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24.06.2020 | Jahresabschluss | Interview | Onlineartikel

"Mit Big Data urteilen Abschlussprüfer objektiver"

Autor:
Angelika Breinich-Schilly
5:30 Min. Lesedauer

Digitale Tools beschleunigen und verbessern die Prozesse in den Finanzabteilungen. Zudem liefern Big Data und Künstliche Intelligenz bei der Abschlussprüfung objektivere Ergebnisse. Warum Unternehmen dennoch zögern, erläutert Expertin Bianca Höffer.

Immer wieder wird eine schnellere Digitalisierung der Finanzprozesse gefordert. Wie weit sind die Unternehmen nach Ihrer Erfahrung in Deutschland überhaupt mit der digitalen Transformation in diesem Bereich? Haben Sie aktuelle Zahlen für uns?

So viel kann ich sagen: Jedes Unternehmen beschäftigt sich zumindest mit der Digitalisierung von Finanzprozessen. Gerade im Datenaustausch und bei einfachen repetitiven Tätigkeiten finden sich bereits Anwendungsfälle von Technologien wie Robotic Process Automation - kurz RPA. Die Schwerpunkte von RPA innerhalb einer Unternehmensstruktur liegen dabei auf verschiedenen Prozessen und Aufgaben - von der Dateneingabe und -erhebung über Reportings, Excel-basierte Tätigkeiten bis hin zur E-Mail-Kommunikation. Erste KI-Anwendungen außerhalb der Text- beziehungsweise Spracherkennung sind im Finanzbereich ebenfalls anzutreffen.

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Auswirkungen der Digitalisierung im Rechnungswesen – ein Überblick

Die Literatur hat in den letzten Jahren einen breiten Diskurs zur Digitalisierung im Rechnungswesen eröffnet. Während die erste Digitalisierungswelle noch grundlegende Digitalisierungsprozesse umfasste, betrifft die zweite Digitalisierungswelle das Unternehmen in seiner Gesamtheit und geht weit über eine digitale Datenverarbeitung hinaus. 

Sehen Sie Unterschiede bei der digitalen Entwicklung, wenn Sie einzelne Branchen oder verschiedene Unternehmensgrößen betrachten?

Die Unterschiede lassen sich nicht an der Unternehmensgröße fest machen. Während bei Großunternehmen die Entscheidungsprozesse eher schwerfällig sind, lohnt sich bei kleineren Unternehmen die Investition in eine digitale Infrastruktur teilweise - noch - nicht. Erkennbar sind Branchenunterschiede: Branchen mit einem hohen Kostendruck wie die Automobilzulieferindustrie oder Unternehmen mit digitalen Geschäftsmodellen wie Fintechs und Online-Händler sind digitaler. Am weitesten sind jedoch Unternehmen, die sich frühzeitig auf eine One-ERP-Lösung festgelegt haben und/oder ihre Prozesse standardisiert und harmonisiert haben. Das erleichtert den Einsatz von Technologie. 

Was macht die digitale Revolution der Abschlussprüfung für Unternehmen und ihre strategischen Entscheidungen so wichtig? Können sie das an konkreten KPIs festmachen?

Die Transparenz gegenüber dem Kapitalmarkt wird deutlich erhöht. Ursache-Wirkungszusammenhänge werden durch funktionsübergreifende Prüfungen von End-to-End-Prozessen in sämtlichen Transaktionen erkannt. Das erlaubt eine bessere Einschätzung, inwiefern strategische Maßnahmen mit Blick auf Miss- oder Erfolgskriterien wirken. Durch eine kontinuierliche Überprüfung, dem sogenannten Continuous Audit, werden die Auswirkungen von strategisch getroffenen Entscheidungen auf die Finanzlage der Unternehmen früher sichtbar. Das bedeutet, dass Bilanzpressekonferenzen oder Covenants Reportings, die aktuell frühestens 30 Tage nach Abschlussstichtag möglich sind, zukünftig innerhalb von 30 Tagen oder zu jedem beliebigen Zeitpunkt machbar sind.

Stehen Unternehmen in der aktuellen Lage besser da, wenn sie bereits weiter fortgeschritten sind mit der digitalen Umstellung ihrer Finanzabteilung und den dazugehörigen Prozessen? 

Deutlich, denn sie können ihr Unternehmen besser durch die Krisensituation navigieren. Sie sind hinsichtlich ihrer Liquiditätssituation transparenter, was derzeit entscheidend ist. Drohende Zahlungsausfälle von Kunden werden mithilfe eines Frühwarnsystems erkannt, ebenso wie weitere betroffene Aufträge - und das weltweit. So werden Gegenmaßnahmen gezielt und teilweise automatisiert ergriffen wie etwa durch automatisierte Liefer- und Leistungsstopps. Gleichzeitig kann das Unternehmen seine eigenen Zahlungsverpflichtungen optimal steuern.

