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KI-Techniken und Digital Audit

Prüferische Datenanalysen jenseits traditioneller Prüfsoftware
Herkömmliche digitale Analysetechnik spielt auch in Zukunft eine wesentliche Rolle und wird begleitet von KI, die mit innovativem Vorgehen die wenig fantasie- volle digitale Revisionsarbeit bereichert

Roger Odenthal, Kay Odenthal

Prüferische Datenanalysen haben sich mit Blick auf die verwendeten Werkzeuge, die dort enthaltenen Funktionen und die inhaltlichen Fragestellungen in den letzten Jahrzehnten lediglich marginal gewandelt. Die Resultate der hierzu eingesetzten Techniken sind überschaubar. Während zahlreiche prüfende Institutionen noch erste Stufen auf dem Weg zur digitalen Urteilsbildung erklimmen, präsentieren sich am Horizont bereits neue Programme, welche prüferische Beurteilungen ohne humane Begleitung vornehmen. Es ist höchste Zeit, sich dieser Entwicklung mit weiteren Anstrengungen und neuen Lösungen zu stellen.

Die Analyse betrieblicher Daten unterstützt bereits mehr als 40 Jahre als bewährte Prüfungstechnik die prüferische Urteilsbildung in und externer Revisionsstellen. Angesichts technischer Begleitumstände im Zusammenhang mit deren Anwendung verbreiten sich entsprechende Prüfungsverfahren innerhalb des Berufsstandes jedoch mit sehr unterschiedlicher Intensität. Die Bandbreite reicht von sehr begrenzten Berührungspunkten bei primär kaufmännisch oder bilanziell orientierten Prüferinnen und Prüfern bis zur Haupttätigkeit von Informatikern, die als Datenspezialisten vornehmlich in den letzten Jahren ihren Weg in die Revisionsbüros gefunden haben.

Derzeit werden überwiegend herkömmliche Analysewerkzeuge, wie zum Beispiel Excel, Abfragegeneratoren, grafische Dashboards, Visualisierungen zu Prozessketten, automatisierte Auswertungen und tradierte Prüfsoftware (ActiveData, ACL, IDEA), für das Datamining eingesetzt.

Dieser Beitrag aus der Zeitschrift für Interne Revision (ZIR) (Ausgabe 3, 2023, Seite 126 bis 135) wurde von der Redaktion von Compliance-Magazin.de gekürzt.
In voller Länge können Sie ihn und weitere hier nicht veröffentliche Artikel im ZIR lesen.

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