9. Nov. 2026/Lesezeit: 8 MinutenKI und ML
Wie das interne Auditteam von Snowflake mithilfe von KI die Feldarbeit um 50 % reduziert
Die interne Revision wurde lange Zeit als eine rückwärts gerichtete Funktion angesehen, die historische Stichproben durchsiebt, um zu bestätigen, dass die Kontrollen funktioniert haben. Im internen Audit-Team von Snowflake hat KI das verändert.
Wir haben die Zeit, die wir mit der Erfassung von Nachweisen, Tests und der Erstellung von Auditberichten verbringen, um 50 % reduziert. Insgesamt konnten wir 2026 mehr als 3.500 Stunden bei Audits einsparen und mehr als 1.500 Stunden für Kontrollinhaber im gesamten Unternehmen.
Egal, ob es um die Überprüfung von Systemzugriffsprotokollen oder die Analyse wichtiger Finanztransaktionsmuster geht: Mit KI können wir von einer historischen „Point-in-Time“-Überprüfung zu einer kontinuierlichen, automatisierten Überwachung wechseln. Wir erkennen nicht mehr nur, was vor sechs Monaten schief gelaufen ist, sondern können auch zentrale Risiken für spezifische Kontrollen und Anwendungsfälle aufdecken und gezielte Fragen stellen.
Im Folgenden sehen Sie sich an, wie KI dem internen Auditteam von Snowflake dabei hilft, das Audit-Playbook neu zu schreiben, unterstützt durch reale Daten und messbare Auswirkungen.
Wichtigste Erkenntnisse
- Die Feldarbeit für die Evidenzerfassung und Berichterstellung ist um 50 % von Monaten auf Wochen gesunken (interne Ergebnisse Stand September 2026).
- Das Testen verlagerte sich von Stichproben auf eine 100%ige Abdeckung der Grundgesamtheit und proaktive Einblicke für das Testen mehrerer wichtiger Kontrollen und Berichte sowie das Scoping von Anwendungsfällen (Auftragsverwaltung, wichtige Workday-Berichte, Umsatz-Scoping, wichtige Zugriffskontrollen).
- Das interne Auditteam von Snowflake konnte 2026 mehr als 3.500 Stunden einsparen (über 1.000 Stunden für Risikobewertung und über 2.500 Stunden für Tests und Dokumentation), und Kontrollinhaber konnten weitere über 1.500 Stunden einsparen.
- KI kümmert sich um Datenverarbeitung und Erstanalyse, wobei Auditoren für jeden Abschluss verantwortlich sind.
All das würde nicht funktionieren, wenn unsere Daten über getrennte Systeme verstreut wären. Da Abrechnungs-, Umsatz-, HR-, Zugriffs- und Audit-Protokolldaten bereits live in Snowflake vorliegen, können wir gegen vollständige Grundgesamtheiten testen, ohne Quellen zusammenfügen zu müssen. Wir nutzen Snowflake CoCo, den KI-Coding-Agenten in Snowflake, um die Skripte, Dashboards und Apps zu erstellen, die das erledigen.
Auditoren nehmen jede Abschlussbewertung vor
Vertrauen und Verantwortlichkeit sind mir wichtiger als Effizienzgewinne, wenn wir weiter auf KI setzen. KI ist unser Beschleuniger und menschliche Überwachung ist unser Anker. Mein Team arbeitet nach einem Human-in-the-Loop-Modell:
- KI bereitet sich vor, Auditoren kommen zu dem Schluss: KI kümmert sich um Datenverarbeitung, Mustererkennung und Erstabstimmung. Auditoren nehmen jede Abschlussbewertung und Risikobewertung vor und führen jedes Gespräch mit Führungskräften.
- Prüfer prüfen KI-Output, bevor sich jemand darauf verlässt: Wenn KI Testdokumente entwirft oder Ausnahmen feststellt, prüft ein Auditor diese. Unsere Zeit hat sich von der Beweisaufnahme zur Validierung entwickelt.
- In Snowflake ausgeführte Drittanbietertools: Tools wie Petual.ai werden als Snowflake Native Apps ausgeführt, sodass ihre Verarbeitung sicher und isoliert in unserem Snowflake-Konto bleibt.
