Auditor vs Algoritma: Siapa yang akan Menang dalam Perang Audit?

Contoh Kasus 1: Deteksi Kecurangan dengan Algoritma

Sebuah perusahaan e-commerce besar mengalami penurunan laba yang signifikan. Tim audit internal memutuskan untuk menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis jutaan transaksi dalam waktu singkat. Algoritma ini berhasil mengidentifikasi pola transaksi yang tidak wajar, seperti pengembalian dana berulang kali dari akun yang sama dan lonjakan penjualan yang tidak biasa. Auditor kemudian melakukan investigasi lebih lanjut berdasarkan temuan algoritma tersebut dan menemukan kasus kecurangan yang dilakukan oleh beberapa karyawan.

Analisis: Dalam kasus ini, algoritma bertindak sebagai 'mata elang' dan mampu mendeteksi pola-pola kecurangan yang sulit ditemukan oleh manusia. Auditor menggunakan temuan algoritma untuk melakukan investigasi yang lebih rinci dan mengambil tindakan korektif.

Contoh Kasus 2: Evaluasi Risiko Kredit dengan Model Prediktif

Sebuah bank ingin meningkatkan akurasi penilaian risiko kredit nasabahnya. Bank tersebut mengembangkan model prediktif berbasis algoritma yang menganalisis data historis nasabah, seperti riwayat pembayaran, pendapatan, dan aset yang dimiliki. Model ini kemudian digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya kredit macet.

Analisis: Model prediktif ini membantu bank dalam membuat keputusan kredit yang lebih akurat dan meminimalkan risiko kerugian dari kredit macet. Auditor dapat menggunakan hasil analisis dari model ini untuk mengevaluasi efektivitas sistem penilaian risiko kredit yang diterapkan oleh bank.

Kesimpulan                                          

Dengan semakin berkembangnya algoritma, penting bagi tim audit untuk mengembangkan kompetensi baru. Bersiaplah untuk menghadapi dampak otomatisasi dan AI yang terus berkembang di bidang keuangan dengan selalu mengikuti perkembangan klasifikasi, identifikasi dan risiko algoritma. Pertanyaan tentang siapa yang akan memenangkan "perang audit" antara auditor dan algoritma bukanlah pertanyaan yang tepat. Yang lebih penting lagi yaitu bagaimana kekuatan keduanya dapat dimanfaatkan untuk menciptakan proses audit yang lebih efisien, efektif, dan berkualitas tinggi. Dengan menggabungkan kemampuan analitis algoritma dengan keahlian dan penilaian manusia, kita dapat membangun masa depan yang lebih cerah untuk audit.