Das Projekt DiFA 2.0 ist eine Forschungskooperation zwischen der VLBA und der Volkswagen AG. Die Forschungskooperation unterteilt sich in zwei Vorhaben. Jedes Vorhaben verfolgt unterschiedliche Ziele. 

Teilvorhaben 1 – DocNexus

Das Teilvorhaben „DocNexus“ untersucht die bestehenden Gegebenheiten in Internal Audit-Abteilungen bezüglich der Verwaltung und Nutzung von unstrukturierten und semi-strukturierten Daten. Diese Daten umfassen Prozessstandards, Prüfberichte sowie weitere prüfungsrelevante Dokumentationen. In der gegenwärtigen Situation zeigt sich, dass die vorhandenen Methoden zur Suche und Zusammenstellung erforderlicher Dokumente für Prüfungsvorbereitungen einen erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand erfordern. Dies liegt hauptsächlich an den vorhandenen Beschränkungen bei Stichwortsuchen und der abfragebasierten Informationsgewinnung. Im Rahmen der technologischen Umsetzung verwendet DocNexus verschiedene KI-Technologien: Generative KI, multimodale Modelle, Large Language Models (LLMs) sowie Retrieval-Augmented Generation (RAG). Der Forschungsschwerpunkt liegt auf der methodischen Entwicklung von Lösungsansätzen zur Verarbeitung und Extraktion von Informationen aus umfangreichen unstrukturierten Datenbeständen. Die Zielsetzung besteht in der Verbesserung der täglichen Prüfungsprozesse durch den Einsatz von systematischer Informationsverarbeitung und strukturierten Retrievalsystemen.

Teilvorhaben 2 – Einsatz von KI bei der Prüfungsplanung 

Im Rahmen dieses Teilvorhabens soll der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Prüfungsplanung der Internen Revision untersucht werden. Ziel ist es, eine Art neues Audit Universe zu entwerfen, das die risikoorientierte Prüfungsplanung effizienter und zielgerichteter gestaltet. Durch den Einsatz von KI sollen relevante Prüfungsbereiche automatisch identifiziert und priorisiert werden, wobei verschiedene Datenquellen analysiert werden, um potenzielle Risiken und Schwachstellen zu erkennen. Das neue Audit Universe wird es der Internen Revision ermöglichen, Ressourcen gezielter einzusetzen und eine datengetriebene Entscheidungsfindung zu fördern, um eine noch effektivere und präzisere Prüfungstätigkeit zu gewährleisten.

Volkswagen AG (Wolfsburg)