Automatisieren Sie die Selektion von Journalbuchungen. Zusätzlich zu den ausgewählten Hochrisikokriterien mit moderner, ML-basierter Anomalieerkennung erhöhen Sie dabei auch die Prüfungsqualität.
Bei ordentlichen Revisionen stehen Prüfungsteams oft vor Herausforderungen, die sowohl den Zeitplan als auch die Relevanz ausgewählter Buchungen beeinträchtigen.
Die Aufbereitung von Rohdaten bis zur Auswahl kann Prüfer je nach Umfang Stunden bis Tage kosten, was den Fokus auf die Prüfarbeit erheblich belastet.
Prüfer wenden Risikokriterien an, ohne vorher das unternehmensspezifische Typenbild zu haben, z. B. wie viele potenzielle Treffer es für andere Risikokriterien gibt.
Ungewöhnliche Muster bleiben bei üblichen Hochrisikokriterien unentdeckt, was das Prüfrisiko erhöht.
Mangelhafte Dokumentation der Auswahlentscheidungen erschwert den Nachvollzug und die Reproduzierbarkeit.
Nutzen Sie den Hebel von Automatisierung und maschinellem Lernen, um Ihren Prozess der Journalbuchungsprüfung grundlegend zu transformieren.
Isolation Forest Algorithmen identifizieren ungewöhnliche Journalbuchungen, die von den unternehmensspezifischen Mustern abweichen.
Erhalten Sie einen Gesamteinblick in das Risiko aller Kriterien und wählen Sie relevante Kriterien effektiv aus.
Treffen Sie eine fundierte Auswahl von Best Practice Kriterien und generieren Sie die Auswahl automatisiert.
Dokumentationsfertige Unterlagen zur Erfüllung höchster regulatorischer Anforderungen.
Unsere ML-Modelle und andere Assistenzsysteme sind vollständig unabhängig vom Netz. Unsere Server befinden sich ausschliesslich in der Schweiz. Der Datenschutz ist unsere oberste Priorität.
Wir verfügen als zugelassene Revisionsexperten über die notwendige Kompetenz und Verhaltensanforderungen sowie langjährige Praxiserfahrung in der Schweizer Wirtschaftsprüfung.
Beschleunigen Sie den Prozess in vier einfachen Schritten:
Einfacher Import selbst grosser Dateien via CSV oder Excel.
Erhalten Sie den Überblick im Risiko-Dashboard über sämtliche Kriterien und erkennen Sie Ausreisser durch KI-Modelle.
Definieren Sie aus den Ergebnissen der Voranalyse Ihre Hochrisikokriterien und Ausreisser.
Laden Sie Ihre individualisierten Unterlagen herunter und exportieren Sie Ihre Auswahl an Hochrisikobuchungen.
Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um den nächsten Schritt zu machen.