Welche Rolle spielt Big Data im Prüfungsumfeld? Können Sie uns kurz die Vorteile, aber auch mögliche Risiken schildern?

Big Data spielt eine entscheidende Rolle für eine höhere Transparenz. Unternehmensspezifische KPIs aus transaktionalen Datenanalysen werden zusammen mit unternehmensexternen, branchenspezifischen KPIs in einem Modell kombiniert und zeigen relevante Risiken für die Abschlussprüfung auf. Das erlaubt eine fokussiertere Prüfung und verbessert die Unterstützung der Überwachungsorgane. Durch die eigene Berechnungen von Szenarien mittels Big Data können die Abschlussprüfer noch objektiver urteilen –  insbesondere in Themengebieten, in denen ein hohes Ermessen notwendig ist, wie bei der Beurteilung der Werthaltigkeit von Vermögenswerten. Dabei ist es essentiell, relevante und passende Informationen aus dem unüberschaubaren Datenpool auszuwählen. Die Auswahl sollte natürlich nachvollziehbar sein. Das erfordert eine höhere Branchenkenntnis. Darüber hinaus sind bei der Verwendung von Big Data weltweite urheber- und datenschutzrechtliche Regelungen zu berücksichtigen.

Haben Sie ein praktisches Beispiel?

Mithilfe von Mustererkennungsanalysen werden anstelle von Stichproben 100 Prozent der Transaktionen geprüft und Auffälligkeiten vor allem im Hinblick auf Manipulationen erkannt. Die Herausforderung besteht hier darin, die sogenannten False Positives, zu eliminieren. Das erfordert eine noch detailliertere Kenntnis der unternehmensindividuellen Prozesse, damit die digitale Prüfung auch tatsächlich so effizient ist, wie sie verspricht.

Obwohl auch mittelständische Betriebe immer häufiger über den Einsatz entsprechender Tools wie Big Data, KI oder Robotics im Finanzbereich nachdenken, hapert es bei vielen Firmen oft an der Umsetzung. Warum scheitern Unternehmen in der Praxis immer wieder an der Realisierung?

Meistens scheitert es an der Änderungsbereitschaft des Menschen. Seine Mitarbeiter frühzeitig in die Veränderungsprozesse einzubinden, ist daher entscheidend. Eine mangelnde positive Fehlerkultur in den Unternehmen sowie noch nicht ausreichend verfügbare qualifizierte Mitarbeiter insbesondere im Bereich Big Data, Cloud Computing und KI verhindern oder verzögern die Projektumsetzung. Mit den Technologien steigt auch die Komplexität. Das erfordert interdisziplinäre Zusammenarbeit, die die erfolgreiche Durchführung digitaler Projekte erschwert. Nicht zuletzt wird mit der Investition in die Digitalisierung ein Return on Invest erwartet. Jedoch bleibt dieser derzeit häufig hinter den Erwartungen zurück. Es dauert, bis sich Erfolge einstellen. Die Gründe, warum es an der Realisierung hapert, sind also vielseitig.

Mit welchen digitalen Technologien tun sich Unternehmen generell leichter und wo müssen sie mit größeren Hürden rechnen? Können Sie das an einem Beispiel festmachen?

Einfache Handhabung der Software und einfache Use Cases, also zum Beispiel der Ersatz einfacher repetitiver Tätigkeiten, erleichtern den Unternehmen den Einsatz von Robotics. Beim Einsatz von Big Data unterschätzen sie häufig die Anstrengungen, die die Vereinheitlichung der diversen Datenarchitekturen und Nomenklaturen mit sich bringen, insbesondere bei heterogenen IT-Landschaften. Zusätzlich verlangt der Datenschutz den Unternehmen viel ab. Auf die größten Hürden treffen sie beim Einsatz von KI: Neben der notwendigen Expertise fehlen meist die zum Training benötigten Daten in der erforderlichen Qualität. Eine KI-basierte Rechnungseingangserfassung ist beispielsweise nur so gut wie der für das Training zugrunde liegende Datensatz. Je mehr Fehlbuchungen enthalten sind, desto geringer ist das Confidence Level.

Wo sehen Sie die Digitalisierung der Finanzabteilungen mittelfristig, sagen wir in fünf oder zehn Jahren?

In den nächsten fünf Jahren werden wir die ersten Unternehmen sehen, die ein Continuous Accounting and Auditing bis auf wenige Ausnahmen haben werden. Wir arbeiten hier mit den ersten Mandanten konkret an der Umsetzung. Dabei finden neben einer One-ERP-Strategie im Wesentlichen Data Lakes und KI Anwendungen auf Machine-Learning-Basis Anwendung.
 

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