Risikoorientiertes Prüfen mit Datenanalysen: Prüfst Du noch oder verstehst Du schon?
Moderne Revisionen arbeiten risikoorientiert, agil und mit neuester Technik. Dabei leisten Datenanalysen einen wesentlichen Beitrag zur Prüfungssicherheit. Wie wertschöpfend der Beitrag von Datenanalysen ist, hängt jedoch maßgeblich vom Zeitpunkt des Einsatzes entlang des Prüfungsprozesses ab.
Viele Revisionen setzen nach wie vor auf klassische Ad-hoc-Datenanalysen in Einzelprüfungen. Teilweise werden sogar Zielvorgaben für den Anteil an Prüfungen mit Datenanalysen definiert.
Deutlich effektiver ist jedoch der Einsatz von Datenanalysen Prüffeld-unabhängig über eine Vielzahl von Prozessen und IT-Systemen. Häufig kann erst die Kombination von verschiedenen Datenquellen Schnittstellen-verursachte Fehler oder grundsätzliche Schwachstellen aufdecken.
Für die Analyse sehr großer und komplexer Datensätze (Big Data) stehen inzwischen starke Tools zur Verfügung, über die Auffälligkeiten gezielt lokalisiert werden können (Outlyer Detection). Ein solcher datengetriebener Prüfungsansatz bricht bestehendes Silodenken bei Fachprüfern auf und führt nach unseren Erfahrungen zu einer deutlich größeren Risikoorientierung und Prüfungstiefe.
Lernziele
• Erhöhung der Effektivität von Datenanalysen bei gleichem Aufwand
• Beispiele erfolgreicher datengetriebener Prüfungen, Mehrwert im Vergleich zu Standard-Prüfungen
• Umsetzungstipps für gängige Tools (python, SAS, PowerBI)