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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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