Sich stetig verschärfenden Prüfungsanforderungen, der wachsende Umfang an Datenbeständen unternehmensrelevanter Informationen sowie die Notwendigkeit, die Prüfungen nach wirtschaftlichen und rechtlichen Gesichtspunkten rationell durchzuführen, erfordern immer stärker den Einsatz der Datenanalyse. Mit Hilfe der Datenanalyse unter Zuhilfenahme jeweils geeigneter Analysewerkzeuge, analysieren wir Unternehmensdaten entsprechend den Vorgaben und jeweiligen Frage-/Problemstellungen kompetent, ziel- und risikogerichtet sowie anforderungsgerecht.
Mit Hilfe von KI-basierten Datenanalyse-Tools können große Datenmengen schnell und nach strukturell analysiert werden, um erklärungsbedürftige Zusammenhänge, Unregelmäßigkeiten oder Anomalien zu erkennen. Das erleichtert die Identifikation von Risiken und verdächtigen Transaktionen bei den Geschäftsprozessen, die heutzutage fast ausschließlich mit Hilfe von Softwaresystemen bzw. Anwendungsprogramme verwaltet werden.
Die KI-basierten Prüfinstrumente bzw. -Methoden lassen sich in folgende 3 Cluster einteilen:
- datengetriebene KI-Instrumente: Sie eignen sich für die Analyse großer Datenmengen, zur Muster- und Strukturerkennung sowie zur Risikobewertung.
- regelbasierte KI-Instrumente: Sie sind für die automatische Prüfung von Dokumenten (u. a. Belege, Verträge, etc.) sowie für die Erstellung von Berichten geeignet.
- Monitoring-Tools: Sie dienen der kontinuierlichen Überwachung/Kontrolle sowie der Echtzeit-Alarmierung.
Angebot der REVIDATA
Um möglichst zeitnah auf auffällige Strukturen und unternehmensrelevante Veränderungen reagieren zu können, bedarf es eines „fast“ zeitnahen Auswertens und Bewertens der im Unternehmensgeschäft anfallenden Daten. Moderne und KI unterstützende Werkzeuge ermöglichen es darüber hinaus mit laufender Überwachung unternehmenswichtiger Prozesse und kritischer Erfolgsfaktoren, risikobehaftete Entwicklungen und Strukturen frühzeitig zu erkennen und mit Hilfe eines Regelwertes im Hinblick auf Bedeutung, Priorisierung und Folgen zu klassifizieren. Somit kann die Unternehmensleitung in annähernder Echtzeit auf maßgebliche Veränderungen frühzeitig reagieren.
Als primäre Aufgaben KI-basierter Analysen im Rahmen von Datenaudits lassen sich folgende Aspekte herausbilden:
- Durchführung automatisierter Datenanalysen: Diese ermöglichen das Durchforsten großer Datenmengen nach relevanten Strukturen, Mustern, Zusammenhänge oder Abweichungen.
- Herausfiltern/Extrahieren von Anomalien zu deren Erkennung: Identifikation ungewöhnlicher Transaktionen oder Verhaltensweisen in den Geschäftsprozessen.
- Die Evaluation von Risiken: Einschätzung von potenziellen Risiken basierend auf methodischen und mathematischen Auswertung der vorliegenden Daten.
- Generierung von automatisieren Berichten: Unterstützung bei der Dokumentation der Ergebnisse durch automatisierte Berichte.
- Etablierung kontinuierliche Überwachung: Echtzeit-Analysen zur frühzeitigen Erkennung von Problemen während des Auditprozesses.
Ergebnis
- Compliance
Erfüllung der gesetzlichen und normativen Anforderungen - Vorbeugung bzw. Prävention
Frühzeitiges Erkennen von Auffälligkeiten und Schwachstellen, Aufzeigen wirksamer Maßnahmen und Kontrollen zur Risikovorbeugung
- Datenbasierte Entscheidungsfindung
KI liefert auf Basis umfangreicher Datenbestände mittels Data-Mining-Tools umfangreiche Analysen und Empfehlungen, die die Entscheidungsfindung unterstützen
- Ordnungsmäßigkeit der Ergebnisse
Nachvollziehbare, richtige und fundierte Ergebnisse durch eindeutige Dokumentation - Standard
Durchführung nach einheitlichen und bewährten Verfahren - Nachhaltigkeit
Lösungsorientierte und praxisnahe Fachkompetenz
