IA et audit : audit financier, contrôle continu et conformité en 2026
Pendant des décennies, un auditeur testait un échantillon de transactions et extrapolait au reste. Aujourd'hui, l'IA lit l'intégralité des écritures comptables, signale les anomalies et prépare le travail avant qu'un humain ne tranche. EY a engagé un milliard de dollars sur quatre ans pour mettre l'IA au cœur de ses 160 000 missions d'audit, et sa plateforme traite plus de 1 400 milliards de lignes d'écritures par an. Pour une entreprise belge auditée, comme pour un cabinet ou une fonction d'audit interne, la question n'est plus de savoir si l'IA entre dans l'audit, mais comment elle change la preuve, la responsabilité et la conformité.
Article généré par l'IA. Contenu rédigé avec l'assistance d'un modèle d'intelligence artificielle, puis relu par un humain avant publication. Les chiffres cités renvoient à leurs sources, listées en fin d'article.
Investissement technologique d'EY sur quatre ans pour 160 000+ missions d'audit (EY)
11,7 Md$
Marché de l'IA dans l'audit d'ici 2033, contre 1,0 Md$ en 2023 (market.us)
40 %
Organisations de services professionnels utilisant l'IA générative en 2026, contre 22 % un an plus tôt (Thomson Reuters)
Du sondage par échantillon à l'analyse de toute la population
L'audit classique repose sur l'échantillonnage. Faute de temps, l'auditeur sélectionne quelques centaines de pièces sur des millions, les contrôle, puis conclut sur l'ensemble. C'est une nécessité pratique, pas un idéal : un écart rare peut passer entre les mailles. L'IA et les outils d'analyse de données changent cette logique parce qu'ils traitent la population entière sans coût marginal significatif.
La plateforme d'audit d'EY, EY Canvas, traite ainsi plus de 1 400 milliards de lignes d'écritures par an. Tester 100 % des écritures plutôt qu'un échantillon n'est plus une exception réservée aux grands groupes : c'est la direction prise par le secteur. Les normes l'accompagnent. L'IAASB, qui édicte les normes internationales d'audit, reconnaît explicitement l'usage des outils et techniques automatisés et précise comment documenter le travail réalisé avec eux.
Hier : l'échantillon
Quelques pièces sélectionnées, contrôlées manuellement, puis extrapolées. Rapide à organiser, mais aveugle aux anomalies rares qui ne tombent pas dans l'échantillon.
Aujourd'hui : la population entière
L'outil lit toutes les écritures, isole les exceptions et classe le risque. L'auditeur concentre son jugement sur ce qui sort de l'ordinaire, pas sur la saisie.
Ce que l'IA fait concrètement dans une mission d'audit
L'audit est un terrain favorable à l'automatisation : beaucoup de tâches sont répétitives, volumineuses et encadrées par des règles précises. C'est exactement là que l'IA apporte de la valeur, en libérant du temps pour l'analyse et le jugement.
Lecture de documents
Extraction et comparaison de contrats, factures, baux et relevés bancaires. L'IA lit, structure et rapproche des pièces qu'un humain dépouillait à la main.
lecture automatisée
Tests sur 100 % des écritures
Analyse de l'intégralité du grand livre, repérage des écritures inhabituelles et des seuils franchis, sans se limiter à un échantillon.
population complète
Détection de fraude
Repérage de schémas atypiques : écritures de nuit, contournement de seuils, fournisseurs en doublon, montants ronds répétés.
schémas atypiques
Rapprochements et confirmations
Réconciliation de comptes, suivi des confirmations externes et rédaction de premières synthèses, soumises ensuite à l'auditeur.
moins de tâches manuelles
Les plateformes des grands cabinets
Les chiffres d'investissement disent l'ampleur du mouvement. L'IA n'est plus un pilote isolé dans les grands cabinets : elle devient l'infrastructure même de l'audit, intégrée à la plateforme que les équipes utilisent tous les jours.
EY (Canvas, EYQ)
Un milliard de dollars sur quatre ans, des capacités d'IA générative et un cadre multi-agents intégrés à EY Canvas. EY vise une couverture de toutes les phases de l'audit d'ici 2028.
