Auditoin valmistelu: tekoäly kerää kaikki tarvittavat asiakirjat – stressitön auditointiin valmistautuminen älykkään asiakirjakeruun avulla

Miksi tekoäly mullistaa auditoinnin valmistelun 2025

Perinteinen auditointivalmistelu on usein kuin aarteenmetsästystä ilman karttaa. Tiimit läpikäyvät monia järjestelmiä, keräävät dokumentit käsin ja toivovat saavansa kaiken talteen.

Mutta miksi tämä on edelleen niin hankalaa?

Hajanaisen dokumenttiympäristön ongelma

Nykyaikaisessa yrityksessä dokumentteja kertyy kaikkialle: ERP-järjestelmään, pilveen, sähköpostiliitteisiin ja paikallisille palvelimille. Yksi lasku saattaa olla samaan aikaan PDF:nä postilaatikossa, skannattuna DMS:ssä (asiakirjahallintajärjestelmässä) ja kirjausmerkintänä taloushallinnon järjestelmässä.

Tekoäly ratkaisee tämän ongelman käymällä kaikki tietolähteet läpi samanaikaisesti ja löytämällä päällekkäisyyksiä. Se ymmärtää asiakirjojen välisiä yhteyksiä ja osaa havaita puuttuvat tositteetkin.

Reaktiivisesta proaktiiviseksi: tekoälyn etu

Perinteisesti auditointivalmistelu on reaktiivista. Vastaatte tarkastajan kyselyihin ja kokoatte vasta sitten tarvittavat dokumentit.

Tekoäly tekee valmistelusta proaktiivista. Järjestelmä analysoi menneitä auditointeja, oppii tarkastajien kysymyksistä ja kokoaa jo etukäteen kaikki mahdollisesti tarvittavat asiakirjat.

Koneoppiminen ymmärtää auditointimalleja

Machine learning (koneoppiminen – algoritmeja, jotka oppivat tiedosta ja kehittyvät) analysoi historianne auditointiaineistoa ja tunnistaa malleja. Mitä dokumentteja aiemmin on pyydetty? Mitä yhteyksiä on eri tarkastuskohteiden välillä?

Näiden havaintojen pohjalta järjestelmä valmistelee tulevat auditoinnit entistä tarkemmin.

Mitkä auditointidokumentit tekoäly kerää automaattisesti

Nykyaikaiset tekoälyjärjestelmät tunnistavat ja keräävät automaattisesti vaikuttavan laajan kirjon asiakirjoja. Tässä tärkeimmät tyypit:

Talousdokumentit

Jokaisen tilintarkastuksen ydin ovat taloudelliset tositteet. Tekoäly tunnistaa ja kerää automaattisesti:

• Saapuvat laskut – sähköpostilaatikoista, skannauskansioista ja DMS-järjestelmistä
• Lähtevät laskut – sisältäen myös hyvityslaskut ja peruutukset
• Tiliotteet – eri pankkitileiltä ja kaikissa yleisissä muodoissa
• Kassakirjat ja -raportit – myös eri toimipaikoista
• Palkka- ja palkkalaskelmat – mukaan lukien sosiaalivakuutusilmoitukset

Mutta huomio: kaikki järjestelmät eivät käsittele kaikkia tiedostomuotoja yhtä hyvin. PDF:t onnistuvat yleensä vaivatta, mutta käsinkirjoitetut muistiinpanot ovat monille ratkaisuille yhä haastavia.

Sopimukset ja oikeudelliset asiakirjat

Tekoäly kykenee myös käsittelemään ja luokittelemaan monimutkaisempia asiakirjatyyppejä:

• Vuokra- ja leasing-sopimukset – tärkeitä IFRS 16 -tilinpäätöksissä
• Työsopimukset ja työehtosopimukset – olennaisia henkilöstökulujen tarkastelussa
• Toimittaja- ja asiakassopimukset – myynti- ja ostosaamisten/vastuiden arviointiin
• Vakuutussopimukset – varauksiin ja riskinarviointiin

Compliance–dokumentit

Nykyaikaiset tekoälyratkaisut myös ymmärtävät sääntelyvaatimuksia:

• Tietosuojadokumentaatio (GDPR-todisteet)
• Työsuojelumateriaalit
• Ympäristö- ja vastuullisuusraportit
• Laatutodistukset (ISO, DIN-standardit)

Tekoälyn todellinen vahvuus: Yhteyksien löytö

Suurin hyöty tulee juuri yhteyksien ymmärtämisestä. Tekoäly voi esimerkiksi:

