Vad är Artificiell intelligens?

AI har potential att förbättra effektiviteten och kvaliteten i redovisnings-, löne- och revisionsprocessen. AI, artificiell intelligens, är ett övergripande begrepp för datorprogram och system som kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens. Olika AI-tekniker ger förutsättningar för att snabbt analysera data, få fram information, tolka underlag och sammanställa data. När du använder AI är det viktigt att förstå vilka begränsningar och risker som AI medför.

Senast uppdaterad: 10 januari 2026

Vad är AI?

AI är ett övergripande begrepp som syftar på datorprogram och system som är designade för att efterlikna och utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens. Det inkluderar förmågan att lära sig från erfarenheter, dra slutsatser, fatta beslut och utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig perception och förståelse.

Artificiell intelligens betyder i praktiken att tekniken kan bearbeta information och ge resultat utifrån data, instruktioner och mönster. Ordet artificiell betyder konstgjord eller skapad av människan, men i professionell användning används AI främst som samlingsnamn för tekniker som maskininlärning, djupinlärning och generativ AI.

Hur kan AI användas i redovisning, lön och revision?

För att förbättra effektivitet och kvalitet kan avancerad analys och prediktiva funktioner, baserat på AI-teknik, hjälpa till med riskbedömningar samt att ta fram förslag på hur risker kan hanteras utifrån ett företags verksamhet, branschdata och historiska resultat.

AI kan också användas för att stödja granskningen av revisionsbevis. Det kan bidra till att exempelvis stickprov hanteras konsekvent och med samma noggrannhet. På samma sätt kan AI användas för att tolka och registrera underlag till redovisningen och minska risken för mänskliga fel.

Mer automatiserade verktyg kan med stöd av AI bli mer självgående. Det kan effektivisera processer där uppgifter tidigare behövt hämtas, sorteras, registreras eller kontrolleras manuellt.

Hur fungerar AI?

AI fungerar genom att datorprogram bearbetar data och använder informationen för att känna igen mönster, göra bedömningar eller skapa nytt innehåll. Hur AI fungerar beror på vilken AI-teknik som används och vilket problem tekniken ska lösa.

I redovisning, lön och revision kan AI till exempel användas för att analysera stora datamängder, upptäcka avvikelser och läsa affärsdokument. Tekniken kan också användas för att sammanställa information eller ge förslag som sedan behöver bedömas av en redovisningskonsult, lönekonsult eller revisor.

Maskininlärning

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens, fokuserad på att skapa system som kan lära sig och förbättras automatiskt från erfarenhet, utan att vara explicit programmerade för varje uppgift. Det kan liknas vid att datorn lär sig känna igen mönster genom att analysera många exempel.

Genom maskininlärning kan AI analysera stora datamängder för att upptäcka avvikelser. Det gör att revisionen kan fokusera på de områden eller de transaktioner där det finns avvikelser eller indikationer på avvikelser.

Maskininlärning kan också användas för att kvalitetssäkra redovisningen och identifiera transaktioner som avviker från förväntan. Förväntan kan bygga på bestämda kriterier eller historiska data.

AI kan även användas för att läsa och tolka affärsdokument, vilket kan öka hastigheten och precisionen i både redovisnings- och revisionsprocesserna. När modeller lär sig förstå transaktioner och hur exempelvis en faktura från en specifik leverantör brukar hanteras, kan programmen i vissa fall hantera delar av bokföringen utan mänsklig involvering.

Det innebär att uppgifter där det tidigare behövts manuell hantering kan hanteras av programmet. Redovisnings- eller lönekonsulter kan då i stället utvärdera resultatet.

Djupinlärning

Djupinlärning, på engelska deep learning, är en avancerad form av maskininlärning som bygger på artificiella neurala nätverk, inspirerade av hur den mänskliga hjärnan fungerar. Djupinlärning är särskilt effektivt för uppgifter som involverar bearbetning av ostrukturerad data som bilder, ljud och text.

Djupinlärning kräver större mängder data, kan hantera mer komplexa mönster i data och kan självständigt identifiera relevanta egenskaper.

Skillnaden mellan maskininlärning och djupinlärning

Ett exempel på skillnad mellan maskininlärning och djupinlärning är textanalys för kundrecensioner.