KPMG (Clara)
2 milliards de dollars dans l'IA et le cloud sur cinq ans, en partenariat avec Microsoft, pour une croissance attendue de plus de 12 milliards. L'IA est intégrée à la plateforme d'audit KPMG Clara.
Deloitte a engagé plusieurs milliards de dollars dans l'IA générative, de l'ordre de 3 milliards, et a doté sa plateforme d'audit Deloitte Omnia d'agents IA. PwC a, de son côté, intégré l'IA à son processus d'audit pour réduire les tâches manuelles. La conséquence pour une entreprise auditée est simple : votre prochain audit s'appuiera, en partie, sur des outils d'IA, que vous l'ayez demandé ou non.
Combien ça pèse, et à quelle vitesse
Le marché de l'IA dans l'audit est encore jeune mais croît vite. Selon market.us, il pèse 1,0 milliard de dollars en 2023 et atteindrait 11,7 milliards d'ici 2033, soit une croissance annuelle de 27,9 %. L'audit financier en représente déjà la plus grosse part, autour de 40,5 % des usages. L'adoption suit : selon le rapport 2026 de Thomson Reuters, fondé sur plus de 1 500 professionnels, 40 % des organisations de services professionnels (fiscalité, comptabilité, audit) utilisent l'IA générative, contre 22 % un an plus tôt.
L'enthousiasme est réel mais inégalement maîtrisé. Environ 80 % des auditeurs voient l'IA comme un tournant pour leur métier, et 75 % des responsables prévoient d'augmenter leurs budgets IA dans les trois ans. Pourtant, l'IA agentique n'est utilisée que par 15 % des organisations, et 18 % seulement mesurent le retour sur investissement de leurs projets IA. Autrement dit : on déploie vite, on mesure peu.
Côté confiance et traçabilité
Un audit reste une opinion engageant une responsabilité. Un outil d'IA doit donc être traçable et explicable : on doit pouvoir reconstituer pourquoi une écriture a été signalée, sur quelles données, et qui a validé la conclusion. Les normes d'audit imposent que l'auditeur comprenne et documente son travail, y compris lorsqu'il s'appuie sur des outils automatisés. L'IA prépare et accélère, mais le jugement, le scepticisme et la signature restent humains.
À garder en tête
L'audit assisté par IA hérite de risques précis. L'hallucination : un modèle génératif peut produire une réponse plausible mais fausse, inacceptable dans une preuve d'audit. La sur-confiance : déléguer le jugement à l'outil érode le scepticisme professionnel. La confidentialité : les données financières d'un client sont sensibles, leur traitement par un service distant opaque pose un problème de gouvernance. La conformité : le régulateur attend une documentation claire de l'usage des outils. La règle reste la même : valider sur ses propres données, exiger la traçabilité, garder un humain sur la conclusion.
Le cadre réglementaire : normes d'audit et CSRD
L'IA n'efface pas les normes, elle s'y inscrit. L'IAASB a publié une prise de position sur la technologie et un matériel d'appui sur la documentation lorsqu'on utilise des outils et techniques automatisés. Les normes internationales d'audit (ISA) continuent de s'appliquer : l'auditeur reste responsable de la preuve, quelle que soit la machine qui l'a produite.
Un deuxième chantier monte en puissance : l'assurance de la durabilité. La directive européenne CSRD impose une assurance limitée sur le reporting de durabilité. La Commission s'appuie sur la norme internationale ISSA 5000 pour bâtir le standard d'assurance, dont l'adoption a été repoussée par le paquet Omnibus, autour de mi-2027. Les réviseurs qui veulent certifier ces informations doivent suivre une formation spécifique. Pour les entreprises belges concernées, cela ajoute un volume de données non financières à fiabiliser : un terrain où l'IA, bien encadrée, aide à structurer et vérifier.
Ce que ça change pour l'entreprise belge
Si vous êtes audité
Votre auditeur testera davantage de données, plus vite, et posera des questions plus ciblées. Une comptabilité propre et des données structurées raccourcissent la mission et réduisent les surprises de fin d'exercice.
Si vous êtes cabinet ou audit interne
L'IA libère du temps de saisie au profit de l'analyse. À condition de choisir des outils traçables, de former les équipes et de garder le jugement professionnel au centre du dispositif.
