Treffer: Einsatz datengetriebener Methoden in der Internen Revision ; Application of Data-Driven Methods in Internal Audit
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Die vorliegende Masterarbeit untersucht den Einsatz von datengetriebenen Methoden in der Internen Revision zur Identifikation von Unregelmäßigkeiten und zur Steigerung der Effizienz sowie der Aussagekraft interner Prüfungen. Durch die Digitalisierung und komplexere Geschäftsprozesse entsteht ein erhöhter Bedarf an datengetriebenen Prüfungsansätzen, die eine umfassendere Abdeckung und präzisere Risikoeinschätzung ermöglichen. Traditionelle stichprobenbasierte Revisionsprüfungen stoßen angesichts wachsender Datenmengen zunehmend an ihre Grenzen. Methodisch kombiniert die Arbeit eine qualitative Literaturrecherche mit einer quantitativen Analyse eines synthetischen Datensatzes zu Finanztransaktionen und verbindet klassische Revisionsvorgänge mit Datenanalysen sowie interaktiven Visualisierungsansätzen. Die empirische Analyse wurde mithilfe von Python und Microsoft Power BI durchgeführt, um verdächtige Muster und Auffälligkeiten im Datensatz zu identifizieren. Die Ergebnisse der Analysen belegen, dass datenbasierte Verfahren deutliche Mehrwerte für die Interne Revision schaffen. So erlaubten explorative Analysen u.a. eine schnellere Identifikation besonders risikobehafteter Transaktionstypen, während das Benfordsche Gesetz Abweichungen von erwarteten Ziffernverteilungen aufdeckte, die als Indikatoren für potenzielle Manipulationen dienen. Zudem machten geografische und zeitliche Analysen Auffälligkeiten sichtbar, welche für eine risikoorientierte Prüfungsplanung genutzt werden können. Die Implikationen dieser Ergebnisse zeigen, dass datenbasierte Prüfverfahren die Qualität und Effizienz interner Prüfungen erhöhen, während visuelle Analysen die Verständlichkeit und bessere Kommunikation von Daten ermöglichen. Die Masterarbeit zeigt damit praxisnah, dass datengetriebene Ansätze nicht nur ein Zusatzinstrument, sondern künftig einen integralen Bestandteil einer modernen, risikoorientierten Internen Revision darstellen. ; This master’s thesis examines the application of data-driven methods in internal auditing to detect ...