Maskininlärning:

• Människor bestämmer i förväg vilka ord som är ”bra” eller ”dåliga”.
• Datorn räknar hur många gånger dessa ord förekommer i en recension.
• Baserat på antalet ”bra” och ”dåliga” ord gissar datorn om recensionen är positiv eller negativ.

Djupinlärning:

• Datorn får läsa många recensioner utan att få all information i förväg från någon.
• Den lär sig själv vilka ord, meningar och sammanhang som betyder något positivt eller negativt.
• När den läser en ny recension kan den väga in helheten på ett mer avancerat sätt.

Huvudskillnaden är att traditionell maskininlärning ofta kräver att vi talar om för datorn vilka egenskaper den ska titta efter. Djupinlärning kan i större utsträckning själv upptäcka vilka egenskaper som är viktiga genom att analysera många exempel.

Maskininlärning är enklare men kan missa nyanser. Djupinlärning är mer avancerad och kan förstå sammanhang bättre. Det gör djupinlärning mer flexibel, särskilt för komplexa uppgifter som bildigenkänning eller språkförståelse.

Generativ AI

Generativ AI är en typ av AI som kan skapa nytt innehåll, till exempel:

• textgenerering: skriva artiklar, rapporter eller marknadsföringsmaterial
• bildgenerering: skapa unika bilder baserat på textbeskrivningar
• musikkomposition: komponera originella musikstycken

Generativ AI kan också användas för att sammanfatta information, strukturera material och ta fram förslag på texter eller analyser. I redovisning, lön och revision behöver resultatet alltid granskas, eftersom generativ AI kan ge svar som verkar rimliga men ändå är felaktiga.

Andra begrepp som kopplas till AI

Sannolikhet

AI och maskininlärning bygger till viss del på sannolikheter. Det innebär att modellen tar fram information eller data utifrån givna sannolikhetsparametrar.

Modellen tar fram ett visst resultat utifrån den data den är tränad på. Med mer relevant data tillgänglig får modellen ofta en bättre utgångspunkt för att kunna ta fram ett korrekt eller rimligt värde. Samtidigt innebär sannolikhetsbaserade resultat att svaret inte alltid är exakt.

Bias

En modell för generativ AI tränas på data som redan finns. Det innebär att modellen kan påverkas av ställningstaganden eller åsikter som finns i den data den tränas på.

Modellen kan därför lära sig och återskapa bias eller fördomar som träningsdatan innehåller. Om en modell exempelvis ska ta fram en bild med företagsledare kommer den antagligen oftare ta fram en bild med män, om träningsdatan speglar hur företagsledare historiskt har gestaltats.

Hallucinationer

AI-modeller kan ge svar som låter trovärdiga men som är felaktiga. Det brukar kallas hallucinationer.

Modellerna svarar på promptar utifrån den information och de mönster de har tillgång till. Om information saknas kan modellen ändå försöka ge ett svar. Det kan leda till att modellen hittar på fakta, källor eller exempel.

Ett exempel är när en advokat i USA tog hjälp av ChatGPT för en pågående process. ChatGPT hittade då på rättsfall som passade väl in på de kriterier som advokaten efterfrågat.

Prompting

Prompting är instruktioner som ges till en modell för generativ AI som utgångspunkt för vad användaren önskar att modellen ska göra.

En tydlig prompt kan hjälpa modellen att ge ett mer relevant svar. Svaret behöver ändå bedömas, särskilt när AI används för redovisning, lön, revision, skatt, juridik eller annan information där korrekthet och spårbarhet är viktigt.

Riskhantering och etisk AI

När man använder AI är det viktigt att överväga de etiska aspekterna. Det inkluderar att säkerställa att teknologin används på ett sätt som är rättvist och transparent.

Företag måste också ha kontroller på plats för att övervaka användningen av AI och säkerställa att den följer gällande regler och lagar. Faktorer att överväga inkluderar självintresse och självgranskning, samt att säkerställa att teknologin är lämplig för det ändamål den är avsedd för.