Les données d'audit sont parmi les plus sensibles d'une entreprise : comptes, contrats, salaires, marges. Les confier à un outil d'IA suppose de maîtriser où elles sont traitées et qui y accède. Un déploiement respectueux du RGPD et de l'EU AI Act, sur une infrastructure que l'on contrôle, reste plus simple à gouverner qu'un service distant opaque. Un outil qui touche à la preuve d'audit doit être documenté, vérifiable et supervisé, par conception.
Par où commencer
1
Cartographier les données auditables
Grand livre, factures, contrats, relevés. Savoir où sont les données, dans quel format et avec quelle qualité avant d'y appliquer un outil.
2
Cibler les cas à fort volume et règles claires
Tests d'écritures, rapprochements, lecture de pièces. Commencer là où le gain est mesurable et le risque maîtrisable.
3
Exiger traçabilité et explicabilité
Tout signalement doit être reconstituable : quelle donnée, quelle règle, quelle version de l'outil. Sans cela, pas de preuve d'audit défendable.
4
Former et garder le jugement humain
Former les équipes à challenger l'outil, pas à le suivre aveuglément. La conclusion, le scepticisme et la signature restent une responsabilité humaine.
Sources
Market.us, AI in Audit Market (août 2024 ; marché de 1,0 Md$ en 2023 vers 11,7 Md$ en 2033, CAGR 27,9 %, audit financier 40,5 % des usages, environ 80 % des auditeurs voient l'IA comme un tournant, 75 % prévoient d'augmenter leurs budgets IA). market.us
EY, EY announces large-scale integration of leading-edge AI technology into global Assurance technology platform (9 avril 2025 ; investissement technologique Assurance de 1 Md$ sur quatre ans, 160 000+ missions d'audit, EYQ Assurance Knowledge). ey.com
EY, EY launches enterprise-scale agentic AI to redefine the audit experience for the AI era (7 avril 2026 ; EY Canvas traite plus de 1 400 milliards de lignes d'écritures par an, cadre multi-agents sur Microsoft, couverture de bout en bout visée d'ici 2028). ey.com
KPMG, KPMG and Microsoft enter landmark agreement to put AI at the forefront of professional services (2 Md$ dans l'IA et le cloud sur cinq ans, croissance attendue de plus de 12 Md$, plateforme d'audit KPMG Clara). kpmg.com
Deloitte, Deloitte expands AI capabilities in Omnia global audit platform (plateforme d'audit Omnia dotée d'IA ; Deloitte a engagé plusieurs milliards de dollars dans l'IA générative). deloitte.com
Thomson Reuters Institute, 2026 AI in Professional Services Report (plus de 1 500 professionnels ; IA générative utilisée par 40 % des organisations contre 22 % un an plus tôt, IA agentique 15 %, ROI mesuré par 18 %). thomsonreuters.com
IAASB, Technology focus area et matériel d'appui sur la documentation d'audit lors de l'usage d'outils et techniques automatisés (ATT) ; les normes internationales d'audit (ISA) restent applicables. iaasb.org
Commission européenne (CEAOB), Guidelines on limited assurance on sustainability reporting et cadre CSRD (assurance limitée obligatoire, base ISSA 5000, calendrier d'adoption ajusté par le paquet Omnibus). finance.ec.europa.eu
Votre audit passe à l'IA. Vos données sont-elles prêtes ?
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Article généré par l'IA. Contenu rédigé avec l'assistance d'un modèle d'intelligence artificielle, puis relu par un humain avant publication. Les chiffres cités renvoient à leurs sources, listées en fin d'article.
AI en audit: financiële audit, continue controle en compliance in 2026
Decennialang testte een auditor een steekproef van transacties en extrapoleerde naar de rest. Vandaag leest AI de volledige boekhouding, signaleert ze afwijkingen en bereidt ze het werk voor vooraleer een mens beslist. EY engageerde één miljard dollar over vier jaar om AI in de kern van zijn 160 000 auditopdrachten te brengen, en zijn platform verwerkt meer dan 1 400 miljard regels boekingen per jaar. Voor een Belgisch bedrijf dat geauditeerd wordt, net als voor een kantoor of een interneauditfunctie, is de vraag niet langer of AI in de audit komt, maar hoe ze het bewijs, de aansprakelijkheid en de compliance verandert.
