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WP Praxis Nr. 7 vom Seite 198

Der Einsatz von Big Data im Rahmen der Jahresabschlussprüfung

Ausgewählte Anknüpfungspunkte im Zuge analytischer Prüfungshandlungen

Dr. Markus Widmann und Dipl.-Volksw. Christian Velte

Der vorliegende Beitrag diskutiert einen möglichen Einsatz von Big Data im Rahmen der Jahresabschlussprüfung. Nach einer Begriffsdefinition und Bestandsaufnahme zum Einsatz von Datenanalysen in der Abschlussprüfung als Status quo werden ausgewählte analytische Prüfungshandlungen zur Prüfung von Umsatzerlösen und Gewährleistungsrückstellungen zur Diskussion gestellt, die auf Grundlage von Big Data basierten externen Datenquellen beruhen. Während die Prüfung der Umsatzerlöse von einer klassischen Abweichungsanalyse und einer damit einhergehenden Aufteilung der Preis- und Mengenkomponenten in externe und interne Einflussgrößen profitieren könnte, vermag die Auswertung von Social-Media-Aktivitäten wertvolle Anknüpfungspunkte für die Ermittlung von Schätzwerten bei der Prüfung von Gewährleistungsrückstellungen zu liefern. Eine mögliche Nutzung dieses Big-Data-basierten Potenzials muss sich jedoch der Diskussion zur Relevanz und Verlässlichkeit als Prüfungsnachweis und nicht zuletzt den Anforderungen an die notwendige Qualität des Datenmaterials stellen.

Geißler, Digitaler Datenzugriff, infoCenter NWB XAAAB-26807

Kernaussagen
  • Der Einsatz von Datenanalysen in der Abschlussprüfung kann sich auch auf extern verfügbare Daten beziehen.

  • Der Einsatz von Big Data im Zuge analytischer Prüfungshandlungen ist im hohen Maße von exogenen Faktoren und der Datenqualität abhängig.

  • Eine Nutzung von Big Data im Zuge analytischer Prüfungshandlungen kann zur Effizienzsteigerung beitragen und insbesondere im Bereich der Umsatzerlöse das Ausmaß an Einzelfallstichproben reduzieren.

I. Einleitung

Der digitale Wandel ist heutzutage allgegenwärtig. Neue Technologien wie Cloud Computing, Blockchain oder Big-Data-Analytics durchdringen sämtliche Branchen. Neben dem Internet of Things nehmen auch soziale Medien und die Künstliche Intelligenz selbstlernender Systeme maßgeblichen Einfluss auf das wirtschaftliche Leben.

Getreu der Devise „alles was digitalisiert werden kann, wird digitalisiert“ , eröffnet sich dem Anwender der Zugang zu einem Pool mit gewaltiger Dimension, in dem er nahezu beliebig Daten in bisher nicht gekanntem Ausmaß generieren, auslesen und interpretieren kann. Big-Data-Analytics entwickelt sich dabei zunehmend zu einem Schlagwort, mit dem die Erwartungshaltung verbunden ist, die großen Datenmengen durch deren Aufbereitung, Analyse und Sicherung in Mehrwerte verwandeln zu können.

Unternehmensseitig geht damit einher, dass sich Geschäftsprozesse bzw. ganze -modelle an diese Entwicklung anpassen, rasant verändern oder aber überhaupt erst zur Entstehung gelangen. Durch eine Studie von PwC konnte zuletzt erhoben werden, dass rund drei Viertel aller Unternehmen einen kurz- bis mittelfristigen Einsatz von Big Data planen.

Während Big Data ein zu prüfendes Unternehmen damit unmittelbar betrifft, ergibt sich für den Wirtschaftsprüfer ein Bezugspunkt vornehmlich (noch) mittelbar, nämlich dann, wenn er zum Abschlussprüfer derart betroffener Unternehmen bestellt wurde. Seine dann notwendigen Prüfungshandlungen sind so auszurichten, dass sie identifizierte Risiken adressieren und minimieren. Dabei sind sie zeitsparend und effizient durchzuführen.

Ein Einsatz von Big Data im Rahmen des Prüfungsprozesses wäre folglich dann c. p. anzuraten, wenn er im Stande wäre, entweder den Output der Prüfung (vor allem die Qualität) zu erhöhen oder den Input (vor allem die aufgebrachte Zeit bzw. die Kosten der Prüfungsdurchführung) zu reduzieren. Als Determinante der Wirtschaftlichkeit und damit Relation dieser S. 199beiden Bezugsgrößen im Kontext der Jahresabschlussprüfung gilt gemeinhin das Wechselspiel der Einflussfaktoren Risiko, Prüfungshandlung und Wesentlichkeitsgrenze.

Der vorliegende Beitrag nimmt dies zum Anlass und reflektiert mögliche Big-Data-basierte Prüfungshandlungen. Konkret soll der (derzeitig) praktische Nutzen dieser und eine etwaige Effizienzsteigerung reflektiert werden. Zunächst erfolgt hierzu eine Begriffsbestimmung . Darauf aufbauend durchleuchten wir IDW PH 9.330.3 als den berufsständischen Hinweis zum Einsatz von Datenanalysen im Rahmen der Abschlussprüfung, bevor Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes von Big Data bewertet werden.

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Nutzungsdauer:
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Seiten: 5
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