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Prof. Dr. Nick Gehrke

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Teil IX der Serie "Das Digitale Audit von SAP Prozessen im Verkauf"

Daten- und Prozessanalysen können großen Nutzen in der Revision bringen. Aber es besteht häufig folgendes Problem: Wie kann man den zahlreichen und umfangreichen Ergebnissen im Anschluss überhaupt nachgehen? Muss man allen Fällen, die eine Datenanalyse hervorbringt, nachgehen? Denn das sind häufig viel zu viele! Häufig sind Revisoren von dem Umfang der Ergebnismenge von Datenanalysen schlicht erschlagen. Im Folgenden möchte ich vorstellen, wie man vorgehen kann.

 

1. Das Digitale Audit von SAP Prozessen im Verkauf
2. So prüfen Sie automatisiert Stammdaten im Verkauf
3. Prozessprüfung im Verkauf: Am Anfang stehen Aufträge und Lieferungen
4. Leistung erbracht: Prüfung von debitorischen Rechnungen
5. Hier fließt das Geld: Eingehende Zahlungen prüfen
6. Achtung Ausreißer! So entdecken Sie exotische Prozesse
7. Das sollte Sie nicht interessieren: SAP Datenstruktur im Verkauf
8. So prüfen Sie die tatsächliche Funktionstrennung im Verkauf
9. Schluss mit der Automatisierung: Professional Judgement im Verkauf

 

Divide et Impera

"Teile und Herrsche" - sagt der Lateiner. Das bedeutet schlicht folgendes: Ist eine Aufgabe zu schwer, unterteile man die Aufgabe in Untergruppen und kümmere sich um die einfacher zu bearbeitenden Untergruppen, bis man alle Untergruppen bearbeitet hat. Was bedeutet das für die Interpretation einer Datenanalyse für den Revisor?

Ich habe insgesamt über 125 Indikatoren für Prozessschwächen implementiert (über alle Prozesse Einkauf, Verkauf, Anlage- und Umlaufvermögen, sowie prozessübergreifend). In dieser Serie wurden dabei im Bereich Verkauf verschiedene Indikatoren davon vorgestellt. Während der Implementierung kam genau das beschriebene Problem der zu zahlreichen Ergebnisse auf und deshalb musste dafür eine Lösung konstruiert werden. Ich erkläre es an einem Beispiel - nehmen wir den folgenden Indikator:

 

Verspätete Zahlung

Dieser Indikator ist dem Prüfungsziel Wirtschaftlichkeit zugeordnet.

Es besteht das Risiko verspäteter Zahlungseingänge und von Liquiditätsengpässen sowie Zinsverlusten.

Das Kriterium für diesen Indikator ist:

Der Beleg wird markiert, weil der Kunde spät nach Rechnungsstellung bezahlt hat (1,5-mal später als die durchschnittliche Zahlungsmoral in Tagen).

Man stelle sich nun vor, davon seien 1854 Belege betroffen, die durch diesen Indikator markiert wurden. Schnell kommt dem Revisor bei dieser Anzahl der Gedanke hoch, er hätte besser niemals die Datenanalyse gemacht! Wie soll man 1854 Indikationen nachgehen?

Um diesem Problem zu begegnen, habe ich das Konzept des "Profils" erdacht, welches konsequent bei zapliance umgesetzt wurde. Es ist ganz einfach: Jeder Beleg, der von einem Indikator markiert wurde, wird automatisch in eine bestimmte Gruppe sortiert. Was diese Gruppen jeweils sind, ist bei jedem Indikator anders und hängt mit dem fachlichen Analyseziel des Indikators zusammen. Sinn und Zweck ist dann, dass man sich im Wesentlichen nur noch die Ergebnisgruppen ansehen muss und nicht mehr alle einzelnen Belege in den Gruppen.

Verfolgen wir das Beispiel mit dem Indikator "Verspätete Zahlung" weiter. Dieser Indikator bildet seine Profile nach dem Kriterium "Tage nach denen die Zahlung eingegangen ist", d.h. alle Belege mit Zahlungseingang 0-30 Tage (Profil 1), 31-60 Tage (Profil 2), 61-90 Tage (Profil 3), ... (Profil n) nach der 1,5-fachen Zahlungsmoral in Tagen werden einem Profil, einer Gruppe, zugeordnet. Beispielsweise kommt dabei heraus, dass die 1854 Belege in 3 Profile mit 3 verschiedenen Tagesintervallen eingeteilt werden.

Der Revisor kann sich dann auf das Profil konzentrieren, welches besonders viele säumige Zahler enthält oder noch besser auf das Profil, in dem besonders spät gezahlt wurde. Durch die Profile findet eine besondere Fokussierung auf die höchsten Risiken oder interessantesten Fälle statt. Zufallsstichproben verlieren an methodischem Wert.

Man auditiert insofern nicht mehr einzelne Fälle, sondern Fallgruppen, was das Audit viel effizienter macht und auch zu einem sehr guten Verständnis der auditierten Einheit führt.

In dem angeführten Beispiel muss also der Frage nachgegangen werden:

Welche Kunden befinden sich in Profilen mit besonders langsamen Zahlungsverhalten?

... und damit wäre die Prüfung des Indikators abgeschlossen.


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