Artikel gegenereerd door AI. Tekst opgesteld met de hulp van een AI-model en door een mens nagelezen vóór publicatie. De vermelde cijfers verwijzen naar hun bronnen, onderaan dit artikel.
Technologie-investering van EY over vier jaar voor 160 000+ auditopdrachten (EY)
11,7 mld$
Markt voor AI in audit tegen 2033, tegenover 1,0 mld$ in 2023 (market.us)
40 %
Organisaties in professionele dienstverlening die generatieve AI gebruiken in 2026, tegenover 22 % een jaar eerder (Thomson Reuters)
Van steekproef naar analyse van de volledige populatie
De klassieke audit steunt op steekproeven. Bij gebrek aan tijd selecteert de auditor enkele honderden stukken uit miljoenen, controleert ze en besluit over het geheel. Dat is een praktische noodzaak, geen ideaal: een zeldzame afwijking kan door de mazen glippen. AI en data-analysetools veranderen die logica omdat ze de volledige populatie verwerken zonder noemenswaardige meerkost.
Het auditplatform van EY, EY Canvas, verwerkt zo meer dan 1 400 miljard regels boekingen per jaar. 100 % van de boekingen testen in plaats van een steekproef is niet langer een uitzondering voor grote groepen: het is de richting die de sector inslaat. De normen volgen mee. De IAASB, die de internationale auditnormen opstelt, erkent uitdrukkelijk het gebruik van geautomatiseerde tools en technieken en verduidelijkt hoe het ermee uitgevoerde werk te documenteren.
Gisteren: de steekproef
Enkele geselecteerde stukken, handmatig gecontroleerd en dan geëxtrapoleerd. Snel te organiseren, maar blind voor de zeldzame afwijkingen die niet in de steekproef vallen.
Vandaag: de volledige populatie
De tool leest alle boekingen, isoleert de uitzonderingen en rangschikt het risico. De auditor richt zijn oordeel op wat afwijkt, niet op de invoer.
Wat AI concreet doet in een auditopdracht
Audit is een vruchtbaar terrein voor automatisering: veel taken zijn repetitief, omvangrijk en omkaderd door precieze regels. Net daar voegt AI waarde toe, door tijd vrij te maken voor analyse en oordeel.
Documenten lezen
Extractie en vergelijking van contracten, facturen, huurovereenkomsten en bankuittreksels. AI leest, structureert en koppelt stukken die een mens met de hand uitploos.
automatisch lezen
Tests op 100 % van de boekingen
Analyse van het volledige grootboek, opsporen van ongebruikelijke boekingen en overschreden drempels, zonder zich tot een steekproef te beperken.
volledige populatie
Fraudedetectie
Opsporen van atypische patronen: nachtboekingen, omzeilen van drempels, dubbele leveranciers, herhaalde ronde bedragen.
atypische patronen
Aansluitingen en bevestigingen
Reconciliatie van rekeningen, opvolging van externe bevestigingen en eerste syntheses, daarna voorgelegd aan de auditor.
minder handwerk
De platformen van de grote kantoren
De investeringscijfers tonen de omvang van de beweging. AI is in de grote kantoren geen geïsoleerde pilot meer: ze wordt de infrastructuur zelf van de audit, geïntegreerd in het platform dat de teams elke dag gebruiken.
EY (Canvas, EYQ)
Eén miljard dollar over vier jaar, generatieve-AI-capaciteiten en een multi-agentkader geïntegreerd in EY Canvas. EY mikt op dekking van alle auditfasen tegen 2028.
KPMG (Clara)
2 miljard dollar in AI en cloud over vijf jaar, in partnerschap met Microsoft, voor een verwachte groei van meer dan 12 miljard. AI zit geïntegreerd in het auditplatform KPMG Clara.
Deloitte engageerde meerdere miljarden dollars in generatieve AI, in de orde van 3 miljard, en voorzag zijn auditplatform Deloitte Omnia van AI-agenten. PwC integreerde AI in zijn auditproces om handmatige taken te verminderen. Het gevolg voor een geauditeerd bedrijf is eenvoudig: uw volgende audit zal deels steunen op AI-tools, of u er nu om vroeg of niet.
