Internal Investigations. Dennis Bock

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СКАЧАТЬ Daten und unstrukturierten Inhalten, die manche Werkzeuge unterstützen, bietet dem Anwender die Möglichkeit grundverschiedene Informationsquellen integriert für die Analyse zu nutzen. Beispielsweise wäre die Suche nach einer personellen Identität in einem bestimmten Zeitintervall in Kombination mit handschriftlichen Notizen, E-Mails oder Telefonanrufen auf verschiedenen Datenträgern denkbar. Die Suchalgorithmen können hierbei bestimmte Zusammenhänge von Datensätzen aufzeigen, dokumentieren und den Analyseprozess entscheidend unterstützen.

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      Im Idealfall zeigen die Prüfungsergebnisse gewisse Risikomuster auf, die als Benchmarks selbstlernender Analysetools dienen, durch statistische Auffälligkeiten kenntlich gemacht sowie weiterentwickelt werden und somit auch auf unbekannte Risikomuster angewendet werden können.

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      Selbst Lösungen für den Fall, dass Informationen lediglich in Papierform oder in Form handschriftlicher Notizen zur Verfügung stehen, können von moderner Software geliefert werden. So können Scansysteme und professionelle OCR-Software eingesetzt werden, um Informationen zu digitalisieren, in verwertbare Formate zu konvertieren und somit elektronisch analysefähig zu machen.

b) WinIdea

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      WinIdea ist eine speziell für die Massendatenanalyse entwickelte Softwarelösung und findet hier aufgrund ihrer Verbreitung am Markt Beachtung. Sie wird in Deutschland seit 2002 von der Finanzverwaltung mittlerweile nahezu flächendeckend bei steuerlichen Außenprüfungen eingesetzt. Dies hat zur Folge, dass die steuerrelevanten Daten aufgrund der gesetzlichen Vorschriften regelmäßig in einer für IDEA lesbaren Form in Unternehmen vorliegen und grds. unverzüglich übergeben werden können (Z3-Zugriff). Das Programm bietet neben der individuellen Programmierung von Prüf-Makros standardisierte Funktionalitäten wie bspw. den Chi-Quadrat-Test oder die Benford-Analyse. Die Nutzung von Suchalgorithmen ist abhängig von den Prüffeldern und der Aufgabenstellung im Rahmen der internen Ermittlungen. Als Indikatoren für Unregelmäßigkeiten können hier exemplarisch Bankkonten im Ausland (Bankland ungleich Sitzland, Bankland in Steuerparadies), hohe Barzahlungen, glatte Buchungsbeträge oder andere mathematisch-statistische Auffälligkeiten auf den zu untersuchenden Konten genannt werden.

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Datenanalysen mit Tools wie WinIdea unterstützen neben der Erkennung von kritischen Prüfungsgebieten auch die Identifikation von Unregelmäßigkeiten, die bspw. auf eine einseitige Einflussnahme des Managements auf die Rechnungslegung oder das Außerkraftsetzen von Kontrollmaßnahmen hinweisen können.[19]

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      Das Institut der Wirtschaftsprüfer („IDW“) zeigt in seinem Prüfungshinweis „IDW PH 9.330.3“ Einsatzbereiche der Massendatenanalyse auf, welche von der Feststellung von Risiken wesentlicher Fehler in der Rechnungslegung über die Beurteilung des internen Kontrollsystems (IKS) bis hin zum Einsatz von Datenanalysen im Rahmen von aussagebezogenen Prüfungshandlungen reichen.

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      Obwohl der IDW PH 9.330.3 primär für Datenanalysen im Rahmen von Abschlussprüfungen entwickelt wurde, ergeben sich insbesondere im Bereich der Analyseansätze zur Beurteilung der Wirksamkeit des internen Kontrollsystems wesentliche Überschneidungen mit Ermittlungsansätzen der IT-Forensik. Ferner werden nicht nur rechnungslegungsrelevante Daten betrachtet, sondern auch Daten zur Steuerung und Überwachung von IT-Systemen, wie bspw. der Parametrisierung von ERP-Systemen, Logprotokolle zu Änderungen von Systemeinstellungen, die Verwaltung von Benutzerrechten sowie der Belegfluss und die Kontrolle von Schnittstellen.

