Towards Automated Analysis of Business Processes for Financial Audits

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1 Towards Automated Analysis of Business Processes for Financial Audits Michael Werner Universität Hamburg hamburg.de Max Brauer Allee Hamburg StB Prof. Dr. Nick Gehrke Nordakademie Köllner Chaussee Elmshorn Prof. Dr. Markus Nüttgens Universität Hamburg hamburg.de Max Brauer Allee Hamburg

2 Agenda Motivation Forschungsfragen und vorgehen Ergebnisse Zusammenfassung Seite 2

3 Motivation Finanzberichterstattung der Unternehme zur Information interessierter Parteien. Zum Schutz vor Fehlinformationen unterliegt die Finanzberichterstattung gesetzlich geregelten Prüfungspflichten. Unternehmenssicht Unternehmen Systemgestützte und automatisierte Verarbeitung großer Datenmengen Diskrepanz Prüfer Manuelle Prüfungsprozeduren Die Finanzberichterstattung basiert auf Daten, die in ERP Systemen während der Verarbeitung von Geschäftsvorfällen erzeugt werden. Die Transaktionsverarbeitung erfolgt automatisiert für zunehmend große Mengen von Transaktionen. Prüfersicht Prüfer müssen Aussagen über die Fehlerfreiheit der Finanzberichterstattung treffen. Für die Prüfung werden vorwiegend manuelle Prüfungshandlungen durchgeführt. Problemstellung Ungleichgewicht zwischen automatisierter Verarbeitung auf Unternehmensseite und manuellen Prüfungshandlungen auf Prüferseite führt zu ineffizienten oder ggf. ineffektiven Prüfungen Seite 3

4 Bedeutung der Geschäftsprozesse für die Jahresabschlussprüfung Wohlkontrollierte Geschäftsprozesse führen zur vollständigen und richtigen Erfassung rechnungsrelevanter Sachverhalte. Die Prüfung von Prozessen ist effizienter als die Prüfung einzelner Geschäftsvorfälle. Aber: Traditionelle Prüfungsverfahren z.b. Interviews und Begutachtung von Einzelbelegen nicht effizient und effektiv bei hohen Transaktionsvolumina komplexen Geschäftsprozessen zunehmender Intransparenz durch Integration von Informationssystemen. Phasen einer Jahresabschlussprüfung Voraussetzung für diese Phasen: verlässliches Verständnis der relevanten Geschäftsprozesse im Hinblick auf: Wertflüsse innerhalb der Prozesse Zusammenhang zwischen Geschäftsprozessen und Finanzkonten Seite 4

5 Forschungsansatz und Forschungsfragen Grundsätzliche Idee Einsatz geeigneter Process Mining Methoden als Business Intelligence Tool zur automatisierten Informationsgewinnung im Kontext der Jahresabschlussprüfung. Betrachtete Forschungsfragen Welche Erkenntnisse lassen sich aus der Anwendung bestehender Ansätze auf Echtdaten erzielen? Welche Schlüsse lassen sich aus dieser Analyse für die Weiterentwicklung bestehender Methoden für eine (voll)automatisierte Analyse von Prozessen ziehen? Seite 5

6 Mining Algorithmus Herkömmliche Mining Algorithmen basieren auf der zeitlichen Abfolge von Ereignissen. Der verwendete Algorithmus nutzt die logische Abfolge von Aktivitäten. Die logische Abfolge lässt sich unter Berücksichtigung der Struktur von Buchhaltungsbelegen ableiten (offene Posten Buchhaltung). Vorteile: Zuordnung und zeitliche Abfolge liegen nicht immer als originäre Daten vor. Die Vorgehensweise ist grundsätzlich systemunabhängig. Der verwendete Algorithmus erlaubt die Rekonstruktion von Prozessmodellen aus denen Wertfluss und Zusammenhang zu Finanzkonten hervorgeht. Nachteile: Keine Darstellung der zeitlichen Abfolge. Begrenzung auf offene Posten geführte Konten. Seite 6