• Yhdistää automaattisesti laskut oikeisiin sopimuksiin
• Tunnistaa poikkeavat kirjaukset, jotka vaativat erityistä tarkastelua
• Havaita puuttuvat asiat tositteiden ketjuissa
• Yhdistää eri versiot samasta dokumentista

Vaiheittain: Tekoälyn hyödyntäminen auditoinnin valmistelussa

Tekoälypohjaisen dokumenttikeruun käyttöönotto ei ole niin monimutkaista kuin ehkä ajattelette. Tässä käytännössä testattu toimintamalli:

Vaihe 1: Nykytilan kartoitus ja järjestelmäanalyysi (viikot 1–2)

Ennen automaatiota on selvitettävä, missä nykyiset dokumentit sijaitsevat.

1. Dokumenttilähteiden kartoittaminen: listatkaa kaikki järjestelmät, joissa auditointiin liittyviä dokumentteja säilytetään
2. Käyttöoikeuksien tarkistus: mitkä API-rajapinnat (Application Programming Interface – järjestelmien väliset kommunikaatiokanavat) ovat käytettävissä?
3. Datan laadun arviointi: kuinka yhtenäisiä tiedostomuodot ja nimeämiskäytännöt ovat?
4. Compliance-vaatimusten selventäminen: mitä tietosuoja- ja säilytysvaatimuksia on noudatettava?

Tyypillisellä keskisuurella yrityksellä on keskimäärin 8–12 erilaista järjestelmää, joissa auditointiin liittyviä dokumentteja on. Tämä on täysin tavallista.

Vaihe 2: Pilotti (viikot 3–6)

Aloittakaa pienestä ja rakentakaa luottamusta:

1. Valitkaa yksi dokumenttityyppi pilotiksi: esimerkiksi saapuvat laskut – niissä hyödyt näkyvät nopeasti
2. Rakentakaa harjoitteluympäristö: tekoälyn on opittava organisaationne dokumenttirakenne
3. Testatkaa historiallisilla tiedoilla: antakaa järjestelmän “toistaa” aiempia auditointeja ja tarkistakaa laatu
4. Kouluttakaa henkilöstöä: tiimin on ymmärrettävä uuden teknologian toimintaperiaatteet

Vaihe 3: Laajennus vaiheittain (viikot 7–12)

Pilotin jälkeen laajentakaa hallitusti:

Vaihe 4: Optimointi ja automaatio (alkaen viikosta 13)

Nyt keskitytään hienosäätöön:

• Automaattinen laadunvarmistus: järjestelmä havaitsee puuttuvat tai puutteelliset asiakirjat itse
• Älykäs luokittelu: dokumentit ohjautuvat automaattisesti oikeisiin tarkastuskohteisiin
• Jatkuva keruu: prosessi pyörii taustalla jatkuvasti eikä vain ennen auditointeja

Tekniset minivaatimukset

Edellytykset tekoälypohjaiselle dokumenttikeruulle:

• Strukturoitu tiedonhallinta: kansioiden sekasotku ei muutu tekoälyllä selkeämmäksi
• API-yhteys ydinjärjestelmiin: ERP-, DMS-, sähköpostipalvelin on voitava yhdistää
• Riittävä laskentateho: dokumenttien analysointi on prosessoritehoa vaativaa
• Selkeät tietosuojalinjaukset: kuka saa nähdä ja käsitellä mitäkin?

Käytännön esimerkkejä: Tekoälydokumenttien keruu eri toimialoilla

Tässä muutama esimerkki siitä, miten tekoälypohjainen auditointivalmistelu toimii käytännössä. Tapaukset perustuvat todellisiin projekteihin:

Konepajateollisuus: Monimutkaisten projektien dokumentaatio automatisoidusti

Tarkkuuskoneiden valmistaja, 140 työntekijää (tyyppiä “Thomas”), kamppaili klassisen haasteen kanssa: jokainen projekti synnytti satoja dokumentteja – piirustuksia, materiaalitositteita, työaikaraportteja ja hyväksyntäpöytäkirjoja.

Haaste: Tarkastuksessa piti kerätä kolmesta isosta projektista kaikki olennaiset asiakirjat. Käsin se olisi vienyt 6 viikkoa.

