Datenanalyse in der Wirtschaftsprüfung - der Weg zu mehr Sicherheit und Transparenz?

Geht es aber darum, neue Hilfsmittel bei der Prüfung einzusetzen, führen inflationär verwendete Schlagworte wie Big Data, Künstliche Intelligenz oder Machine Learning sowohl beim KMU als auch bei der Prüferin oder dem Prüfer schnell zu Ablehnung. Das ist verständlich, in den meisten Fällen aber unbegründet.  

Was ist Audit Data Analytics?

Als Audit Data Analytics wird die moderne Datenanalyse bezeichnet, die in der Wirtschaftsprüfung zum Erlangen einer Risikoeinschätzung oder einem Zugewinn an Prüfsicherheit eingesetzt wird. Der Revisionsstelle stehen dabei verschiedene Methoden zur Verfügung. 

Beispielsweise die visuelle Darstellung der Daten mittels Diagrammen oder Dashboards der Mustererkennung. Durch die Darstellung von Buchungsströmen, auch unter Berücksichtigung von Nebenbüchern, kann das Prüfungsteam ein besseres Verständnis der Organisation erlangen und Sicherheit gewinnen. 

Herausforderung: Datenbasis

Primäre Aufgabe einer Revisionsstelle ist es, dem Unternehmen mit ihren Prüfungsdienstleistungen Sicherheit zu bieten. Audit Data Analytics kann helfen, die Transparenz und Sicherheit zu erhöhen. Damit eine Datenanalyse durchgeführt werden kann, müssen die gewünschten Daten zur Verfügung gestellt werden. Die Prüferin oder der Prüfer extrahiert dafür die Daten aus dem Kunden-ERP, transformiert sie und lädt sie zur Analyse in entsprechende Datenanalyse-Tools. 

So können Daten aus verschiedenen Systemen und Datenquellen miteinander verknüpft werden. Die Prüferin kann daraus abschätzen, ob die Daten konsistent, logisch und fehlerfrei verarbeitet wurden. 

Hinweise auf dolose Handlungen?

Dolose Handlungen zielen bewusst auf die Schädigung eines Unternehmens oder die persönliche Bereicherung ab. Eine bekannte Analysetechnik in der Wirtschaftsprüfung ist die Anwendung des Benfordschen Gesetzes.  

Das Gesetz schafft die Erwartungshaltung bzw. beschreibt eine Gesetzmässigkeit, bei der die Anfangsziffern einer bestimmten Zahlenreihe unterliegen.  

Weichen die Auswertungen vom Benfordschen Gesetz ab, müssen die Ausreisser geklärt werden. Historisch hat sich gezeigt, dass das Gesetz zur Aufdeckung von Wirtschaftskriminalität, Betrug, sowie bei Verdacht auf Steuerhinterziehung eingesetzt werden kann: Sind die buchungstechnischen Prozesse frei von Manipulationen, verhalten sich die Datensätze gemäss Benfordschem Gesetz. Wird allerdings im Verlauf dieses Prozesses Einfluss auf die Zahlen genommen - durch Hinzufügen, Entfernen oder Verändern - wird diese natürliche Verteilung unterbrochen. Die Vermutung liegt also nahe, dass die Zahlen manipuliert wurden. 

Insbesondere ist den Buchungsätzen mit Werten unterhalb oder bis zu einer bestimmten Wertgrenze besondere Aufmerksamkeit zu schenken. In der Regel legen die Unternehmen eine Wertgrenze fest, bei welcher die Freigabe von Rechnungen durch den Vorgesetzen entfällt (z.B. CHF 4'000). Häufen sich Zahlungen knapp unter diesem Betrag, können dies Indikatoren für Unregelmässigkeiten sein und sollten durch den Revisor kritisch hinterfragt werden (z.B. CHF 3'999 oder CHF 3'099). 

Datenbasierte Entscheidungsgrundlagen schaffen

Traditionell gehen Prüferinnen und Prüfer anhand von Stichproben vor. Setzen sie jedoch Datenanalyse Tools ein, können die gesamten Buchungsdaten zumindest in die Prüfung miteinbezogen werden. Dabei deckt Audit Data Analytics Unregelmässigkeiten auf, die vertieft beurteilt werden müssen - seien dies einmalige Ausreisser oder systematische Fehler, welche durch unterjährig fehlerhaft verarbeitete Geschäftsvorfälle entstanden sind.  

Die visuelle Analyse von Kundendaten kann dabei zu neuen Erkenntnissen führen. So entsteht eine gemeinsame Diskussionsgrundlage, die dem KMU dazu dient, Massnahme einzuleiten. Dadurch können potenzielle Risiken und Fehlerquellen künftig vermieden werden, beispielsweise durch die Anpassung der Prozesse oder im internen Kontrollsystem.  

Der Blick in die Zukunft

Der Einsatz von Datenanalyse Tools bei Revisionen von KMU findet noch zurückhaltend statt. Audit Data Analytics kann jedoch bereits heute unkompliziert und effizient eingesetzt werden. Für KMU und das Prüfungsteam gilt es, die Chance zu erkennen und die Möglichkeiten wirksam zu nutzen.  

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