Slik bruker PwC kunstig intelligens

Vi kombinerer bransjekunnskapen vår med AI‑assistenter som ChatPwC (vår egen generative AI‑assistent og chatapplikasjon) og Harvey. Agentiske arbeidsflyter veileder teamene trinn for trinn etter beste praksis og dokumenterer vurderingene med innebygd menneskelig kontroll – Det hever kvaliteten i leveransene våre, sier Magnus Hasfjord, leder for PwCs AI-satsing.

PwC er  i en ny æra for revisjon der Next Generation Audit (NGA) legger kunstig intelligens i kjernen av tjenestene. NGA kobler en dyp forståelse av dagens situasjon og fremtiden med globale teknologiplattformer og lokal markedskunnskap. Hensikten er at kundene skal få bedre datadrevet innsikt.

Dette er Next Generation Audit 

NGA er PwCs neste generasjons revisjonsplattform og arbeidsmodell, designet fra bunnen av med AI i kjernen. I stedet for å legge til AI på et eksisterende system bygger NGA-arkitekturen på at flere intelligente agenter sammen tolker data, foreslår prioriteringer og dokumentasjon. Denne tilnærmingen endrer grunnleggende hvordan revisorer samhandler med data, verktøy og hverandre. 

Fra stikkprøver til å analysere hele datasett

PwC har brukt AI siden 2017 i mange arbeidsflyter. Våren 2025 åpnet PwC for bruk av generativ AI. Risiko, regelverk og kontroll har vi jobbet med lenge med, og vår risikoavdeling mener AI-verktøyene vi bruker er trygge nok. – Utfordringen er at AI-modellene ikke er helt transparente, det er for innviklet å vite helt sikkert hvordan modellen kom frem til det eller det, forklarer Malene Sønstegård som er direktør og endringsleder for revisjon i PwC. Derfor har alle våre ansatte vært gjennom obligatorisk kursing og trening, samtidig som vi har implementert systemer og kontroller for å sikre at vi hensyntar og håndterer denne utfordringen på en trygg og god måte.  

AI endrer metodikken i revisjon. Der vi før jobbet med stikkprøver, kan vi nå analysere hele datasett. PwCs egen bilagsleser henter automatisk ut transaksjoner fra kundens systemer, trekker ut detaljer og gir et mer presist grunnlag for revisjon.

KI avdekker mønstre og trender i store datasett

Kombinert med avansert dataanalyse kan KI avdekke mønstre, anomalier og trender i store datamengder – og dermed gi revisor et mer helhetlig bilde av virksomheten.

I tillegg brukes generativ KI til informasjonsarbeid: ChatPwC med ferdige revisjons-prompter kan pløye gjennom hundrevis av sider med styremøtereferater og produsere et oppsummert utdrag. 

KI-assistenter vil snart bli fast del av teamet 

Sønstegård tror også at KI-agenter snart blir faste teammedlemmer. – Agenten kan foreslå hva du bør gjøre, og utføre oppgaver for deg. Der tror jeg vi er om et par år, og det gleder jeg meg til, sier Malene.

NGA kan deles inn i tre faser som beskriver hvordan teknologien utvikler seg fra individuelle verktøy til helt integrerte digitale medarbeidere.

• Fase 1: Medarbeidere bruker chatbaserte KI-verktøy for daglige oppgaver, fra enkle spørsmål til automatisering av rutineprosesser. Eksempler inkluderer juridisk brevgjennomgang og bruk av spesiallagde plugins for ulike dokumenttyper. Verktøy som Chat Assurance støtter faglige spørsmål og problemstillinger.

• Fase 2: En felles KI-drevet plattform som økosystem. KI-ferdighetene integreres i en samlet revisjonsplattform som fungerer som et felles ERP-aktig økosystem for revisjon. Data flyter mellom systemer uten manuell opplasting eller nedlasting, og plattformen støtter full populasjonsanalyse, avviksdeteksjon, prediktiv analyse og avanserte samplingsteknikker. Et eksempel er bilags-testing der innhenting, avlesning og dokumentasjonsutkast automatiseres.