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Für die Durchführung von Datenanalysen empfiehlt sich eine methodische Vorgehensweise, die typisiert in folgenden Teilschritten erfolgen kann:[20]

–	Festlegung der Indikatoren, die mittels Datenanalysen identifiziert werden sollen;
–	Definition der erwarteten Analyseergebnisse i.S.v. Vergleichs- und Erwartungswerten oder von Schwellen- und Toleranzwerten;
–	Auswahl geeigneter Analysewerkzeuge sowie Definition und Extraktion der für die Datenanalyse benötigten Daten;
–	Abstimmung der erhaltenen Daten auf Integrität (Richtigkeit, Vollständigkeit);
–	Aufbereitung der Daten für die Datenanalyse (z.B. Erstellung einer Prüfungstabelle, die alle relevanten Datenfelder für die Prüfungsschritte enthält);
–	Durchführung und Dokumentation der Datenanalyse und ihrer Ergebnisse;
–	Interpretation der Ergebnisse in Bezug auf die zu treffenden Prüfungsaussagen.

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      In der Praxis zeigt sich, dass der Prozess der Datenanalyse nicht linear, sondern eher rollierender bzw. evolutionärer Natur ist. Wurde bspw. bei einer Suche nach ungewöhnlichen Kassen- oder Bankabgängen eine verdächtige Buchung identifiziert, können ihre Spezifika (bspw. ein bestimmter Buchungstext, ein ungewöhnlicher User oder Buchungszeitpunkt, das Gegenkonto, etc.) als Ausgangspunkt für weitere Analyseschritte dienen.

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      Die Analyseergebnisse sind anschließend unter Berücksichtigung von Wesentlichkeitsaspekten, dem Grad der Korrelation unterstellter Zusammenhänge sowie der Verlässlichkeit des analysierten Datenmaterials kritisch zu hinterfragen. Grundsätzlich können Datenanalysen nur Hinweise auf die mögliche Existenz kritischer Sachverhalte liefern, wohingegen für eine gezielte Aufdeckung weitere Prüfungsschritte erforderlich sind.

c) Benford-Analyse und weitere Anwendungsbeispiele

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Häufig führen gerade vorsätzliche manipulative Handlungen zu Auffälligkeiten im Buchungsstoff, die mit gängigen Analysemethoden durch Abhängigkeits- und Strukturanalysen sowie dem Aufzeigen von Zusammenhängen oder Relationen sichtbar gemacht werden können. Hierzu bieten Softwarelösungen auch mathematisch-statistische Verfahren, wie bspw. die Benford-Analyse, die Hinweise auf Auffälligkeiten innerhalb des analysierten Datenbestandes geben.[21]

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      Der Benford-Analyse liegt die Annahme zugrunde, dass Zahlen einer bestimmten Häufigkeitsverteilung folgen. Insbesondere konnte empirisch wie auch mathematisch nachgewiesen werden, dass das Auftreten von Zahlen einer bestimmten Häufigkeitsverteilung unterliegt. Zahlen mit der Anfangsziffer 1 treten etwa 6,5-mal so häufig auf wie solche mit der Anfangsziffer 9. Liegt eine ausreichend große Datenbasis zugrunde, kann eine Abweichung von der anzunehmenden Häufigkeitsverteilung ein Indiz für eine Manipulation der Rechnungslegung sein.

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      Ebenfalls konnte nachgewiesen werden, dass bestimmte Zahlen von Menschen unterbewusst und individuell favorisiert werden. Anwendungsfälle sind bspw. manipulierte Fahrten- oder Kassenbücher, in denen diese "Lieblingszahlen" entgegen der natürlichen statistischen Verteilung gehäuft auftreten. Die Finanzverwaltung setzt die Benford-Analyse sowie den der Benford-Analyse ähnelnden Chi-Quadrat-Test bei der Prüfung von Fahrten- und Kassenbüchern ein. Die Verfahren werden – СКАЧАТЬ