Datenanalyse

Die Datenanalyse spielt eine zentrale Rolle im Risiko- und Compliance-Management moderner Unternehmen. Sie ermöglicht es Compliance-Beauftragten, Geldwäschebeauftragten, Risikocontrollern und weiteren Verantwortlichen, tiefgreifende Einblicke in ihre Geschäftsdaten zu erhalten und diese effektiv für das Erreichen ihrer Compliance- und Risikomanagementziele einzusetzen.

Komplexität der Datenlandschaft:

Angesichts der Vielfalt und Komplexität der Datenquellen – von ERP-Systemen wie SAP und Oracle bis hin zu Cloud-Diensten wie AWS und spezialisierten Anwendungen wie Salesforce und SAS – besteht die Herausforderung darin, relevante Daten für die verschiedenen Compliance-Anforderungen (KYC, KYE, KYS, KYT, KYI, KYB) und Risikomanagementbedürfnisse (Adressausfallrisiken, Marktpreisrisiken, Liquiditätsrisiken etc.) zu identifizieren, zu extrahieren und aufzubereiten.

Datenextraktion:

Die Extraktion muss sorgfältig geplant werden, um sicherzustellen, dass die Daten vollständig und genau sind und im Einklang mit datenschutzrechtlichen Vorgaben stehen. Dies erfordert eine gründliche Vorbereitung der Originaldaten, Anpassungen im Format und in den Strukturen sowie eine nachfolgende Importkontrolle, um Importfehler zu minimieren.

Datenaufbereitung:

Nach der Extraktion folgt die Aufbereitung der Daten, die die Zusammenführung von Datenbeständen, Formatierung, das Anhängen zusätzlicher Informationen und das Entfernen unnötiger Felder umfasst. Diese Phase ist entscheidend, um Daten in eine analysierbare Form zu bringen.

Datenanalyseverfahren:

Descriptive Analytics: Durch die deskriptive Analyse werden Muster in den Daten sichtbar, zum Beispiel bei der Auswertung von Geschäftsbeziehungen im Rahmen des KYC-Prozesses oder bei der Beobachtung von Transaktionstrends, um Auffälligkeiten zu identifizieren.
Diagnostic Analytics: Bei der diagnostischen Analyse werden Daten tiefgreifend untersucht, um Ursachen für bestimmte Risiken oder Compliance-Verstöße zu finden. Dies beinhaltet Methoden wie die Gegenkontenanalyse oder das Aufspüren von Transaktionen mit nahestehenden Personen.
Predictive Analytics: Mithilfe von Prognosemodellen lassen sich zukünftige Risiken abschätzen. Hierbei kommen fortgeschrittene statistische Verfahren und maschinelles Lernen zum Einsatz, um etwa Liquiditätsrisiken oder potenzielle Rechtsrisiken zu prognostizieren.
Prescriptive Analytics: Die präskriptive Analyse gibt Empfehlungen ab, wie auf bestimmte Risikoerkenntnisse reagiert werden sollte, um die Einhaltung von Compliance-Vorgaben zu gewährleisten.

Feststellung wesentlicher Fehler:

Ein integraler Bestandteil der Datenanalyse ist die Identifizierung und Korrektur wesentlicher Fehler. Analytische Verfahren ermöglichen es der internen Revision, Abweichungen und Anomalien in den Finanzberichten zu entdecken und die Qualität der Finanzberichterstattung zu verbessern.

Schlussfolgerung:

In der Ära der Big Data ist die Fähigkeit zur effizienten Datenanalyse entscheidend für die Sicherstellung der Compliance und das Management von Risiken. Die Nutzung von Massendatenanalysen für Continuous Monitoring und Auditing-Prozesse stellt sicher, dass Unternehmen proaktiv auf Veränderungen im Risikoumfeld reagieren und regulatorischen Anforderungen stets einen Schritt voraus sind.