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

Perkembangan teknologi yang sangat pesat, khususnya di bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) merambah ke berbagai bidang termasuk dunia akuntansi dan audit. Kecerdasan buatan adalah teknologi yang dirancang untuk menciptakan sistem komputer yang dapat meniru kemampuan intelektual manusia. Kecerdasan buatan dapat melakukan tugas-tugas seperti belajar, mengambil keputusan, dan menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks dengan cepat dan efisien. Kecerdasan buatan bekerja dengan cara menggabungkan kumpulan data (big data) dan ilmu komputer. Dengan menggabungkan keduanya, AI dapat menganalisis dan mengekstrak pola dari data dalam jumlah besar dengan lebih cepat dan akurat daripada manusia.

Munculnya algoritma yang semakin canggih menimbulkan pertanyaan mendasar: Apakah peran auditor manusia akan tergantikan oleh mesin? Atau, akankah keduanya akan saling melengkapi dalam menjalankan tugas audit?

Algoritma: Senjata Baru dalam Dunia Audit

Algoritma, dengan kemampuannya untuk memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat, telah menjadi alat yang sangat berguna dalam proses audit. Tugas-tugas yang sebelumnya dilakukan secara manual oleh auditor, seperti analisis data transaksi, deteksi anomali, dan penilaian risiko, kini dapat dilakukan secara lebih efisien oleh algoritma.

Keunggulan Algoritma:

• Efisiensi: Algoritma dapat memproses data dalam jumlah besar dalam waktu yang singkat, sehingga meningkatkan efisiensi proses audit.
• Akurasi: Algoritma dapat mengidentifikasi pola dan anomali pada data dengan tingkat akurasi yang tinggi, sehingga mengurangi risiko human error (kesalahan manusia).
• Konsistensi: Algoritma memberikan hasil audit yang lebih konsisten karena selalu menerapkan aturan yang sama dalam pengambilan keputusan.

Auditor Manusia: Nilai Tambah yang Tak Tergantikan

Meskipun algoritma memiliki banyak keunggulan, peran auditor manusia tetap sangat penting. Auditor manusia memiliki kemampuan untuk:

• Memahami Konteks Bisnis: Auditor manusia dapat memahami konteks bisnis yang lebih luas dan mengintegrasikan informasi dari berbagai sumber untuk mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif.
• Menganalisis Kualitas Informasi: Auditor manusia dapat menilai kualitas informasi yang dihasilkan oleh algoritma dan mengidentifikasi potensi bias atau kesalahan.
• Mengambil Keputusan yang Kompleks: Auditor manusia dapat membuat keputusan yang kompleks yang melibatkan situasi yang tidak pasti dan penilaian non-kuantitatif.
• Berinteraksi dengan Klien: Auditor manusia dapat membangun hubungan yang kuat dengan klien, memberikan saran yang relevan, dan membantu klien dalam meningkatkan kualitas tata kelola perusahaan mereka

Sinergi Antara Auditor dan Algoritma

Auditor dan algoritma tidak boleh dilihat sebagai pesaing, tetapi sebagai mitra yang saling melengkapi. Algoritma dapat membantu auditor dalam melakukan tugas-tugas rutin dan berulang, sehingga auditor dapat fokus pada pekerjaan yang lebih strategis dan bernilai tambah.

Model-Model Kolaborasi: 

• Algoritma sebagai asisten: Algoritma dapat membantu auditor dalam mengidentifikasi area yang berisiko tinggi, sehingga auditor dapat mengalokasikan waktu dan sumber daya secara lebih efektif.
• Auditor sebagai pengambil keputusan: Auditor manusia tetap berperan penting dalam mengambil keputusan akhir berdasarkan hasil analisis yang dilakukan oleh algoritma.
• Pengembangan algoritma yang lebih baik: Auditor dapat meningkatkan kinerja dan relevansi algoritma dalam konteks audit dengan memberikan umpan balik kepada pengembang algoritma.

Berikut beberapa contoh kasus tentang kerjasama antara algoritma dan auditor:

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.