Einsatz: Data Analytics in der Internen Revision


Das Hauptziel der Massendatenanalysen in der Internen Revision ist, die stets wachsende Datenmenge innerhalb der Systeme eines Versicherers für Revisionszwecke sinnvoll und effizient zu nutzen
Aufdeckung von Betrugsfällen, Identifizierung der Vermittler mit negativen Beitrag zum Geschäftserfolg oder Qualifizierung von aufgetretenen Doppelzahlungen

Von Roland Rettenbacher, Jürgen Eiser, André Prossner und Andrei Todea

(17.11.15) - Als erprobtes Mittel zur effizienten Durchführung von Prüfungen in der Internen Revision haben Massendatenanalysen bereits Einzug in das Werkzeugrepertoire vieler Versicherungsunternehmen gehalten. Die gängigen Revisions-Softwareprodukte, wie IDEA und ACL, leisten hierbei gute Dienste, deren Einsatzgebiet ist jedoch aufgrund der eingeschränkten Funktionalitäten begrenzt. Mit Hilfe fortgeschrittener mathematischer und Informatik-Verfahren wie Data Mining, Statistik und Visualisierung sowie spezieller Analyse-Softwarelösungen lassen sich jedoch diese Begrenzungen aufheben. Im vorliegenden Artikel werden die Ziele und die Vorgehensweise einer solchen erweiterten Massendatenanalyse, im Folgenden auch Data Analytics genannt, dargelegt. Die theoretischen Ansätze werden dabei um ein praktisches Beispiel anhand einer gemeinsamen Revisionsprüfung der uniVersa und EY im Bereich der Provisionierungsprozesse ergänzt.

Ob die Aufdeckung von Betrugsfällen, die Identifizierung der Vermittler mit negativen Beitrag zum Geschäftserfolg oder die Qualifizierung von aufgetretenen Doppelzahlungen, das Hauptziel der Massendatenanalysen in der Internen Revision ist, die stets wachsende Datenmenge innerhalb der Systeme eines Versicherers für Revisionszwecke sinnvoll und effizient zu nutzen. Dies erfordert den Einsatz spezieller Verfahren, etwa aus dem Bereich:

• >> Data Clustering-Methoden für die Erkennung von Datenmustern und -zusammenhängen
• >> Visualisierungsmethoden zur Darstellung und Identifizierung von Korrelationen, Verteilungen, Ausreißern und Auffälligkeiten, Berechnung von Kennzahlen und Untersuchung deren zeitlicher Entwicklung
• >> statistisches Testverfahren zur Aufdeckung von Auffälligkeiten und Validierung von Ergebnissen und Hypothesen

Dieser Beitrag aus der Zeitschrift für Interne Revision (ZIR) (Ausgabe 5, 2015, Seite 217 bis 219) wurde von der Redaktion von Compliance-Magazin.de gekürzt.

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Im Überblick

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  • Umgang mit IT-Diagnosedaten

    Der nicht datenschutzgerechte Umgang mit IT-Diagnosedaten im internen IT-Betrieb oder beim externen IT-Dienstleister bedeutet ein gravierendes Datenschutz- und IT-Sicherheitsrisiko. Der Diebstahl eines Microsoft Master Key aus einem Crash-Dump für einen Angriff im Mai 2023 stellt dies unter Beweis.

  • Weg zu einer möglichst hohen Cyber Resilience

    Laut Forschern erfolgte 2021 alle elf Sekunden ein Ransomware-Angriff. Betroffen von solchen Angriffen sind nicht nur Unternehmen, sondern zunehmend auch Privatpersonen. Die Summe der weltweiten Kosten der Cyberkriminalität wird für 2021 auf die unglaubliche Summe von 5,5 Billionen Euro geschätzt.

  • Generative KI in der Internen Revision

    Mit der Intensivierung des Zusammenspiels zwischen Technologie und Geschäftsprozessen entwickelt sich die generative KI zu einem transformativen Faktor, insbesondere auch im Bereich der Internen Revision. Seit dem Aufkommen von ChatGPT im Jahr 2022 ist das Potenzial generativer KI-Modelle, die sich durch ihre Effizienz, Präzision und Innovation auszeichnen, in den Vordergrund gerückt.

  • Interne Revision & Franchisegeber

    Erfolgt die vorvertragliche Aufklärung unvollständig oder falsch oder im Extremfall überhaupt nicht, kann dies im Franchising rasch zu einschneidenden Konsequenzen führen: Genannt seien hier mögliche Schadenersatzansprüche gegen den Franchisegeber, Nichtigkeit des Franchisevertrags oder Reputationsverluste des ganzen Franchisesystems.

  • Auslagerungen im Aufsichtsrecht

    Durch den ungebrochenen Trend zu Auslagerungen in der Finanzbranche (auch an sogenannte Mehrmandantendienstleister) gewinnt die Zusammenarbeit der Internen Revisionen der auslagernden Unternehmen in Form von Gemeinschafts- oder Sammelprüfungen (Pooled Audits) zunehmend an Bedeutung.

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