Tekoälyratkaisu:

• Projektinumeroiden automaattinen tunnistus asiakirjoista
• Piirustusten ja materiaalitilausten yhdistäminen
• Työaikaraporttien ajoitus oikeille projektivaiheille
• Täydellisyyden tarkistus projektin virstanpylväisiin nojaten

Tulos: Koko projektin dokumentaatio oli tarkastusvalmis 3 päivässä. Tarkastajat vaikuttuivat täydellisyydestä ja rakenteesta.

SaaS-yritys: Jatkuvan liikevaihdon todentaminen

Ohjelmistopalveluyritys (tyyppiä “Anna”) joutui osoittamaan liikevaihdon tuloutuslogiikkansa – yli 2 000 eri asiakkaan tilausmallien maailmassa haastavaa.

Tekoäly keräsi automaattisesti:

• Kaikki asiakassopimukset eri sopimuskausilta
• Päivitys- ja muutoshistoriat
• Hyvityslaskut ja palautukset
• Maksutapahtumat ja perintäprosessit

Juju: Järjestelmä tunnisti automaattisesti erot sovitun ja toteuman välillä tuloutuksessa ja merkitsi havainnot manuaalista tarkistusta varten.

IT-palvelut: Usean järjestelmän sekamelska haltuun

IT-palvelukonserni (tyyppiä “Markus”) pyörittää useita tytäryhtiöitä eri ERP-järjestelmissä. Konsernilukujen auditointia varten tiedot piti yhdistää.

Tekoälyorkesteri:

• Datan vienti viidestä ERP-järjestelmästä
• Automaattinen valuuttamuunnos ja yhdistely
• Konsernin sisäisten tapahtumien tunnistus
• Rinnakkainen aineiston rakentaminen HGB- ja IFRS-sääntöjen mukaan

“Ennen käytimme neljä viikkoa pelkkään aineiston keruuseen ennen jokaista auditointia. Nyt keskitymme tärkeimpiin tarkastuskohteisiin ja pystymme palvelemaan tilintarkastajaa paljon paremmin.” – IT-johtaja, keskisuuri yritys

Kauppa: Varaston ja tavaravirran hallinta

Kauppaketju, jolla on useita myymälöitä, käyttää tekoälyä inventaarion valmistelussa:

• Automaattinen keruu kaikista tavaran sisään- ja ulosmenosta
• Vertailu varastonhallintajärjestelmän ja toimituskuittien välillä
• Hävikki- ja ylijäämäerien tunnistus
• Tietojen koostaminen tuoteryhmittäin ja myymälöittäin

Järjestelmä tunnisti automaattisesti 1 200 euron tavarahävikin, joka olisi todennäköisesti jäänyt ilman tekoälyä huomaamatta.

Tavallisimmat sudenkuopat tekoälyauditojen käyttöönotossa

Kymmenistä toteutuksista opimme: Teknologia harvemmin on suurin haaste – useimmat projektit kaatuvat organisointiin.

Sudenkuoppa 1: Epärealistiset odotukset

Tekoäly ei ole taikasauva. Se tehostaa olemassa olevia prosesseja, mutta ei korjaa heikkoa datan laatua silmänräpäyksessä.

Tyypillinen harhaluulo: “Tekoäly ratkaisee kaikki ongelmamme ilman mitään muutoksia.”

Todellisuus: Tekoäly toimii parhaiten, kun perusrakenteet ovat jo kunnossa. Sekava tallennusrakenne säilyy sekavana – tekoäly vain löytää sieltä asiat nopeammin.

Vinkki: Sijoittakaa ensin datan järjestykseen, sitten tekoälyyn. Viikon siivous maksaa takaisin kuukausien vaivan.

Sudenkuoppa 2: Tietosuojan ja compliance-vaatimusten aliarviointi

Tekoälyjärjestelmät käsittelevät herkkiä yritystietoja, mikä tuo mukanaan oikeudellisia velvoitteita heti alkuvaiheessa.

• GDPR-yhteensopivuus: Mitä henkilötietoja käsitellään?
• Säilytysajat: Kuinka pitkään järjestelmä saa pitää dokumentteja tallessa?
• Käyttöoikeudet: Kuka pääsee tarkastelemaan kerättyjä tietoja?
• Poistokonsepti: Miten aineistot poistetaan projektin päättyessä?

Sudenkuoppa 3: Muutoksen johtamisen unohtaminen

Henkilöstön on hyväksyttävä ja osattava käyttää uusi teknologia – tämä onnistuu vain suunnitellulla muutosjohtamisella.

