunia yang penuh dengan AI, sehingga sebagai internal auditor kita harus membangun suatu framework yang mengatur semua itu agar setiap aktifitas dapat dinilai dampaknya. Secara singkat, AI Auditing Framework terdiri dari 6 komponen yaitu

  • AI Governance,
  • Data Architecture and Infrastructure,
  • Data Quality,
  • Measuring Performance of AI,
  • The Human Factor and
  • The Black Box Factor

Referensi:

  • Debrian, R.S. 2017. Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Lingkup Internal Audit. Medium.com.
  • 2021. Google Image.
  • Soeprajitno, Rr W. 2019. Potensi artificial intelligence (ai) menerbitkan opini auditor?. Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573.
  • Adestya, F. 2021. ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND BIG DATA: A double-edged sword for risk management and internal audit. Yayasan Pendidikan Internal Audit (YPIA). Jakarta.