Risikocontrolling mit dem G... / 13 Fazit

Risikocontrolling

Nicht nur durch das KonTraG (Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich) stehen Revision und Controlling vor der Aufgabe, ein wirkungsvolles Risikomanagement mit der Zielsetzung der risikoorientierten Systemprüfung zu implementieren, was neue Werkzeuge zur Risikoanalyse und zur Risikoprävention erfordert. Insbesondere im Bereich des Risikocontrolling geht es dabei über das Aufdecken von bereits aufgetretenen Risikofällen und historisch entstandenen Inkonsistenzen in Datenmengen hinaus, hier stellen sich auch zukunftsorientierte Fragen zum Umgang mit Risiken.

Weitere Anwendungen

Wie man dem Beitrag entnehmen konnte, sind die Ideen von Benford und Nigrini durch den Einsatz von MS-Excel im Risikomanagement äußerst einfach und trotzdem effektiv für das Tagesgeschäft nutzbar. Mit der Ziffernanalyse lassen sich Fragen zu Kostenabrechnungen, Tagesumsätzen oder auch Produktionszahlen genauso behandeln wie Eingangsrechnungen von Lieferanten und Dienstleistern. Stets eignet sich Benfords Gesetz dazu, Anomalien aufgrund der Ziffernstruktur in Zahlenmengen aufzuspüren, sofern eine Benford-Menge vorliegt. Die Ursachen auffälliger Häufigkeiten von Anfangsziffern in Zahlenmengen müssen dann qualitativ weiter analysiert werden, um den Hintergrund für diese Abweichungen aufzudecken.

Zukunftsorientiertes Risiko-Management

Das Gesetz von Benford bietet daher ein äußerst wirkungsvolles Instrument zur Aufdeckung von Manipulationen in größeren Datenmengen und hat über den reinen Revisionsbereich hinaus seine Eignung im Tagesgeschäft bereits in vielen praktischen Anwendungen bewiesen. Hierbei zeigt die großflächige Verbreitung und die fast universelle Einsetzbarkeit der Methoden von Benford und Nigrini in vielen Bereichen des Rechnungswesens, dass ein Grundwissen über deren Anwendung gerade für den Controller unabdingbar ist. Insbesondere im Risikocontrolling, wo auch zukunftsorientierte Fragestellungen zu lösen sind, zeigen neuere Konzepte, dass sich diese Ideen äußerst wirkungsvoll auch mit anderen Methoden aus der Statistik und dem Data-Mining zur Implementierung eines wirkungsvollen Risiko-Managements kombinieren lassen.

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