Die wichtigsten Kennzahlen: gesteigerte Effizienz und gesteigerte Sicherheit
| Metrische Kategorie | Messbare Wirkung erzielt |
|---|---|
| Risiko- und Audit-Scoping | Über 1.000 Stunden wurden pro Jahr eingespart, indem mehrere Abfragen durchgeführt und Dashboards analysiert wurden, um verschiedene Permutationen im Umsatz- und Finanz-Scoping zu bewerten, und es wurden Scopings für wichtige operative Audits durchgeführt. |
| Tests, Dokumentation und Optimierung der Berichtsdauer | Über 2.500 Stunden eingesparte manuelle Test- und Dokumentationszeit für verschiedene Finanz- und Betriebskontrollen sowie wichtige Zertifizierungsanforderungen. So können sich Auditoren auf strategische Bereiche mit hohem Risiko konzentrieren und mit den Stakeholdern an der Lösung der Ergebnisse arbeiten. |
| Zeitersparnis für den Eigentümer | Über 1.500 Stunden eingespart durch optimierte Kontroll-Performance, Beweiserhebung und Ersuchen. |
| Risikosichtbarkeit und Abdeckung der Grundgesamtheit | Wechsel von traditionellen zufälligen statistischen Stichproben zu 100%iger Sicherheit der gesamten Grundgesamtheit für spezifische Anwendungsfälle mit Sichtbarkeit von Ausnahmen in nahezu Echtzeit. |
| Geschwindigkeit von Feldarbeit zu Auditbericht | 50 % weniger Feldarbeit für die Evidenzerfassung und Berichterstellung (von Monaten auf Wochen). |
Wie KI unsere wichtigsten SOX- und Finanzkontrollen unterstützt
Umsatzstrom-Scoping
Ein „Skill“ ist ein wiederverwendbarer Workflow, den KI erkennt und auf Wunsch ausführt. Wir verfügen über CoCo-Kenntnisse, mit denen wir unsere Einnahmequellen über ihre wichtigsten Dimensionen hinweg nahezu in Echtzeit ausweiten und bei Bedarf eine Momentaufnahme per E-Mail senden können, wodurch wir mehr als 500 Stunden pro Jahr sparen. Wenn der Verbrauch steigt, sehen wir dies frühzeitig und binden die Stakeholder in die Auswirkungen wichtiger Kontrollen ein, damit wir die SOX-Compliance voranbringen können.
Automatisierte Prüfung der Auftragskontrolle
Das Auswählen und Testen von Mustern von Hand über große Auftragsmengen hinweg verlief langsam und fehleranfällig. Jetzt können Cortex AI-Funktionen wie AI_EXTRACT wichtige Begriffe aus Auftragsdokumenten abrufen, darunter Umsatzanerkennungsbedingungen, Start- und Enddatum sowie Abrechnungsbedingungen. Eine von CoCo entwickelte App validiert sie mit unserem Rechnungsstellungs- und Umsatzerkennungssystem, sodass wir jede Bestellung testen und Anomalien erkennen, wenn sie auftreten.
Automatisierte Tests von wichtigen Berichten
Wir benötigten Einblicke in „wahre“ revisionsrelevante Änderungen, um sie in Auditprotokollen zu testen, in denen es schwierig ist, diese Informationen zu analysieren. Die Komplexität der Prozesse und die hohe Abhängigkeit von manueller Berichtsextraktion, -analyse und -überprüfung erschwerten und verlangsamten die Entscheidungsfindung im Audit.
Mit CoCo und Streamlit haben wir eine automatisierte RAAS-Architektur (Report-as-a-Service) entwickelt, die Audit Trails erfasst und kontinuierliches, datengestütztes Monitoring und digitale Prozessrationalisierung ermöglicht.
Dadurch wurden jährlich mehr als 450 Stunden an Testergebnissen eingespart und eine 100%ige Bevölkerungssicherheit dank Audittransparenz nahezu in Echtzeit erreicht.
Überwachung von Schlüsselzugriffskontrollen (allgemeine IT-Kontrollen)
Um privilegierten Zugriff und Berechtigungen im Einklang mit unseren Geschäftsrichtlinien zu halten, scannen die von CoCo entwickelten Dashboards kontinuierlich nach Provisioning- und Deprovisioning-Ausnahmen, Pflichtentrennung (SoD) und unbefugter Privilegien-Eskalation. Die Dashboards kennzeichnen Anomalien, die über die gesamte Bevölkerung hinweg auftreten. Wir ziehen also keine Stichproben mehr für periodische Überprüfungen.
Automatisierte Abstimmungstests
Lohnabgleich bedeutete früher, drei bis vier Personal- und Gehaltsberichte in mehr als acht Excel-Workbooks von Hand abzustimmen. Jetzt erledigt eine mit CoCo entwickelte Daten-App die Schwerstarbeit und meldet Unstimmigkeiten automatisch. Kontrollinhaber profitieren am meisten: Sie erhalten mehr als 500 Stunden im Jahr von dieser App zurück.
Dieses Muster kann für jeden Abgleich funktionieren, der Daten aus mehreren Berichten abruft.
SOX kontrolliert Tests und Dokumentation
Das Entwerfen von SOX-Dokumentationen und das Aktualisieren von Testvorlagen dauerte früher Wochen. Nun reichen wir unsere Vorlagen und Nachweise bei Petual.ai ein, das als Snowflake Native App ausgeführt wird und die aktualisierte Dokumentation erstellt. Auditoren überprüfen die Endergebnisse und die Bearbeitungszeit vergeht in wenigen Stunden.
