Vorgehensweise revisorischer und forensischer Datenanalysen

Theorieteil:

• Einführung, Standards und Richtlinien analytischer Prüfverfahren
• Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen
• Vorgehen, Analyseplanung, Datenakquise, Werkzeuge und Berichterstattung

Praxisteil:

• Vorstellung und Installation der Analyseumgebung
• Datenextraktionsmöglichkeiten in SAP
• Einführung in die Python Programmierung und Jupyter Notebooks
• Anwendungsbeispiele regelbasierter Analyseverfahren

Das Seminar richtet sich an Mitarbeiter:innen der Abteilungen Compliance, Interne Revision, Internal Audit, Risk Management, Internes Kontrollsystem, welche in den folgenden Funktionen tätig sind:

• Data Analyst, Business Analyst, Analyst, Fraud Analyst oder Fraud Specialist,
• Referent:inin oder Sachbearbeiter:in für Compliance, Anti Geldwäsche bzw. Anti Money Laundering (AML) oder Anti Fraud,
• Anwender:in, Entwickler:in und Berater:in in Fraud Detection (IDEA oder ACL), Fraud & Risk Management bzw. Tax Compliance (u.A. SAP)

Zusätzlich richtet sich das Seminar an Mitarbeiter:innen in der Beratung, Prüfung oder in staatlichen Behörden mit den Funktionen:

• Forensic Data Analyst, Tax Data Analyst oder Audit Data Analyst
• IT Auditor, System oder Process Assurance Analyst
• Deals Data bzw. M&A Data Analyst

Für dieses Modul erhalten Sie 8,5 CPE Credits

Als Teilnehmer:innen lernen Sie die Grundlagen und Prozessschritte im Hinblick auf effiziente revisorische und forensische Datenanalysen kennen. Hierbei werden die einzelnen Schritte der Planung thematisiert sowie die Beschaffung der Daten, die Aufbereitung und dazugehörende wichtige Werkzeuge behandelt. Im praktischen Teil lernen Sie die Programmiersprache Python, entsprechende Programmierbibliotheken und Jupyter Notebooks kennen, um selbst erste regelbasierte Analysen durchzuführen.
 
 

1 Seminartag, 1 Web Session, 1 Theorieprüfung
Interaktiver Fachvortrag, praktische Übungen und Diskussion.