Tekoälyn mahdollisuudet tilintarkastusaineiston muokkaamisessa

Tilintarkastusalan digitalisoituessa myös tilintarkastusaineiston käsittely on murroksessa. Vaikka analytiikka ja automaatio ovat jo vuosia tehostaneet tarkastustyötä, on aineiston esikäsittely edelleen pitkälti manuaalista ja alttiina inhimillisille virheille. Lahden (2025) opinnäytetyössä tehdyn selvityksen mukaan juuri tässä vaiheessa tekoälyllä on merkittävää, mutta vielä osin hyödyntämätöntä potentiaalia.

Aineiston muokkaaminen vie aikaa, tekoäly paikkaa rutiineja

Tilintarkastuksen kannalta keskeiset aineistot kuten pääkirjat, taseet ja tuloslaskelmat toimitetaan yrityksiltä eri formaateissa ja vaihtelevalla rakenteella. Ne voivat sisältää ylimääräistä tietoa, epäyhtenäisiä tunnisteita tai skannattua sisältöä, joiden muokkaaminen on aikaa vievää. Aineiston manuaalinen muokkaaminen on todettu sekä hitaaksi että virheherkäksi. (Aaltonen 2020, 10–11.)

Tekoälyratkaisut kuten optinen merkintunnistus (OCR) ja luonnollisen kielen prosessointi (NLP) tarjoavat mahdollisuuden automatisoida suuren osan käsittelystä. OCR muuntaa skannatussa muodossa toimitetut aineistot luettavaan muotoon ja NLP tunnistaa niistä olennaisia rivejä ja tietokenttiä. Lisäksi koneoppimismallit (ML) voivat oppia yrityskohtaisia tilirakenteita ja parantaa tarkkuutta käytön myötä. (Russell & Norvig 2021; Samoili ym. 2020, 7–8.)

Laadukkaampaa aineistoa ja vähemmän virheitä

Aineiston esikäsittelyn aikana aineisto on alttiina inhimillisille virheille. Esimerkiksi tietojen yhdistelyssä ja sarakkeiden korjailussa virheen riski voi aineistosta riippuen olla merkittävä. Tekoäly voi vähentää näitä virheitä useilla eri tavoilla:

• Automaattinen validointi hyödyntäen NLP:tä voi tunnistaa aineiston sisällä esiintyviä ristiriitoja.
• Poikkeavuuksien tunnistaminen (anomaly detection -algoritmit) paljastaa epätavallisia kirjauksia, joita ei ole ennalta määritetty.
• Audit trail voidaan tuottaa automaattisesti, mikä parantaa jäljitettävyyttä ja tukee ISA-standardien vaatimuksia. (Appelbaum ym 2017, 5, 14; Kokina & Davenport 2017, 5–7.)

Tilintarkastuksen laadun kannalta keskeistä on myös aineiston hallinta. Laadukas ja standardoitu tieto mahdollistaa tekoälyn tehokkaamman hyödyntämisen ja vähentää virheiden riskiä.

Haasteet ovat ratkaistavissa, mutta edellyttävät laadukasta aineistoa

Tekoälyn käyttöönottoon liittyy myös haasteita, jotka nousivat esiin sekä aineiston analyysissa että haastatteluissa. Merkittävimmät liittyvät aineiston laatuun, järjestelmäintegraatioihin ja henkilöstön osaamiseen. Esimerkiksi OCR:n tuottama ”melu” voi heikentää aineiston tarkkuutta. (Kokina & Davenport 2017, 3–7.)

Toinen haastatteluissa esiin noussut keskeinen haaste on selitettävyys. Tilintarkastuksessa ei voida käyttää ratkaisuja, joiden päätöksiä ei pystytä perustelemaan. Selitettävän tekoälyn (XAI) menetelmät tarjoavat tähän tukea ja auttavat dokumentoimaan tekoälyn tuottamat havainnot. (Arrieta ym. 2019, 5–7, 17–29.)

Tekoäly ei korvaa asiantuntijaa, se vapauttaa aikaa tarkastukselle

Vaikka tekoäly voi automatisoida rutiininomaisia tehtäviä, ei sen tarkoituksena ole korvata ihmistä, vaan tukea asiantuntijuutta. Kuten aiempi tutkimuskin osoittaa, tekoälyn merkittävin hyöty liittyy työn tehostumiseen ja siihen, että aineiston käsittelijät voivat keskittyä olennaisiin osiin tarkastustyössä (Oja 2024, 8–15).

Organisaatiot, jotka keskittyvät aineiston laatuun, prosessien selkeyteen ja henkilöstön osaamisen kehittämiseen voivat hyödyntää tekoälyä tehokkaasti. Muutos etenee vaiheittain, mutta sen vaikutukset tarkastustyön tarkkuuteen, luotettavuuteen ja tehokkuuteen voivat olla huomattavia.

Lähteet

Aaltonen, L. 2020. Data-analyysin vaikutus tilintarkastukseen ja sen riskitekijöihin. Pro gradu -tutkielma. Lappeenrannan-Lahden teknillinen yliopisto LUT, laskentatoimi. Viitattu 26.11.2025.  Saatavissa https://lutpub.lut.fi/bitstream/handle/10024/160851/ProGradu%20Laura%20Aaltonen.pdf?sequence=1

Appelbaum, D., Kogan, A., Vasarhelyi, K. & Yan, Z. 2017. Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting. Artikkeli. International Journal of Accounting Information Systems. Viitattu 26.11.2025. Saatavissa DOI: 10.1016/j.accinf.2017.03.003

Arrieta, A., Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., García, S., Gil-Lopez, S., Molina, D., Benjamins, R., Chatila, R., Herrera, F. 2019. Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities and Challenges toward Responsible AI. Artikkeli. Viitattu 26.11.2025. Saatavissa https://arxiv.org/pdf/1910.10045

Kokina, J. & Davenport, T. H. 2017. The Emergence of Artificial Intelligence: How Automation is Changing Auditing. Artikkeli. Journal of Emerging Technologies in Accounting. Viitattu 26.11.2025. Saatavissa https://www.researchgate.net/publication/315955305_The_Emergence_of_Artificial_Intelligence_How_Automation_is_Changing_Auditing

Lahti, E. 2025. Tekoälyn hyödyntäminen tilintarkastusaineiston muokkaamisessa. Opinnäytetyö (AMK). LAB-ammattikorkeakoulu, liiketalous. Viitattu 26.11.2025. Saatavissa https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025121134958

Oja, A. 2024. Tekoälyteknologia taloushallinnossa – Hyödyntämispotentiaali vs. alan tarpeet. Opinnäytetyö (AMK). Turku AMK, liiketalous. Viitattu 26.11.2025. Saatavissa https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/874686/Oja_Aliisa.pdf?sequence=2

Russell, S. & Norvig, P. 2021. Artificial Intelligence – A Modern Approach. E-Kirja. Viitattu 26.11.2025. Prentice Hall. Saatavilla https://dai.fmph.uniba.sk/courses/ICI/References/rn.chap1.pdf

Samoili, S., López Cobo, M., Gómez, E., De Prato, G., Martínez-Plumed, F. & Delipetrev, B. 2020. AI Watch Defining Artificial Intelligence Towards an operational definition and taxonomy of artificial intelligence. Raportti. Publications Office of the European Union. Viitattu 26.11.2025. Saatavissa doi:10.2760/382730

Tumisu. 2020. Alarm clock, Coins, Finance image. Pixabay. Viitattu 27.11.2025. Saatavissa https://pixabay.com/photos/alarm-clock-coins-finance-money-5800049/