Kategorie: Digitalisierung

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Digital Internal Audit

Durch unabh√§ngige und objektive Pr√ľfungsaktivit√§ten hilft die Interne Revision die Risikosituation des Unternehmens angemessen zu beurteilen. Die Interne Revision tr√§gt auch dazu bei, die Prozessabl√§ufe zu verbessern und die Effektivit√§t der Kontrollsysteme zu erh√∂hen. Um richtig auf die digitale Transformation zu reagieren, muss die Interne Revision jedoch auch die Entwicklung disruptiver, innovativer und transformativer L√∂sungen vorantreiben. Dadurch steigt die Qualit√§t der Pr√ľfung und die Rolle der Internen Revision ver√§ndert sich. Die Interne Revision befindet sich bei der Digitalisierung im Zugzwang, denn trotz der aktuellen Ver√§nderungen hat sich die T√§tigkeit und das Pr√ľfungsvorgehen der Internen Revision in den letzten Jahren nur punktuell ver√§ndert. Um den Anschluss nicht zu verlieren, muss sich die Art und Weise √§ndern, wie Revisionspr√ľfungen durchgef√ľhrt werden.

Text Mining im Finanzsektor: Einfache und schnelle Analyse von Texten zur Generierung von Erkenntnissen und Effizienzsteigerungen

Text Mining ermöglicht die (teil-) automatisierte Auswertung von Texten in einem Umfang, der durch herkömmliche manuelle Analysen nicht zu bewältigen ist.

Dank Text Mining k√∂nnen Mitarbeitende aus der Informationsflut an Texten im Unternehmen relevante Daten ohne gro√üen Zeitaufwand f√ľr sich erschlie√üen. Auch werden neue Erkenntnisse gewonnen, auf deren Basis schnellere Entscheidungen getroffen werden k√∂nnen, wodurch Unternehmen Effizienzsteigerungen wie bspw. durch Produktoptimierung oder Kosteneinsparpotentiale verzeichnen.

Vertrauensvoller Einsatz von k√ľnstlicher Intelligenz im Finanzsektor – Das BSI ver√∂ffentlicht weltweit ersten Compliance Kriterienkatalog f√ľr K√ľnstliche Intelligenz

Das Bundesamt f√ľr Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat am 2. Februar 2021 den ersten Kriterienkatalog f√ľr den vertrauensw√ľrdigen und sicheren Einsatz von K√ľnstlicher Intelligenz (KI) ver√∂ffentlicht.

Die Kriterien im AI Cloud Service Compliance Criteria Catalogue (AIC4) k√∂nnen vielf√§ltig angewendet werden: Als Grundlage f√ľr Pr√ľfungen nach ISAE 3000 (Revised) schaffen sie Transparenz f√ľr Nutzer von KI-Services. Ebenso bilden sie eine solide Grundlage f√ľr die Qualit√§tssicherung von KI im Entwicklungs- und Betriebsprozess.

Die neuen GoBD als Treiber der Digitalisierung

Das Bundesministerium der Finanzen hat mit dem BMF-Schreiben vom 28. November 2019 die ‚ÄěGrunds√§tze zur ordnungsm√§√üigen F√ľhrung und Aufbewahrung von B√ľchern, Aufzeichnungen und Unterlagen in elektronischer Form sowie zum Datenzugriff‚Äú (GoBD) neu gefasst und damit die GoBD vom 14. November 2014 ersetzt. In Kraft getreten sind die neugefassten GoBD seit dem 1. Januar 2020. In den neuen GoBD wurden punktuelle √Ąnderungen vorgenommen, die zum einen zur Klarstellung dienen und zum anderen die Entwicklung hin zu digitalen Prozessen ber√ľcksichtigen und die Nutzung von aktuellen Technologien unterst√ľtzen.

K√ľnstliche Intelligenz im Finanzsektor

K√ľnstliche Intelligenz (KI) hat das Potential die Arbeitsweise von Banken fundamental zu ver√§ndern. Computer, welche auf KI basierende Technologien nutzen, imitieren die Funktionsweise menschlicher Intelligenz und repr√§sentieren eine besonders komplexe Art von Automatisierung. Wir gliedern Automatisierungen in solche, die menschliche T√§tigkeiten lediglich unterst√ľtzen und solche, die T√§tigkeiten vollst√§ndig autonom ausf√ľhren. Alternativ k√∂nnen sich Automatisierungen in ihrem Grad von Anpassungsf√§higkeit unterscheiden: es gibt Systeme, welche f√ľr festgelegte Aufgaben programmiert sind und solche, die sich selbstst√§ndig an neue Gegebenheiten anpassen k√∂nnen.

Auditierung von Blockchain

Die Auditierung von Blockchain-Technologien

Die Blockchain gilt als eine der großen Technologietrends der letzten Jahre mit dem Potential die Unternehmenslandschaft und das Finanzwesen fundamental zu verändern.  Mit ihrem dezentralen Aufbau bietet sie die Möglichkeit Intermediäre in Geschäftsprozessen zu ersetzen, die Transparenz zu erhöhen und die Manipulation von Daten zu verhindern. Sie eröffnet somit große Perspektiven und stellt gleichzeitig eine Alternative zu traditionellen Finanztransaktionen dar.

Digitale Prozessanalysen mit Process Mining

Ineffiziente und verzweigte Gesch√§ftsprozesse sind zentrale Kostentreiber f√ľr jedes Unternehmen und beeinflussen die Unternehmensleistung direkt. Process Mining erm√∂glicht digitale Prozessanalysen und unterst√ľtzt damit bei der Prozessoptimierung, einem Schl√ľsselthema und ersten Schritt in Richtung Digitalisierung.

Process Mining leitet einen Paradigmenwechsel ein ‚Äď von a priori Wissen (Modellierung des Gesch√§ftsprozesses basierend auf Annahmen) zu einem a posteriori Einblick (zu sehen, wie der Gesch√§ftsprozess tats√§chlich abl√§uft). Die Technologie erm√∂glicht wertvolle Einblicke in die tats√§chlichen Unternehmensabl√§ufe durch Rekonstruktion, Visualisierung und Analyse der digitalen Fu√üspuren IT-gest√ľtzter Prozessaktivit√§ten.

Digitalisierung von Geschäftsprozessen im Finanzsektor

Warum Digitalisierung von Geschäftsprozessen?

Im Finanzsektor wird die Digitalisierung als gro√üe Chance wahrgenommen, um Prozesse und Systeme fit f√ľr die Zukunft zu gestalten. Insbesondere die Gesch√§ftsprozesse von Finanzdienstleistern stehen im Fokus, da diese meist auf gewachsenen Strukturen und selbstentwickelten Kernbankensystemen basieren. H√§ufig k√∂nnen diese durch die Einf√ľhrung und Nutzung neuer Technologien effizienter gestaltet werden. Dar√ľber hinaus f√∂rdert der Einsatz von digitalen Technologien die Transparenz und Flexibilit√§t und erm√∂glicht es, flexibler auf Kunden- und Marktanforderungen zu reagieren.

Anhand von drei Beispielen zeigen wir welches Digitalisierungs- und Optimierungspotential bei Finanzdienstleistern in der Regel besteht. Anschließend stellen wir unseren erprobten Ansatz vor, mit dem Digitalisierungs- sowie Optimierungspotenziale identifiziert und umgesetzt werden können.