3. Compliance Checker Berbasis AI: Memastikan bahwa keputusan algoritmik sesuai dengan standar regulasi akuntansi yang berlaku, seperti IFRS atau GAAP.
Misalnya, dalam modul keuangan ERP, AI dapat memproses data besar untuk mengidentifikasi anomali dalam laporan keuangan. Dengan transparansi algoritmik, auditor dapat melihat logika di balik pengenalan anomali tersebut, memastikan bahwa tindakan yang diambil sesuai dengan praktik yang diharapkan.
d. Tantangan dan Solusi
1. Tantangan: Kompleksitas Algoritma
Algoritma canggih seperti deep learning seringkali terlalu kompleks untuk dijelaskan secara sederhana. Model-model ini memiliki jutaan parameter yang sulit diterjemahkan ke dalam bahasa manusia.
Solusi: Mengadopsi teknik explainable AI (XAI), seperti Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) atau Shapley Additive Explanations (SHAP), yang mampu menyederhanakan interpretasi hasil algoritmik.
2. Tantangan: Kurangnya Regulasi yang Mendukung
Tidak semua negara atau lembaga akuntansi memiliki regulasi yang mewajibkan transparansi algoritmik. Hal ini menciptakan ketidakkonsistenan dalam penerapan prinsip ini.
Solusi: Membentuk aliansi global antara regulator dan organisasi akuntansi internasional (seperti IASB dan FASB) untuk menyusun standar transparansi algoritmik yang seragam.
3. Tantangan: Risiko Keamanan Data
Meningkatkan transparansi algoritma dapat mengekspos data sensitif atau strategi bisnis kepada publik, meningkatkan risiko kebocoran data.
