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BBK Nr. 14 vom

BIG DATA und Continuous Auditing – Betriebliche Daten und Betrug im Kontext prüferischer Urteilsbildung

Roger Odenthal

Den ausführlichen Beitrag finden Sie in .

I. „Normalität“ betrieblicher Zahlen?

[i]Harle/Olles, Die moderne Betriebsprüfung, 2. Aufl., Herne 2014 In der kriminalistischen Praxis wird Betrug allgemein als „abweichendes Verhalten“ charakterisiert, welches sich – so die Vermutung – in einer Normabweichung bei Unternehmensdaten abbilden soll. Jedem hierauf bezogenen bewussten oder statischen Auswertungsalgorithmus liegt somit die Vorstellung zugrunde, dass sich betriebliche Zahlen in vorhersehbaren Mustern zusammenfinden, z. B. als Benford-Set, Normal- oder Pareto-Verteilung, gegen die Betrugsfaktoren geprüft werden können.

Bereits diese einfach strukturierte Auffassung lässt sich mit praktischen Erkenntnissen kaum in Übereinstimmung bringen. Vielmehr ist der Entstehungsprozess solcher Zahlen in einen komplexen sozio-technischen Kontext eingebunden. Betriebliche Zahlen spiegeln somit regelmäßig eine höchst individuelle Konstellation, in die Betrug lediglich mit einem homöopathischen Anteil eingeht.

[i]Odenthal, Trau, Schau, Wem? – Kritische Anmerkungen zur digitalen Betriebsprüfung, BBK 1/2010 S. 31 NWB XAAAD-34282 Viele eher grobe statistische Auswertungsalgorithmen orientieren sich demgegenüber primär an den Erkenntnissen aus allgemeinen geschäftlichen Aktivitäten, mit der Folge, dass allein da...