• Fase 3: Det langsiktige målet er å ha KI-agenter som arbeider side om side med mennesker, orkestrerer arbeidsflyter og autonomt utfører oppgaver under menneskelig tilsyn. Eksempler er en agent med kontekstforståelse som kjenner revisjonsplaner og klienter, samt en innebygd agent som undersøker dokumenter, trekker ut data og støtter dokumentasjon og analyser.

Gevinster for kundene: Bedre, raskere og smartere revisjon

• Bedre: frigjøring av tid gjennom automatisert datainnsamling, datagjenbruk og bedre utnyttelse av ressursene.

• Raskere: raskere gjennomføring av analyser og prosesser som full populasjonsanalyse, visualisering, prøvetaking og bevismatching.

• Smartere: Mer meningsfull innsikt, inkludert benchmarking på tvers av globale prosesser eller bransjer, ved hjelp av PwCs egne data og verktøy.

Først ute med helintegrert revisjonsplattform med KI i kjernen

PwC samarbeider med Microsoft, OpenAI, Anthropic, Amazon og flere. Det gir oss tilgang til ledende teknologi og innovasjon. Vi er blant de første i bransjen med en helintegrert revisjonsplattform der KI ligger i kjernen, bygget på en modulær arkitektur som gjør det mulig å erstatte eller oppdatere individuelle funksjoner uten å omskrive hele systemet. Dette støtter kontinuerlig teknologisk utvikling i takt med fremskritt i store språkmodeller.

Les mer: PwC samarbeider med disse teknologigigantene

Harvey hjelper advokatene

Hos Advokatfirmaet PwC bygger vi juridiske leveranser rundt en standardisert KI-verktøystakk: Harvey (fagspesifikk for tax, legal og deals), Microsoft 365 Copilot (integrert i e‑post, dokumenter og møter) og ChatPwC (multimodal, dataanalyse og interne assistenter). Ansvarlig bruk og kvalitetssikring er innebygget i prosessene: Aktiv bruk av dataklassifisering og integrasjon med våre dokumenthåndteringssystemer hindrer datalekkasje, og all KI-generert output gjennomgås av kvalifiserte fagpersoner før bruk. Dette gir raskere gjennomføring, høyere kvalitet og bedre sporbarhet i advokatens daglige arbeidsflyt.

Slik jobber advokatene for å få mest ut av AI:  

1. På kort sikt: Vi har identifisert konkrete bruksområder innen de ulike fagområdene, samtidig som vi har hevet kompetansen i organisasjonen gjennom målrettet opplæring i prompting og praktisk bruk av KI. 
    

1. På mellomlang sikt: Vi arbeider med å skalere de mest vellykkede bruksområdene, etablere beste praksis på tvers av fagmiljøer og bygge strukturer for deling av erfaringer og løsninger. Parallelt tilpasser vi IT-infrastrukturen til en fremtid med KI – blant annet ved å sikre direkte og sikker tilgang til vår egen IP og kunnskapsbase samt relevante eksterne kilder. 
    

1. På lang sikt: For å sikre bred adopsjon og naturlig integrering av KI har vi valgt å gi alle ansatte tilgang til avanserte KI-modeller som standard arbeidsverktøy, blant annet «Harvey» (LLM), som er rettet mot juridiske og kunnskapsintensive prosesser. Harvey trenes i dag på norske rettskilder og problemstillinger innen en rekke forretningsjuridiske områder, noe som både gir rom for organisk, men strukturert, utvikling av løsninger og sikrer at det vi gjør har reell verdi i praksis.

Harvey er et godt eksempel på hvordan digitale medarbeidere kan forbedre dokumenthåndtering, søk og informasjonsuttrekk. For eksempel har Harvey bidratt til raskere gjennomgang av kontrakter og mer effektiv identifisering av relevante rettskilder. Dette viser den praktiske nytten av KI i profesjonelle advokattjenester, samtidig som vi ivaretar etiske og regulatoriske rammer. Slike løsninger understøtter vår visjon om et tett samarbeid mellom menneskelig ekspertise og avansert teknologi, til beste for både kundene våre og samfunnet.