Hoeveel weegt het, en hoe snel
De markt voor AI in audit is nog jong maar groeit snel. Volgens market.us weegt ze 1,0 miljard dollar in 2023 en zou ze 11,7 miljard bereiken tegen 2033, oftewel een jaarlijkse groei van 27,9 %. Financiële audit vormt er al het grootste deel van, rond 40,5 % van de toepassingen. De adoptie volgt: volgens het rapport 2026 van Thomson Reuters, gebaseerd op meer dan 1 500 professionals, gebruikt 40 % van de organisaties in professionele dienstverlening (fiscaliteit, boekhouding, audit) generatieve AI, tegenover 22 % een jaar eerder.
Het enthousiasme is reëel maar ongelijk beheerst. Ongeveer 80 % van de auditors ziet AI als een keerpunt voor hun beroep, en 75 % van de verantwoordelijken plant zijn AI-budgetten te verhogen binnen de drie jaar. Toch wordt agentische AI slechts door 15 % van de organisaties gebruikt, en meet amper 18 % het rendement van zijn AI-projecten. Met andere woorden: men rolt snel uit, men meet weinig.
Wat vertrouwen en traceerbaarheid betreft
Een audit blijft een oordeel dat een aansprakelijkheid engageert. Een AI-tool moet dus traceerbaar en uitlegbaar zijn: men moet kunnen reconstrueren waarom een boeking werd gesignaleerd, op welke data, en wie de conclusie valideerde. De auditnormen vereisen dat de auditor zijn werk begrijpt en documenteert, ook wanneer hij steunt op geautomatiseerde tools. AI bereidt voor en versnelt, maar het oordeel, de scepsis en de handtekening blijven menselijk.
Om in gedachten te houden
Audit met AI erft precieze risico's. De hallucinatie: een generatief model kan een plausibel maar fout antwoord geven, onaanvaardbaar in een auditbewijs. Het overmatige vertrouwen: het oordeel aan de tool overlaten holt de professionele scepsis uit. De vertrouwelijkheid: de financiële data van een klant zijn gevoelig, de verwerking ervan door een ondoorzichtige dienst op afstand stelt een governanceprobleem. De compliance: de toezichthouder verwacht een duidelijke documentatie van het gebruik van de tools. De regel blijft dezelfde: valideren op je eigen data, traceerbaarheid eisen, een mens op de conclusie houden.
Het regelgevend kader: auditnormen en CSRD
AI wist de normen niet uit, ze schrijft zich erin in. De IAASB publiceerde een standpunt over technologie en ondersteunend materiaal over de documentatie bij gebruik van geautomatiseerde tools en technieken. De internationale auditnormen (ISA) blijven van toepassing: de auditor blijft verantwoordelijk voor het bewijs, welke machine het ook heeft voortgebracht.
Een tweede werf wint aan belang: de assurance van duurzaamheid. De Europese richtlijn CSRD legt een beperkte assurance op over de duurzaamheidsrapportering. De Commissie steunt op de internationale norm ISSA 5000 om de assurancestandaard te bouwen, waarvan de aanname door het Omnibus-pakket werd uitgesteld, rond midden 2027. Revisoren die deze informatie willen certificeren, moeten een specifieke opleiding volgen. Voor de betrokken Belgische bedrijven voegt dit een volume aan niet-financiële data toe dat betrouwbaar moet worden gemaakt: een terrein waar AI, goed omkaderd, helpt te structureren en te verifiëren.
Wat het verandert voor de Belgische onderneming
Als u geauditeerd wordt
Uw auditor zal meer data testen, sneller, en gerichtere vragen stellen. Een propere boekhouding en gestructureerde data verkorten de opdracht en verminderen verrassingen op het einde van het boekjaar.
Als u kantoor of interne audit bent
AI maakt invoertijd vrij ten gunste van analyse. Op voorwaarde dat je traceerbare tools kiest, de teams opleidt en het professionele oordeel centraal houdt.