Tyypilliset esteet:

• “On tämä ennenkin toiminut ilman tekoälyä.”
• “En ymmärrä, miten järjestelmä toimii.”
• “Mitä jos tekoäly tekee virheitä?”

Toimivat ratkaisut:

1. Ota ihmiset mukaan alusta: Osallistuta tiimi järjestelmävalintaan
2. Aloita pienestä: Demo, joka näyttää hyödyt nopeasti
3. Rakenna läpinäkyvyyttä: Selitä, miten tekoäly toimii — ja missä sen rajat ovat
4. Tarjoa koulutuksia: Ohjelmoijaksi ei tarvitse ryhtyä, mutta perustiedot auttavat

Sudenkuoppa 4: Vendor lock-in ja skaalautuvuus

Moni valitsee joustamattoman tekoälyratkaisun ja huomaa myöhemmin olevansa jumissa järjestelmässä, joka ei kasva mukana.

Hälytysmerkkejä ongelmallisesta toimittajasta:

• Ei avoimia rajapintoja (API)
• Suljetut tiedostomuodot ilman vientimahdollisuutta
• Epämääräinen hinnoittelu, kun volyymi kasvaa
• Ei on-premise-vaihtoehtoa kriittisille tiedoille

Valitkaa toimittaja, joka tukee standardeja ja mahdollistaa skaalauksen tulevaisuudessa.

Sudenkuoppa 5: Puutteellinen testivaihe

Suurin virhe: Testata uutta järjestelmää ensi kertaa oikeassa auditoinnissa.

Suositeltu malli:

1. Simuloi historialliset auditoinnit: Anna tekoälyn valmistella aikaisempi auditointi ja vertaile tulokset alkuperäisten kanssa
2. Rinnakkaiskäyttö: Anna tekoälyn ja ihmisten työskennellä rinnakkain, vertaile tulokset
3. Laajenna vaiheittain: Ota ensin yksittäisiä dokumenttityyppejä, sitten koko prosessi

Kattava pilottivaihe kestää 6–8 viikkoa, mutta säästää yllätyksiltä oikeassa auditoinnissa.

Kustannus–hyöty-laskelma: Kannattaako tekoäly auditoinnin valmisteluun?

Jokaisen toimitusjohtajan tärkein kysymys: Kannattaako investointi? Tässä suora laskelma todellisten projektien pohjalta:

Tyypilliset käyttöönoton kustannukset

Kokonaisinvestointi 1. vuonna: 50 000–103 000 EUR
Jatkuvat kustannukset vuodesta 2 alkaen: 22 000–43 000 EUR

Mittaustuloksena saatavat säästöt

Mitä säästyy konkreettisesti? Alla tärkeimmät hyödyt:

Suora ajansäästö

Yritys, jonka liikevaihto on 100 miljoonaa euroa, säästää tyypillisesti:

• Auditoinnin valmistelu: 160 → 40 henkilötyötuntia (-75%)
• Tarkastajien tukeminen: 80 → 20 tuntia (-75%)
• Jälkityöt: 40 → 10 tuntia (-75%)

Keskimääräisellä 65 euron tuntihinnalla tämä on vuosittain 18 200 euron säästö pelkästään työajassa.

Epäsuorat hyödyt

Varsinaiset edut löytyvät usein yksityiskohdista:

• Lyhyempi auditointiaika: Parempi valmistelu lyhentää tarkastuksen kestoa keskimäärin 20%
• Vähemmän lisäkysymyksiä: Täydellinen dokumentaatio vähentää kalliita lisäselvityksiä
• Henkilöstön vapautuminen: Osaajat voivat keskittyä tuottaviin tehtäviin
• Parempi compliance: Järjestelmällinen dokumentaatio vähentää oikeudellisia riskejä

Takaisinmaksuajan analyysi

Milloin investointi maksaa itsensä takaisin?

Yritykset, liikevaihto alle 50 milj. EUR: Takaisinmaksu 18–24 kk
Yritykset, liikevaihto 50–200 milj. EUR: Takaisinmaksu 12–18 kk
Yritykset, liikevaihto yli 200 milj. EUR: Takaisinmaksu 8–12 kk

Miksi erot? Suuremmilla yrityksillä auditointi on monimutkaisempaa ja säästöpotentiaali suurempi.

Käytännön ROI-esimerkki

Konepajayritys, 150 työntekijää, investoi 85 000 euroa tekoälypohjaiseen auditoinnin valmisteluun:

Vuosittaiset säästöt:
• Työaika: 22 000 EUR
• Tarkastuskulut: 8 000 EUR
• Vältetyt sanktiot: 3 000 EUR
• Yhteensä: 33 000 EUR

ROI 3 vuodessa: 142%

Milloin tekoäly EI kannata?

