Artificial intelligence, most prominently in the form of machine learning, is shaping up to be one of the most transformational technologies of the 21st century. Auditors are among the professions forecasted to be the most affected by artificial intelligence, as the profession encompasses many highly structured and repetitive tasks. Automating such tasks would naturally increase the efficiency of financial statement audits. By allowing auditors to focus on higher value-added tasks, and the capability to analyze large volumes of data at a fracture of the time a human would need, artificial intelligence would also benefit the effectiveness of auditing. Despite these benefits, to this day, the actual adoption of artificial intelligence in the audit domain remains rather limited. The audit profession is highly regulated and has to consider requirements regarding, e.g. the application of professional standards, codes of conduct, and data protection obligations. Hence, the question arises of how audit firms can be supported in their efforts to adopt artificial intelligence and how machine learning systems can be designed to comply with the specific demands of the audit domain. The goal of this dissertation is to better understand the adoption of artificial intelligence in the audit domain and to actively support the adoption of artificial intelligence in auditing based on this understanding. To this end, we employ a mixture of research methods. On the one hand, the research presented here adopts a qualitative approach, examining the adoption of artificial intelligence and other advanced analytical technologies of the audit domain through taxonomy development and grounded theory. The findings of these studies inspire the second stream of work within this dissertation, which adopts a quantitative and design-oriented approach: It focuses on using machine learning to extract information from invoices for tests of details. Tests of details are essential substantive audit procedures used in nearly every audit. This dissertation proposes a new machine learning model architecture for information extraction from invoices, compares different machine learning models, and proposes design principles for machine learning pipelines for an audit application addressing the test of details through action design research.
Diese Dissertation verfolgt einerseits das Ziel der umfassenden Sichtung der technischen, psychologischen, philosophischen und neurobiologischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und damit die Etablierung einer epistemischen und ontologischen Eingrenzung der Technologie und andererseits das Ziel der moralphilosophischen Beurteilung und Risikobewertung. Die zentrale Hypothese unterstellt der Technologie, die überhaupt nur durch die rasanten Fortschritte der Natur- und Ingenieurwissenschaften und damit durch die Aufklärung ermöglicht wurde, eine Unterwanderung der zentralen Prinzipien und Werte der Aufklärung. Zu befürchten ist eine selbstverschuldete Unmündigkeit des Menschen durch die Künstliche Intelligenz. Wesentlich in der Argumentation ist das Aufgeben von menschlicher Autonomie zugunsten einer Technologie, die selbst nicht autonom sein kann, die Verlagerung von Verantwortlichkeiten in einen neu entstandenen rechtsfreien Raum, der Verlust der menschlichen Individualität und letztlich die Preisgabe der Menschenwürde durch den Übergang in ein "Reich ohne Notwendigkeit", aus dem es kein Entkommen gibt. Eine Ethik der Künstlichen Intelligenz muss, so die normative Schlussfolgerung, die Wahrung der menschlichen Autonomie, Verantwortlichkeit, Individualität und Würde in den Vordergrund stellen, sodass ein individueller und kollektiver Rückfall des Menschen in die Unmündigkeit verhindert wird.