Recherche für Wirtschaftsprüfer.
Vorjahresakten, Prüfungsstandards und Fachliteratur mit eigener KI durchsuchbar machen, ohne dass Prüfungsmaterial die Praxis verlässt.
30 Minuten, vertraulich und unverbindlich.
Wo Recherche jede Woche Stunden frisst.
Antworten existieren längst im Haus. Nur die Suche bleibt manuell, weil ein eigener Recherche-Pfad fehlt.
Vergleichbare Fälle und Vorgänge finden
Frühere Mandate, Projekte oder Vorgänge durchforsten, Parallelen erkennen, Lehren ziehen. Manuell, zeitintensiv.
Eigene Vorlagen und Wissensbasis durchsuchen
Klauseln, Bausteine, Memos, Briefings, Standards finden, die irgendwo im DMS liegen. Suche nach Stichwort führt selten zum Ziel.
Externe Quellen strukturiert aufbereiten
Regulatorik, Rechtsprechung, Marktinformation, Fachartikel sichten und für den konkreten Vorgang strukturieren. Pro Fall einmal.
Wissen für Partner oder Geschäftsführung verdichten
Aus mehreren Quellen einen Entscheidungs-Brief zusammenfassen, mit klaren Kernpunkten und Quellen. Wiederkehrende Form.
Jede Woche. Dieselben Aufgaben. Vermeidbar.
Für wen das passt
Wann eine eigene KI in einer WP-Praxis sinnvoll ist.
Wirtschaftsprüfer-Praxen ab rund 20 Mitarbeitenden mit wiederkehrenden Prüfungsmandaten und dokumentenlastiger Berichtspraxis.
Passt
- Wiederkehrende gesetzliche und freiwillige Abschlussprüfungen mit standardisierter Berichtsstruktur
- Mandantenkorrespondenz mit hohem Anteil an Datenanforderungen und Statusupdates
- Standard-Recherchen zu IDW-Verlautbarungen, Rechnungslegung und steuerlicher Einordnung
- Klar benennbare Praxis- oder Digitalverantwortung für Rollout und Freigaben
- Kombinierte WP/StB-Praxen mit überschneidenden Mandantenstämmen
Passt nicht
- Einzel-WP ohne wiederkehrende Mandatsvolumen
- Big4-Praxen mit eigenen Audit-Plattformen
- Praxen ohne benennbare Prozess- oder Digitalverantwortung
- Budget für einen ersten KI-Piloten eingeplant
Kein harter Ausschluss, sondern eine ehrliche Einschätzung. Unsicher? Erstgespräch nutzen, dann einordnen.
So konkret läuft das
Recherche bei Wirtschaftsprüfer, in Beispielen.
Drei Beispiele, in denen wir den Use Case mit eigener KI für Wirtschaftsprüfer ausgeprägt haben.
- 01
Digitalen Zugriff auf Vorjahresakten und Arbeitspapiere als Referenz für die laufende Prüfung schaffen
- 02
Eigene Prüfungs-Templates und Standards zu einem durchsuchbaren Wissensspeicher der Praxis machen, statt sie in einzelnen Akten zu suchen
- 03
Prüfungsstandards, Fachliteratur und Empfehlungen strukturiert für den konkreten Mandanten aufbereiten
40% weniger Recherchezeit.
Null Datenweitergabe nach außen.
30 Minuten zur ersten klaren Empfehlung.
40%-Richtwert aus bisherigen Kundenprojekten von abi consulting. Zum Vergleich: die Lünendonk-Studie 2026 sieht in der Wirtschaftsprüfung Kompetenzprofile durch KI grundlegend verändert. Tatsächliche Effekte hängen von Use Case, Datenqualität und Freigabeprozessen ab.
Tools im Vergleich
Copilot, ChatGPT oder eigene KI. Wofür jeweils?
Keine Abwertung der anderen Tools. Die relevante Frage ist, welche Mandantenakten, Arbeitspapiere und Berichtsbausteine in welcher Umgebung verarbeitet werden dürfen und wie Verschwiegenheit, Qualitätssicherung und Nachvollziehbarkeit gewahrt bleiben.
Eigene KI (abi consulting)
Berichtsentwürfe, Anforderungslisten und Aktenstruktur mit eigener Datenkontrolle.
- Hosting
- Verwaltete Private Cloud, hybrid oder on-premise
- Tenancy
- Dedizierte Umgebung exklusiv für die Praxis
- Umgang mit Mandantendaten
- Im Normalbetrieb keine Weitergabe an externe Modellanbieter; Rollen und Logs dokumentiert
- Modellwahl
- Open-Weight- und kommerzielle Modelle frei wählbar
- Berufliche Verschwiegenheit
- Dedizierte Umgebung; Rollen, Freigabewege und Protokolle dokumentiert und nachweisbar
- Typische Eignung
- Berichtsentwürfe, Datenanforderungen, Vorstrukturierung von Mandantendokumenten unter eigener Governance
Microsoft 365 Copilot
Office-Alltag im vorhandenen MS-Tenant.