Rehellisesti: kaikille yrityksille investointi ei ole järkevin vaihtoehto.

Tekoälypohjainen auditointivalmistelu ei yleensä kannata:

• Pienissä yrityksissä (alle 20 hlöä)
• Yksinkertaisilla liiketoimintamalleilla ja pienellä dokumenttivalikoimalla
• Yrityksissä, joissa auditointiprosessit ovat jo erittäin digitaaliset ja tehokkaat
• Organisaatioissa, joissa auditoinnit ovat hyvin satunnaisia

Nyrkkisääntö: Jos vuosittainen auditointivalmistelu vaatii alle 100 henkilötyötuntia, tekoäly on todennäköisesti ylimitoitettu ratkaisu.

Tekoälypohjaisen compliance-työn tulevaisuus

Katsotaanpa lähelle tulevaisuuteen – miten tekoälyauditointi kehittyy tulevina vuosina?

Ennustava compliance muuttuu arjeksi

Kuvitelkaa: Järjestelmä varoittaa jo maaliskuussa, ettei vuoden lopun auditointia varten tule olemaan kaikkia sopimuksia. Ennustava compliance (predictive compliance) tekee tämän mahdolliseksi.

Tulevaisuuden tekoäly analysoi paitsi käytössä olevat dokumentit myös tunnistaa kaavat ja puutteet, jotka voivat aiheuttaa ongelmia vasta jatkossa.

Automaattiset audit trailit

Jokainen tapahtuma ja asiakirjamuutos tallentuu automaattisesti muuttumattomaan audit trailiin. Lohkoketjuteknologia varmistaa jälkien pysyvyyden.

Tarkastajat näkevät jokaisen liiketapahtuman lähteestä kirjanpitoon saumattomasti – automaattisesti ja reaaliaikaisesti.

Älykäs poikkeamien tunnistus

Nykyaikainen tekoäly oppii yrityksenne tavanomaiset liiketoimintakuviot. Poikkeamat merkitään automaattisesti manuaalista tarkistusta varten.

Esimerkkejä löydetyistä poikkeamista:

• Laskut ilman tilausmerkintää
• Epätavalliset maksutavat toimittajille
• Aikapoikkeamat toimituksen ja laskutuksen välillä
• Kirjausten tekeminen toimistoajan ulkopuolella

Integraatio tilintarkastajien työkaluihin

Seuraava kehitysvaihe on suora integraatio tilintarkastajan välineiden kanssa.

Dokumenttikansioiden sijasta tarjoatte pääsyn rakenteelliseen aineistoon – ja määrittelette itse tietojen saatavuuden ja katseluoikeudet.

Jatkuva auditointi yleistyy

Miksi tehdä suuri tarkastus vain kerran vuodessa, kun voitte arvioida toiminnan tilaa jatkuvasti? Continuous auditing tulee seuraavina vuosina vakiokäytännöksi.

Tekoäly tekee jatkuvia compliance-raportteja. Poikkeamat havaitaan ja korjataan heti. Vuositarkastus muuttuu muodollisuudeksi.

Toimialakohtaiset tekoälymoduulit

Tekoälyratkaisut erikoistuvat yhä tarkemmin. Toimialoille syntyy räätälöityjä moduuleja:

• Kauppa: Automaattinen inventaario– ja hävikinseuranta
• Teollisuus: IoT-integraatio kustannuksen jäljitykseen
• Palvelut: Projektiajan todentaminen ja suoritustodistusten automatisointi
• Terveydenhuolto: Lääke– ja tietosuojalainsäädännön compliance

Nämä erikoistumiset tekevät tekoälyjärjestelmistä entistä tarkempia ja arvokkaampia liiketoimintanne kannalta.

Mitä tämä tarkoittaa teille?

Sijoittamalla tekoälypohjaiseen auditointiin nyt rakennatte samalla pohjan yrityksenne digitaaliselle compliance-tulevaisuudelle.

Nykyaikaiset järjestelmät ovat laajennettavissa. Se mikä tänään automatisoi dokumenttikeruun, voi huomenna ohjata koko compliance-prosessinne.

Usein kysytyt kysymykset

Kuinka kauan tekoälyauditoinnin käyttöönotto kestää?

