Transformasi Audit Manual ke Audit Digital melalui Integrasi Big Data dan Artificial Intelligence

Penelitian ini membahas transformasi praktik audit dari pendekatan manual berbasis teknik sampling menuju audit digital yang mengandalkan analisis data menyeluruh melalui integrasi Big Data dan Artificial Intelligence (AI). Perkembangan teknologi informasi dan meningkatnya kompleksitas transaksi bisnis mendorong profesi auditor untuk beradaptasi agar tetap relevan dan mampu memberikan nilai tambah bagi organisasi. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji manfaat, tantangan, serta arah pengembangan audit digital dalam konteks praktik audit modern. Metode penelitian yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) terhadap 50 artikel jurnal nasional terakreditasi dan jurnal internasional bereputasi yang membahas audit digital, penerapan Big Data dan AI, kesiapan auditor, serta respons organisasi terhadap digitalisasi audit. Hasil kajian menunjukkan bahwa Big Data memungkinkan auditor mengolah data dalam jumlah besar, beragam, dan real-time sehingga proses audit tidak lagi terbatas pada pengujian sampel, melainkan mencakup seluruh populasi data. Sementara itu, AI berperan penting dalam otomatisasi prosedur audit, deteksi anomali, analisis prediktif, serta peningkatan akurasi dan efisiensi audit. Transformasi audit digital juga berkontribusi terhadap peningkatan kualitas audit, kredibilitas pelaporan keuangan, serta penguatan tata kelola dan transparansi organisasi. Namun demikian, implementasi audit digital masih menghadapi berbagai tantangan, seperti keterbatasan literasi dan kompetensi digital auditor, tingginya biaya investasi teknologi, serta isu etika dan keamanan data. Penelitian ini mengungkap adanya research gap, khususnya minimnya kajian yang membahas proses transisi audit manual ke audit digital secara komprehensif, sehingga diperlukan peningkatan kompetensi auditor dan kesiapan organisasi untuk mendukung transformasi audit yang berkelanjutan.