Datenanalysen im Three-Lines-Modell


Grundsätzlich können im Drei-Linien-Modell alle drei Linien im Rahmen ihrer Tätigkeit Datenanalysen einbeziehen
Herausforderungen, Durchführung und Vorteile mit Anwendungsbeispielen



Marc Eulerich, Jan Grüne

Die Nutzung von Datenanalysen und Technologie wird nicht nur in der Internen Revision bereits seit vielen Jahren intensiv diskutiert – und Best-Practice-Konzepte werden gesucht. Obwohl verschiedene Unternehmen Datenanalyseroutinen bereits seit vielen Jahren implementiert haben, sind andere Revisionsfunktionen und Unternehmen noch nicht so weit entwickelt. Vor diesem Hintergrund stellt der folgende Beitrag ein Grundkonzept zur Einbindung von Datenanalysen dar und gibt verschiedene Anwendungsbeispiele innerhalb des Drei-Linien-Modells.

Der Einsatz innovativer Prüfungsinstrumente und -methoden hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Die mit der Einführung moderner ERP-Systeme einhergehende, verbesserte Datenverfügbarkeit ermöglicht zahlreiche IT-gestützte Ansätze, die (Finanz-)Prüfungen unterstützen und helfen, Risiken zu. Vor diesem Hintergrund bieten Data Analytics und Data Mining, gegebenenfalls in Kombination mit der Automatisierung einzelner Prozessschritte, ein enormes Potenzial zur Verbesserung der Effektivität und Effizienz von Assurance-Aktivitäten.


Dieser Beitrag aus der Zeitschrift für Interne Revision (ZIR) (Ausgabe 6, 2022, Seite 277 bis 283) 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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Im Überblick

Zeitschrift Interne Revision (ZIR)

  • Mission für die Zukunft der Internen Revision

    "Der beste Weg, die Zukunft vorauszusagen, ist, sie selbst zu gestalten." (Willy Brandt) Dieses Zitat passt sicherlich auf eine Vielzahl von Personen, Gelegenheiten, Unternehmen und Funktionen. Und es gilt für die Interne Revision im Allgemeinen sowie für die Konzernrevision der Deutschen Telekom im Speziellen. Die makroökonomische Lage, geopolitischen Spannungen, technologische Weiterentwicklung, stetig zunehmende Kundenerwartungen, Lieferkettenengpässe und immer komplexer werdende Regulatorik in einem schneller werdenden Geschäftsumfeld, stellen die Unternehmen vor große Herausforderungen.

  • KI und Interne Revision

    Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) sind seit einigen Jahren gängige Begriffe auf nationalen und internationalen Kongressen. Bisher konnte der gesunde Menschenverstand die KI in der Internen Revision noch schlagen. Doch die Frage bleibt: Wo treffen KI und gesunder Menschenverstand bereits aufeinander?

  • Sicheres Prüfungsurteil erreichen

    Process Mining ist eine innovative Technologie, die dazu beitragen kann, die Effektivität und Effizienz der Prüfungsleistungen im Rahmen der Internen Revision zu steigern.

  • Gebäudezertifizierungssysteme und Nachhaltigkeit

    Die Corporate Social Responsibility Berichtspflicht (CSR) nach der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) wie auch die Ermittlung und Prüfung von Risiken nach dem Environmental Social Governance-Modell (ESG) gehören mittlerweile in vielen Revisionsplänen zum Aufgabenkatalog.

  • Risikoorientierte Prüfungsplanung

    Unternehmen sehen sich zunehmend mit volatilen, unsicheren und komplexen Veränderungen durch Globalisierung und Klimawandel und mit geopolitischen Risiken konfrontiert. Gleichzeitig müssen sie steigendem Kostendruck und der digitalen Transformation von Produkten, Services und Geschäftsprozessen begegnen und die wachsenden Anforderungen der Regulatorik erfüllen.

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