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Benford’s Law als Mittel zur gutachterlichen Plausibilitätsabschätzung

Öffentliche und private Institutionen bzw. Unternehmungen produzieren aufgrund zunehmender digitaler Prozesse immer mehr Daten und Informationen. Diese sind nicht nur durch die Institutionen oder Unternehmen selbst zu verarbeiten, um basierend darauf Entscheidungen treffen zu können, sondern auch durch Berufsgruppen wie Wirtschaftsprüfer und Sachverständige. Sie stehen jedoch vor der Herausforderung, in einer Menge an übergebenen Daten die wesentlichen und relevanten Informationen zu bestimmen und darauf Schlussfolgerungen zum Beispiel zum Vorliegen von betrügerischen Handlungen zu ziehen.

Data Mining, ein Zweig der Informationstechnologie, beschäftigt sich genau mit der Identifizierung von Mustern in strukturierten Datenbeständen. Neben der öffentlichen Verwaltung kommen derartige Analysen schon standardmäßig im Rahmen von Jahresabschlussprüfungen vor.

Eine Methode, um festzustellen, ob ein Datenbestand vollständig und ohne Manipulation an den Wirtschaftsprüfer übergeben wurde, ist die Überprüfung der Häufigkeiten von vorkommenden Ziffern unter Verwendung des Benford’schen Gesetzes. Dieses wurde erstmals 1881 entdeckt und ab 1938 tiefergehend erforscht. Das Gesetz besagt, dass in einer Menge an Zahlenwerten, Zahlen mit der führenden Ziffer 1 am häufigsten vorkommen und Zahlen mit der führenden Ziffer 9 am seltensten.

Wurde nun der Datenbestand nachträglich verändert oder wurden manipulierte Einträge erzeugt, so entspricht die Datenmenge mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht dem Benford’schen Gesetz, wodurch detaillierte Prüfungshandlungen des Abschlussprüfers ausgelöst werden können und die Qualität der zur Verfügung gestellten Daten kritisch zu hinterfragen ist.

Die Publikation, im Journal „Sachverständige“ Heft 1/2018 veröffentlicht, basiert auf der Masterarbeit von Christian Reischl, welcher im Zuge seines Informatik-Studiums an der FH Wiener Neustadt unter Betreuung von Ingo Feinerer entstanden ist. Christian Reischl arbeitet als Datenanalyst in einer internationalen Wirtschaftsprüfungskanzlei und setzt derartige Methoden täglich ein, um aus verschiedenen, rechnungslegungsrelevanten Datenbeständen, Informationen zu extrahieren und Entscheidungen und Schlussfolgerungen von Abschlussprüfern dadurch zu unterstützen. Die in der Publikation gezeigten Methoden sind dem Themenfeld Data Science zuzuordnen.


Fachhochschule Wiener Neustadt für Wirtschaft und Technik GmbH

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