Tyypillinen käyttöönotto kestää 12–16 viikkoa projektin alusta tuotantoon. Ensimmäiset 2 viikkoa menevät järjestelmäanalyysiin ja suunnitteluun, 4–6 viikkoa tekniseen pystytykseen ja 6–8 viikkoa testaukseen ja optimointiin. Yksinkertaiset järjestelyt voivat olla käytössä jo 8 viikossa.

Voiko tekoäly kerätä kaikki auditointiasiakirjat täysin automaattisesti?

Ei, 100% automaatio ei ole realistista. Tekoäly tunnistaa ja kerää noin 80–90% vakiodokumenteista. Erikoistapaukset, käsinkirjoitetut muistiinpanot tai hyvin yksityiskohtaiset sopimukset vaativat yleensä manuaalista viimeistelyä. Järjestelmä merkitsee nämä tapaukset manuaalista tarkistusta varten.

Kuinka turvallista on yritykseni tieto tekoälydokumenttikeruussa?

Vastuulliset tekoälyjärjestelmät noudattavat yritystason tietoturvaa: päästä päähän -salaus, käyttöoikeusloki ja roolipohjaiset oikeudet ovat vakiot. Moni tarjoaa on-premise-ratkaisuja, jolloin tiedot eivät koskaan poistu omilta palvelimiltanne. Tarkistakaa aina toimittajan sertifikaatit (ISO 27001, SOC 2).

Mitä tapahtuu, jos tekoäly sivuuttaa tärkeitä dokumentteja?

Modernit tekoälyratkaisut sisältävät valvontamekanismeja: ne vertailevat historian auditointeihin onko kaikki odotetut dokumentit olemassa ja hälyttävät puutteista. Lisäksi on aina syytä tehdä manuaalinen loppuvarmistus. Yhdistelmä automaatiota ja ihmisen tarkastusta tuottaa korkeampaa laatua kuin pelkkä manuaalityö.

Kannattaako tekoälyauditointi pienille yrityksille?

Riippuu auditointityön määrästä. Jos vuosittainen auditointivalmistelu vaatii alle 50 henkilötyötuntia, investointi ei yleensä ole kannattavaa. Yli 100 tunnin työmäärä tai monimutkaiset, monipaikkaiset rakenteet parantavat kannattavuutta. Ilmainen potentiaalikartoitus auttaa päätöksenteossa.

Voinko käyttää nykyisiä järjestelmiäni jatkossakin?

Kyllä, tekoälypohjainen dokumenttikeruu ei korvaa nykyisiä järjestelmiäsi vaan yhdistää ne älykkäästi. ERP, DMS, sähköposti ja pilvitallennus säilyvät – tekoäly noutaa niistä tarvitut dokumentit API-rajapintojen kautta ja kokoaa aineiston yhteen.

Kuinka ajan tasalla kerätyt dokumentit ovat?

Riippuu asetuksista. Tekoäly voi synkronoida tiedot päivittäin, tunnin välein tai reaaliaikaisesti. Useimpia auditointeja varten päivittäinen päivitys riittää, kriittisissä prosesseissa voi valita jatkuvan seurannan.

Miten tekoälypohjainen dokumenttikeruu eroaa perinteisestä?

Perinteinen järjestelmä löytää vain, mitä itse etsitte. Tekoäly ymmärtää yhteydet ja tunnistaa myös puuttuvat ja liittyvät dokumentit. Se oppii aiemmista auditoinneista ja tarkentuu ajan mittaan. Lisäksi tekoäly ymmärtää eri tiedostomuotoja ja jopa digitoi käsinkirjoitetut muistiinpanot.

Miten huomioin tietosuoja-asetukset ja GDPR:n?

Tekoäly auditointikäytössä perustuu GDPR:n “oikeutettuun etuun”, koska compliance-dokumentaatio on lakisääteinen velvoite. Silti on ylläpidettävä käsittelyrekisterit, noudatettava säilytysaikoja ja toteutettava poistokonseptit. Valitkaa GDPR-sertifioitu ja avoimeen tietosuojapolitiikkaan sitoutunut toimittaja.

Voiko järjestelmää käyttää muuhun kuin auditointeihin?

Ehdottomasti. Älykäs dokumenttikeruu soveltuu due diligence -prosesseihin, vakuutustarkastuksiin, oikeudenkäynteihin tai sisäisiin tarkastuksiin. Monet yritykset hyödyntävät tekoälyjärjestelmäänsä ympäri vuoden eri dokumentaatiohaasteissa – tämä parantaa tuottoa merkittävästi.