📌 Unzureichende Datenqualität, fehlende IT-Kompetenz und zunehmende regulatorische Anforderungen gefährden die Aussagekraft und Wirksamkeit revisionsinterner Prüfungen. Ohne verlässliche Daten, moderne Analysemethoden und IT-gestützte Prozesse bleibt die Revision hinter ihren Möglichkeiten zurück
Regulatorische Vorgaben zu Datenqualität & Datenschutz
• MaRisk, DSGVO & DORA – Anforderungen an die Datenverarbeitung und -sicherheit
• Konsequenzen unzureichender Datenqualität – Wie fehlerhafte Daten Prüfungen verzerren und Risiken verschleiern
• Datenschutz in der Revisionspraxis – Zweckbindung, Löschpflichten und Auftragsverarbeitung im Fokus der Aufsicht
Anforderungen an Datenqualität in der Revision
• Schutzziele der Informationssicherheit – Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit im Prüfkontext
• Relevanz für Prüfungsobjekte & -berichte – Warum Datenqualität die Grundlage risikoorientierter Prüfungen ist
• Herausforderungen in der Praxis – Welche Stolperfallen sich regelmäßig zeigen – und wie man sie vermeidet
IT-Standards und Frameworks im Prüfkontext
• MaRisk, DORA, ISO 27001 & BSI-Standards – Relevante Schnittstellen zur Internen Revision
• COBIT & ITIL – Welche Modelle helfen, IT-Strukturen besser zu verstehen und wirksam zu prüfen
• Ableitung konkreter Prüfungsaspekte – Frameworks systematisch in die Prüfungsplanung einfließen lassen
IT-gestützte Prüfmethoden & Datenanalyse
• Data Analytics & Continuous Auditing – Datenbasierte Prüfungsmethoden effektiv einsetzen
• Process Mining in der Revisionspraxis – Schwachstellen erkennen, Prozesse optimieren, Risiken aufdecken
• Praktische Anforderungen an Datenzugang & -aufbereitung
Effizienzsteigerung in der Prüfung durch digitale Tools
• Automatisierung von Prüfprozessen – Wo Robotic Process Automation (RPA) sinnvoll ist – und wo nicht
• KI & Machine Learning – Potenziale und Grenzen für die Interne Revision
• Einführung datengetriebener Prüfverfahren – Wie man Akzeptanz schafft und technische Hürden überwindet
Best Practices & Praxiserfahrungen
• Erfolgreiche Projektbeispiele
• Zusammenarbeit mit IT & Fachbereichen
• Lessons Learned & Umsetzungsstrategien – Was funktioniert – und was man besser lassen sollte