7 Experimentaufbau Input ERP Data Event Log Process Instances Process Instances Activity Data Extraction Mining Verification Representation Output Software Components Event Log Process Instances Petri Nets Extraction Module Mining Module Renew Petri Nets yed Datenbasis Data Set #1 SAP IDES #2 Retail #3 Manufacturing Number of journal entries 115,060 92,487 1,764,773 Number of journal entry items 419, ,901 7,395,434 Number of process instances 81,171 40,130 1,035,805 Covered period 17 years 1 year 1 year Seite 7

8 Beispiel Prozessinstanzen Einfache Einkaufsinstanz (4 Transitionen) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] MB01 User 2 [ ] [ ] FB1S [ ] [ ] MR1M [ ] [ ] User 1 User 2 F110 User [ ] [ ] [0.00] [0.01] [ ] [536.24][80.44] Seite 8

9 Beispiel Prozessinstanzen Komplexe Instanz (3.075 Transitionen) Seite 9

10 Ergebnisse Netzgröße Sehr viele Prozessinstanzen mit sehr geringer Anzahl von Netzelementen (Kanten und Knoten). Sehr wenige Prozessinstanzen mit sehr großer Anzahl von Netzelementen. Nur 428 von ca. 40 Tausend Instanzen in Datensatz #2 haben eine Netzgröße über 100. Verteilung der Netzgrößen für Datensatz #2 Number of Instances Median Mean Number of Net Elements Data Set #1 SAP IDES #2 Retail #3 Manufacturing Mean value of net elements per instance Median value of net elements per instance Maximum of net elements per instance 32, ,870 4,769,379 Seite 10

11 Ergebnisse Transaktionscode Kombinationen Eine Nummer auf der X Achse bezeichnet eine Transaktionscode Kombination z.b. Nummer 39 [TBB1, FB01, FB1S, FB50]. Die Kombination 39 trat in Datensatz #2 bei 48 Instanzen auf. Die Anzahl der unterschiedlichen Transaktionscode Kombinationen ist im Verhältnis zu der Menge der Prozessinstanzen gering. Für die große Mehrheit der Instanzen gilt, dass nur sehr wenig unterschiedliche Transaktionscode Kombinationen auftreten. Die große Mehrheit der Instanzen besteht aus wenig Elementen und weist die gleichen Transaktionscode Kombinationen auf. Verteilung unterschiedlicher Transaktionscode Kombinationen für Datensatz #2 Number of Instances Median Transaction Code Combinations Seite 11

12 Ergebnisse Verwendete Konten Die Anzahl unterschiedlicher Konten in einer Prozessinstanz ist sehr gering. Es gibt nur sehr wenige Instanzen, die eine größere Anzahl unterschiedlicher Konten verwenden. Und selbst bei diesen ist die Anzahl im Vergleich zur Menge und Größe der Instanzen sehr gering. Die Aggregation von Plätzen, die Buchungen auf den gleichen Konten darstellen, könnte für große Prozessinstanzen zu einer signifikanten Komplexitätsreduktion führen. Number of Instances Verteilung der Anzahl vorkommender Konten für Datensatz #2 Median Mean 1 2 2, Number of Accounts Data Set #1 SAP IDES #2 Retail #3 Manufacturing Mean value Median value Maximum value Seite 12

13 Zusammenfassung Der Großteil der Instanzen weist eine geringe Netzgröße und gleiche Transaktionscode Kombinationen auf. Isomorphe Graphen könnten per Clusterbildung für Analyse oder Prüfungszwecke zusammengefasst werden. Große Prozessinstanzen können nicht durch einfache Betrachtung analysiert werden, da deren Komplexität zu groß ist. Ein vielversprechender Ausgangspunkt für die Komplexitätsreduktion großer Instanzen könnte die Aggregation gleicher Plätze sein, die Buchungen auf den gleichen Konten darstellen. Restriktionen Obwohl die Datensätze sehr umfangreich sind, stammen diese lediglich von zwei Unternehmen aus zwei unterschiedlichen Industrien. Die Rekonstruktion der Prozessinstanzen ist mit Hilfe des verwendeten Prototyps sehr zeitintensiv. Seite 13

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