Auditdata behoren tot de gevoeligste van een onderneming: rekeningen, contracten, lonen, marges. Ze toevertrouwen aan een AI-tool veronderstelt dat je beheerst waar ze worden verwerkt en wie er toegang toe heeft. Een uitrol die de AVG en de EU AI Act respecteert, op een infrastructuur die je controleert, blijft eenvoudiger te besturen dan een ondoorzichtige dienst op afstand. Een tool die het auditbewijs raakt, moet gedocumenteerd, verifieerbaar en gesuperviseerd zijn, vanaf het ontwerp.
Waar te beginnen
1
De auditeerbare data in kaart brengen
Grootboek, facturen, contracten, uittreksels. Weten waar de data staan, in welk formaat en met welke kwaliteit, voor je er een tool op loslaat.
2
Mikken op cases met groot volume en duidelijke regels
Boekingstests, aansluitingen, lezen van stukken. Beginnen waar de winst meetbaar en het risico beheersbaar is.
3
Traceerbaarheid en uitlegbaarheid eisen
Elke signalering moet reconstrueerbaar zijn: welke data, welke regel, welke versie van de tool. Zonder dat geen verdedigbaar auditbewijs.
4
Opleiden en het menselijke oordeel behouden
Teams opleiden om de tool uit te dagen, niet om hem blind te volgen. De conclusie, de scepsis en de handtekening blijven een menselijke verantwoordelijkheid.
Bronnen
Market.us, AI in Audit Market (augustus 2024; markt van 1,0 mld$ in 2023 naar 11,7 mld$ in 2033, CAGR 27,9 %, financiële audit 40,5 % van de toepassingen, ongeveer 80 % van de auditors ziet AI als een keerpunt, 75 % plant hogere AI-budgetten). market.us
EY, EY announces large-scale integration of leading-edge AI technology into global Assurance technology platform (9 april 2025; Assurance-technologie-investering van 1 mld$ over vier jaar, 160 000+ auditopdrachten, EYQ Assurance Knowledge). ey.com
EY, EY launches enterprise-scale agentic AI to redefine the audit experience for the AI era (7 april 2026; EY Canvas verwerkt meer dan 1 400 miljard regels boekingen per jaar, multi-agentkader op Microsoft, end-to-enddekking gemikt tegen 2028). ey.com
KPMG, KPMG and Microsoft enter landmark agreement to put AI at the forefront of professional services (2 mld$ in AI en cloud over vijf jaar, verwachte groei van meer dan 12 mld$, auditplatform KPMG Clara). kpmg.com
Deloitte, Deloitte expands AI capabilities in Omnia global audit platform (auditplatform Omnia voorzien van AI; Deloitte engageerde meerdere miljarden dollars in generatieve AI). deloitte.com
Thomson Reuters Institute, 2026 AI in Professional Services Report (meer dan 1 500 professionals; generatieve AI gebruikt door 40 % van de organisaties tegenover 22 % een jaar eerder, agentische AI 15 %, ROI gemeten door 18 %). thomsonreuters.com
IAASB, Technology focus area en ondersteunend materiaal over auditdocumentatie bij gebruik van geautomatiseerde tools en technieken (ATT); de internationale auditnormen (ISA) blijven van toepassing. iaasb.org
Europese Commissie (CEAOB), Guidelines on limited assurance on sustainability reporting en CSRD-kader (verplichte beperkte assurance, basis ISSA 5000, aangenomen kalender bijgesteld door het Omnibus-pakket). finance.ec.europa.eu
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Artikel gegenereerd door AI. Tekst opgesteld met de hulp van een AI-model en door een mens nagelezen vóór publicatie. De vermelde cijfers verwijzen naar hun bronnen, onderaan dit artikel.
AI and Audit: Financial Audit, Continuous Assurance and Compliance in 2026
For decades, an auditor tested a sample of transactions and extrapolated to the rest. Today, AI reads the entire set of accounting entries, flags anomalies and prepares the work before a human decides. EY has committed one billion dollars over four years to put AI at the heart of its 160,000 audit engagements, and its platform processes more than 1.4 trillion lines of journal entry data per year. For a Belgian company being audited, as for an audit firm or an internal audit function, the question is no longer whether AI is entering the audit, but how it changes evidence, accountability and compliance.
