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Automatisierte Deliktrevision

Betriebliche Betrugsaufhellung und Big Data
Betriebliche Daten und Betrug im Kontext prüferischer Urteilsbildung

Von Roger Odenthal

(16.03.16) - Betrugsdetektion ist ein gleichermaßen wichtiges und schwieriges Aufgabenfeld der internen Revision. Zu fehlenden eindeutigen Signalen gesellen sich häufig begrenzte Handlungsspielräume für wirksame Untersuchungen. Die kontinuierliche Analyse betrieblicher Massendaten mittels statistischer Algorithmen eröffnet vermeintlich einen Ausweg aus diesem Spannungsfeld. Doch wo führt er hin? Decken sich praktische Prüfungserfahrungen mit den Erwartungen, welche, geschürt durch zahlreiche Veröffentlichungen, an betriebliche Revisionsstellen herangetragen werden? Die nachfolgenden Ausführungen blicken in diesem Zusammenhang auf mögliche Risiken der technisch determinierten Inspiration und alternative Denkansätze.

"Oft hilft uns nur Kommissar Zufall" gestehen Verantwortliche namhafter Wirtschaftsprüfungsgesellschaften, die sich häufig mit bilanziellen oder steuerlichen Folgen von Personaldelikten und Managerkriminalität auseinandersetzen müssen. Auch die Interne Revisoren stehen vor der Herausforderung, wirtschaftskriminelle Handlungen in Ihren Organisationen einzudämmen. Bei der Suche nach neuen Prüfungstechniken zur Aufdeckung wirtschaftskrimineller Handlungen erfährt die Auswertung betrieblicher Massendaten mittels artifizieller Intelligenz besondere Aufmerksamkeit. Folgt man in diesem Zusammenhang den Offerten hierauf spezialisierter Berater und Software-Hersteller, dann können forensische Algorithmen sowie statistische Analysen die Spuren des Fehlverhaltens von Mitarbeitern mit hinreichender Sicherheit aufdecken.

Dieser Beitrag aus der Zeitschrift für Interne Revision (ZIR) (Ausgabe 1, 2016, Seite 5 bis 13) 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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