- Hosting
- Microsoft-Cloud, EU-Region möglich
- Tenancy
- Geteilte Infrastruktur, separater Tenant
- Umgang mit Mandantendaten
- Per Default kein Modelltraining; Prompts bleiben laut Microsoft im Tenant
- Modellwahl
- Von Microsoft vorgegeben
- Berufliche Verschwiegenheit
- Keine nativen Compliance-Features für die Verschwiegenheit; Einordnung durch die Praxis
- Typische Eignung
- Office-Assistenz, Textarbeit, unkritische Recherchen
ChatGPT Enterprise
Allgemeine KI-Unterstützung mit AVV.
- Hosting
- US-amerikanische Infrastruktur
- Tenancy
- Geteilte Infrastruktur, separater Workspace
- Umgang mit Mandantendaten
- Per Default kein Modelltraining; AVV nach US-Recht
- Modellwahl
- Von OpenAI vorgegeben
- Berufliche Verschwiegenheit
- AVV nach US-Recht; berufsrechtliche Einordnung durch die Praxis
- Typische Eignung
- Allgemeine KI-Aufgaben außerhalb vertraulicher Mandantenakten
Stand der Anbieteraussagen gemäß Herstellerdokumentation. Verbindliche Datenschutz- und Berufsrechts-Einordnung triffst du mit deinen Datenschutz- und Qualitätssicherungs-Verantwortlichen.
Vertraulichkeit
KI ist Assistenz, nicht Qualitätssicherer.
Der Einsatz von KI-Werkzeugen hebt die berufsrechtliche Verschwiegenheitspflicht der Praxis nicht auf, und KI kann die berufsrechtlich vorgeschriebene Qualitätssicherung nicht ersetzen. Wir bauen deshalb jeden Praxisprozess so, dass Mandantenakten im Normalbetrieb nicht an externe Modellanbieter gehen, Rollen und Freigaben in einer Betriebsakte dokumentiert sind und die fachliche Verantwortung immer beim Wirtschaftsprüfer bleibt.
Der Einstieg
Erst prüfen.
Dann entscheiden.
Auf dieser Seite geht es um die Entscheidung, ob ein Prüfungsprozess überhaupt ein guter KI-Kandidat ist. Wir prüfen Wiederholung, Datenqualität und QS-Klarheit. Erst danach gibt es einen abgegrenzten Pilotplan.
Audit anfragen
30 Minuten · kostenlos
Wir schauen auf 2 bis 3 konkrete Prozesse, nicht auf eine allgemeine KI-Roadmap. Ziel ist eine erste Einschätzung: lohnt sich das, ist die Datenlage belastbar, gibt es rote Flaggen?
Empfehlung bekommen
GoSpäterNein
Du bekommst eine klare Empfehlung mit nächstem Schritt. Wenn der Prozess nicht passt, sagen wir das. Wenn er passt, skizzieren wir Scope, Aufwand, Datenflüsse und Freigaben.
Wenn es passt: Pilot abgrenzen
Ein Prozess, messbar
Erst nach der Entscheidung sprechen wir über Umsetzung: ein abgegrenzter KI-Prozess, Abnahmekriterien, Betriebsakte und laufende Verantwortung. Kein Angebot vor der Diagnose.
Der nächste Schritt ist die Diagnose, nicht ein Produktvergleich. 30-Minuten-Audit anfragen →
Häufige Fragen
Noch offene Fragen?
Ein eigener Recherche-Pfad in der KI-Plattform durchsucht interne Akten, Vorlagen und freigegebene externe Quellen, liefert Treffer mit Quellenverweis und fasst Kernaussagen zusammen. Wir bringen einen ersten Recherche-Pfad in 2 bis 8 Wochen produktiv.
Geeignet sind alle Quellen mit klarer Freigabe und strukturierter Ablage: eigenes DMS, Aktenbestand, Vorlagen, Wissensartikel, externe Datenbanken mit Lizenz. Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, welche Quellen den größten Hebel haben und welche Anbindung sinnvoll ist.
Jedes Ergebnis ist mit der Quelle im Dokument oder in der Datenbank verknüpft, damit Fachverantwortliche pro Treffer nachvollziehen können, woher die Aussage kommt. Wir setzen die Plattform so auf, dass aufbereitete Aussagen ohne Quelle nicht ausgespielt werden.
In der verwalteten Private Cloud laufen Modell, Vektordaten und Logs in einer dedizierten Umgebung ohne Modelltraining durch Dritte; in Hybrid- oder On-Premise-Setups liegen Inferenz, Speicher und Protokolle auf eurer Hardware. Zugriffe auf interne Quellen sind über Rollen- und Freigabewege gesteuert.
Die KI-Plattform läuft als eigene Lösung und lässt sich über definierte Schnittstellen mit DMS, Kanzlei- oder ERP-System verbinden. Wir prüfen Anbindungen erst in einer Sandbox, dokumentieren Freigaben und bringen erst dann den produktiven Zugriff live.
Der KI-Pilot bringt einen Recherche-Pfad in 2 bis 8 Wochen produktiv, je nach Deployment: verwaltete Private Cloud 2 bis 4 Wochen, Hybrid 4 bis 6 Wochen, On-Premise 6 bis 8 Wochen zzgl. Hardwarebeschaffung. Einstiegspunkt ist das kostenlose KI-Prozess-Audit-Erstgespräch.
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