Dadurch werden auch Kapazitäten für wirkungsvollere, neu aufkommende und strategische Beratung mit hohem Risiko und für den Aufbau von CoCo-Kenntnissen für die kontinuierliche Überwachung der wichtigsten Risiken, die wertvolle Auswirkungen haben, frei.
SOC 1 Bewertungen
Die Überprüfung von SOC-1-Berichten von Drittanbietern war eine unserer mühsamsten Aufgaben: lange Dokumente wurden von Hand nach Kontrollausnahmen durchkämmt. Die Petual.ai Snowflake Native App hat mehr als 20 dieser Berichte analysiert und automatisch relevante Kontrollen und potenzielle Ausnahmen identifiziert. Die Vorbereitungszeit sinkt um Tage und Auditoren verbringen ihre Zeit mit risikoreichen Ergebnissen.
Betriebliche Audits ziehen nun Belege aus Daten in Snowflake
Unsere operativen Audits ließen sich früher nur schwer zügig durchführen, da die Nachweise in fragmentierten Quellen gespeichert waren und das Sammeln dieser Nachweise Anleitungen und Besprechungen erforderte.
Da sich unsere Daten bereits in Snowflake befinden, zieht CoCo steuerungsspezifische Informationen schnell aus all diesen Quellen ab und wir verbringen unsere Zeit damit, sie zu validieren. Früher haben wir Wochen gewartet, um diese Beweise zu bekommen und zu analysieren. Dieser Ansatz bietet uns Einblicke nahezu in Echtzeit in Bereiche wie Schwachstellenmanagement, Zugriff und Sicherheit von Schlüsselsystemen.
Außerdem haben wir wiederholbare Fähigkeiten entwickelt, die den Fortschritt der Beobachtungen aus abgeschlossenen Audits nachverfolgen:
- Wichtige Sicherheitsmetriken für unsere Salesforce-Plattform
- Management von Schwachstellen in unseren Produktionsanlagen
- Sicherheits- und Governance-Metriken für wichtige Datenbanken in unserem Snowflake-Konto
Weitere Kompetenzen sind geplant, wenn wir mit neuen Audits beginnen. Mit CoCo haben wir die Anzahl und Komplexität der durchgeführten Audits erhöht und liefern Ergebnisse und Berichte schneller.
Continuous Assurance gibt Prüfer:innen mehr Zeit für strategische Risiken
Die Rolle des internen Auditors entwickelt sich vom historischen Aufzeichnungsträger zum strategischen Risikoberater.
Die größte Veränderung sind für mich Gespräche mit Führungskräften. Da sich KI um die grundlegende Compliance-Arbeit kümmert, bringt mein Team Produkt-, Technik- und Finanzteams zukunftsorientierte, datengestützte Einblicke parallel zu unseren Ergebnissen.
Für Audit-Leiter:innen, die denselben Wechsel in Betracht ziehen, macht Continuous Assurance vier Dinge möglich:
- Umfassendere Sicherheit durch Tests der gesamten Grundgesamtheit.
- Weniger Reibungsverluste im Unternehmen, weil manuelle Beweisanträge sinken.
- Mehr Zeit für Auditoren zu strategischen Risiken, Kultur und neuen Bedrohungen.
- Governance-Framework, das Unternehmen dabei unterstützt, schneller voranzukommen, da Risiken aufgefangen werden, bevor sie zu Problemen werden.
Ich bin stolz auf das, was mein Team bei Snowflake entwickelt. Mit der richtigen Datengrundlage kann selbst eine der traditionellsten Funktionen im Unternehmen die Arbeitsweise verändern.
Bereit, Ihr eigenes Audit Playbook neu zu schreiben? Erste Schritte
- Beginnen Sie mit einer wirkungsvollen Steuerung: Wählen Sie einen umfangreichen Prozess, wie z. B. Zugriffsprüfungen oder Order-to-Cash-Tests, bei denen sich umfassende Tests am schnellsten auszahlen.
- In Snowflake Daten zusammenführen: Konsolidieren Sie wichtige systemübergreifende Datasets wie Rechnungsstellung, Umsatz, Personalabteilung sowie Zugriffs- und Auditprotokolle an einem zentralen Ort, damit Sie die gesamte Grundgesamtheit testen können.
- Erstellung mit Snowflake CoCo und Cortex AI-Funktionen: Verwandeln Sie die manuelle Beweiserfassung und -berichterstattung in wiederholbare Skills und Apps für eine kontinuierliche Überwachung.
- Die Kontrolle über die Auditoren behalten: Überlassen Sie es KI, die Arbeit vorzubereiten, während Ihr Team sie überprüft und für alle Schlussfolgerungen verantwortlich ist.
Testen Sie Snowflake CoCo noch heute oder sprechen Sie mit Ihrem Snowflake-Team über die kontinuierliche Sicherstellung Ihrer Auditfunktion.
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