Article generated by AI. Content written with the help of an artificial intelligence model and reviewed by a human before publication. The figures cited point to their sources, listed at the end of the article.
EY four-year technology investment supporting 160,000+ audit engagements (EY)
$11.7B
AI-in-audit market by 2033, up from $1.0B in 2023 (market.us)
40%
Professional-services organizations using generative AI in 2026, up from 22% a year earlier (Thomson Reuters)
From Sampling to Full-Population Testing
Traditional audit relies on sampling. For lack of time, the auditor selects a few hundred items out of millions, checks them, then concludes on the whole. That is a practical necessity, not an ideal: a rare deviation can slip through the net. AI and data-analytics tools change that logic because they process the entire population with no significant marginal cost.
EY's audit platform, EY Canvas, processes more than 1.4 trillion lines of journal entry data per year. Testing 100% of entries rather than a sample is no longer an exception reserved for large groups: it is the direction the profession is taking. Standards are following. The IAASB, which sets the international standards on auditing, explicitly recognizes the use of automated tools and techniques and clarifies how to document the work performed with them.
Yesterday: the sample
A few selected items, checked manually, then extrapolated. Fast to organize, but blind to the rare anomalies that do not fall into the sample.
Today: the full population
The tool reads every entry, isolates the exceptions and ranks the risk. The auditor focuses judgment on what stands out, not on data entry.
What AI Actually Does in an Audit Engagement
Audit is fertile ground for automation: many tasks are repetitive, high-volume and governed by precise rules. That is exactly where AI adds value, by freeing up time for analysis and judgment.
Reading documents
Extraction and comparison of contracts, invoices, leases and bank statements. AI reads, structures and matches documents a human used to comb through by hand.
automated reading
Testing 100% of entries
Analysis of the entire general ledger, spotting unusual entries and breached thresholds, without limiting the work to a sample.
Account reconciliation, tracking of external confirmations and first-draft summaries, then submitted to the auditor.
less manual work
The Big Firms' Platforms
The investment figures show the scale of the shift. AI is no longer an isolated pilot inside the big firms: it is becoming the very infrastructure of the audit, embedded in the platform teams use every day.
EY (Canvas, EYQ)
One billion dollars over four years, generative-AI capabilities and a multi-agent framework embedded in EY Canvas. EY aims to cover all phases of the audit by 2028.
KPMG (Clara)
Two billion dollars in AI and cloud over five years, in partnership with Microsoft, for an expected growth opportunity of over 12 billion. AI is embedded in the KPMG Clara audit platform.
Deloitte has committed several billion dollars to generative AI, in the order of 3 billion, and has equipped its Deloitte Omnia audit platform with AI agents. PwC has integrated AI into its audit process to cut manual tasks. The consequence for an audited company is simple: your next audit will rely, in part, on AI tools, whether you asked for it or not.
How Big It Is, and How Fast
The AI-in-audit market is still young but growing fast. According to market.us, it stands at $1.0 billion in 2023 and would reach $11.7 billion by 2033, a 27.9% annual growth rate. Financial auditing already makes up the largest share, around 40.5% of use cases. Adoption is following: according to Thomson Reuters' 2026 report, based on more than 1,500 professionals, 40% of organizations in professional services (tax, accounting, audit) use generative AI, up from 22% a year earlier.
The enthusiasm is real but unevenly controlled. About 80% of auditors see AI as a turning point for their profession, and 75% of leaders plan to increase their AI budgets within three years. Yet agentic AI is used by only 15% of organizations, and just 18% measure the return on their AI projects. In other words: firms deploy fast and measure little.
On trust and traceability
An audit remains an opinion that carries liability. An AI tool must therefore be traceable and explainable: one must be able to reconstruct why an entry was flagged, on which data, and who validated the conclusion. Auditing standards require the auditor to understand and document the work, including when relying on automated tools. AI prepares and accelerates, but judgment, skepticism and the signature stay human.
Worth keeping in mind
AI-assisted audit inherits precise risks. Hallucination: a generative model can produce a plausible but wrong answer, unacceptable in audit evidence. Over-reliance: delegating judgment to the tool erodes professional skepticism. Confidentiality: a client's financial data is sensitive, and processing it through an opaque remote service raises a governance problem. Compliance: the regulator expects clear documentation of how the tools are used. The rule stays the same: validate on your own data, demand traceability, keep a human on the conclusion.