Det är viktigt att vara medveten om bias, hallucinationer och informationssäkerhetsrisker och vidta åtgärder för att minimera att riskerna påverkar negativt. Det kan inkludera regelbundna granskningar och kvalitetssäkringsprocesser för att säkerställa att AI-systemens resultat är rimliga, pålitliga och möjliga att följa upp.

Informationssäkerhet vid användning av AI

Företag som använder AI behöver bedöma hur känslig information och dokument hanteras av den aktuella tjänsten. Det är särskilt viktigt att säkerställa att information som delas med modellen inte används för att utveckla AI-modellen generellt, om det inte är avsikten.

Företag bör därför utvärdera tjänsten innan den används och sätta upp byråinterna riktlinjer för användning. Riktlinjerna bör hänvisa till vilka tjänster som ska användas och hur medarbetare ska hantera känslig information.

Det minskar risken för att anställda använder gratistjänster där det kan finnas större risk att företagets data delas till obehöriga eller används på ett sätt som inte är lämpligt.

Begränsningar i generativ AI

Generativ AI har vissa begränsningar när det gäller att vara exakt med språk. Samma begränsningar påverkar dess förmåga att göra beräkningar.

AI-modeller är designade för att känna igen mönster och generera text baserat på sannolikheter. De är inte i första hand designade för att utföra exakta matematiska beräkningar.

När AI arbetar med text använder den små textbitar som kallas tokens för att förutsäga vad som kommer härnäst. På samma sätt använder AI tokens och statistiska uppskattningar när den försöker göra beräkningar. Det kan leda till felaktiga resultat.

AI saknar den exakta förståelse och precision som krävs för att konsekvent utföra korrekta beräkningar. Förmågan att göra beräkningar begränsas också av den data modellen har tränats på.

En mänsklig matematiker kan förstå och tillämpa matematiska principer exakt. AI förlitar sig däremot på mönsterigenkänning och approximationer, vilket kan leda till mindre exakta beräkningsresultat.

AI-förordningen – AI Act

Möjligheterna med att använda AI är stora och för att hantera risker kring utveckling och användning har EU arbetat fram en rättsakt om AI. EU AI Act är en av de mest betydande regleringarna som påverkar användningen av AI.

Lagstiftningen jämförs ofta med GDPR och kan få stor påverkan på hur AI används, särskilt i sektorer där AI-system med hög risk används.

EU AI Act delar in AI-system i fyra riskkategorier: oacceptabel risk, hög risk, begränsad risk och minimal risk. För högrisksystem krävs särskilda åtgärder för att säkerställa att systemen uppfyller lagkraven, inklusive noggrann övervakning och rapportering.

Det finns också krav på transparens för AI-system som används brett och ger upphov till systematiska risker. Målsättningen är att reglera för säkra, transparenta, spårbara, icke-diskriminerande och miljövänliga AI-system.

ISA 250 och NOCLAR

Varför får EU AI Act sådan effekt? Därför att sanktionerna för överträdelser är så pass höga. Sannolikheten är därför stor att överträdelse är att betrakta som materiell där ISA 250 och specifikt NOCLAR (Non-Compliance with Laws and Regulations) behöver beaktas. Företag måste vara medvetna om de potentiella konsekvenserna av att inte följa EU AI Act, inklusive böter, som kan vara betydande nog att påverka de finansiella rapporterna. Det är därför viktigt att företag noggrant övervakar och följer utvecklingen av dessa regler för att säkerställa regelefterlevnad.

Källor till kunskap om AI

• Internetstiftelsen är en oberoende, affärsdriven och allmännyttig organisation som tagit fram grundläggande och specificerade kurser inom AI: https://internetkunskap.se/grundkurs-i-ai/
• AI Sweden är det nationella centret för tillämpad AI och samlar mer än 120 partners från offentlig och privat sektor samt akademi och har olika kurser, bland annat Starta din AI-resa och olika utbildningsfilmer via Youtube
• AI Competence for Sweden är ett nationellt initiativ för utbildning och kompetensutveckling inom artificiell intelligens. Här samlas information om tillgängliga kurser
• Elements of AI är en kurs som tagits fram av MinnaLearn och Helsingfors Universitet med målet att göra AI förståeligt för alla. Peltarion och Linköpings universitet har tagit kursen till Sverige