The Regulatory Framework: Audit Standards and CSRD
AI does not erase the standards, it fits within them. The IAASB has published a technology position statement and support material on documentation when using automated tools and techniques. The international standards on auditing (ISA) still apply: the auditor remains responsible for the evidence, whatever machine produced it.
A second front is gaining ground: sustainability assurance. The European CSRD directive requires limited assurance on sustainability reporting. The Commission is building the assurance standard on the international ISSA 5000 standard, whose adoption was postponed by the Omnibus package, to around mid-2027. Auditors who want to certify this information must follow specific training. For the Belgian companies concerned, this adds a volume of non-financial data to be made reliable: an area where AI, properly framed, helps to structure and verify.
What It Changes for the Belgian Company
If you are being audited
Your auditor will test more data, faster, and ask sharper questions. Clean accounting and structured data shorten the engagement and reduce year-end surprises.
If you are a firm or internal audit
AI frees up data-entry time for analysis. Provided you choose traceable tools, train the teams and keep professional judgment at the center.
Audit data is among the most sensitive a company holds: accounts, contracts, salaries, margins. Entrusting it to an AI tool means controlling where it is processed and who can access it. A rollout that respects the GDPR and the EU AI Act, on infrastructure you control, remains simpler to govern than an opaque remote service. A tool that touches audit evidence must be documented, verifiable and supervised, by design.
Where to Start
1
Map the auditable data
General ledger, invoices, contracts, statements. Know where the data is, in what format and at what quality before applying a tool to it.
2
Target high-volume, rule-based cases
Entry testing, reconciliations, document reading. Start where the gain is measurable and the risk manageable.
3
Demand traceability and explainability
Every flag must be reconstructable: which data, which rule, which version of the tool. Without that, no defensible audit evidence.
4
Train and keep human judgment
Train teams to challenge the tool, not follow it blindly. The conclusion, the skepticism and the signature stay a human responsibility.
Sources
Market.us, AI in Audit Market (August 2024; market of $1.0B in 2023 toward $11.7B in 2033, 27.9% CAGR, financial auditing 40.5% of use cases, about 80% of auditors see AI as a turning point, 75% plan to increase AI budgets). market.us
EY, EY announces large-scale integration of leading-edge AI technology into global Assurance technology platform (9 April 2025; US$1b four-year Assurance technology investment, 160,000+ audit engagements, EYQ Assurance Knowledge). ey.com
EY, EY launches enterprise-scale agentic AI to redefine the audit experience for the AI era (7 April 2026; EY Canvas processes more than 1.4 trillion lines of journal entry data per year, multi-agent framework on Microsoft, end-to-end coverage targeted by 2028). ey.com
KPMG, KPMG and Microsoft enter landmark agreement to put AI at the forefront of professional services ($2B in AI and cloud over five years, expected growth of over $12B, KPMG Clara audit platform). kpmg.com
Deloitte, Deloitte expands AI capabilities in Omnia global audit platform (Omnia audit platform equipped with AI; Deloitte has committed several billion dollars to generative AI). deloitte.com
Thomson Reuters Institute, 2026 AI in Professional Services Report (more than 1,500 professionals; generative AI used by 40% of organizations, up from 22% a year earlier, agentic AI 15%, ROI measured by 18%). thomsonreuters.com
IAASB, Technology focus area and support material on audit documentation when using automated tools and techniques (ATT); the international standards on auditing (ISA) still apply. iaasb.org
European Commission (CEAOB), Guidelines on limited assurance on sustainability reporting and CSRD framework (mandatory limited assurance, ISSA 5000 basis, adoption timeline adjusted by the Omnibus package). finance.ec.europa.eu
Molderez Consult helps Belgian companies and firms embed AI in audit and compliance: analysis of 100% of the data, traceability, governance and training, on controlled, GDPR-compliant infrastructure.
Article generated by AI. Content written with the help of an artificial intelligence model and reviewed by a human before publication. The figures cited point to their sources, listed at the end of the article.