Certified Audit Data and AI Specialist

Die technologischen Veränderungen wie Cloud Computing, Künstliche Intelligenz oder Blockchain stellen Prüferinnen und Prüfer vor neue Herausforderungen. Zugleich bietet die Digitalisierung neue Möglichkeiten, umfangreiche und komplexe Datenbestände risikoorientiert auszuwerten. Die Disziplin des "Audit Data Science" beschreibt die Fähigkeit, Geschäftsprozess- und Buchhaltungsdaten umfassend und effektiv zu prüfen. Das Erlernen digitaler Prüfwerkzeuge ermöglicht es Prüferinnen und Prüfern, den Anforderungen einer sich wandelnden Wirtschaft auf Augenhöhe zu begegnen.

Audit Data Science umfasst das Aufspüren von Inkonsistenzen, Unregelmäßigkeiten und einer Vielzahl prüfungsrelevanter Informationen in umfangreichen betriebswirtschaftlichen Datenbeständen. Infolgedessen bündelt die Audit Data Science" ein breites Spektrum an Kenntnissen und Fertigkeiten unterschiedlicher Disziplinen, wie z.B. Rechnungswesen, Geschäftsprozesse, Wirtschaftsprüfung, Statistik, Informatik und Künstlicher Intelligenz.Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende 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: oder Sachbearbeitende für Compliance, Anti Geldwäsche bzw. Anti Money Laundering (AML) oder Anti Fraud,

• Anwendende, Entwicklende und Beratende in Fraud Detection (IDEA oder ACL), Fraud & Risk Management bzw. Tax Compliance (u.A. SAP)

Zusätzlich richtet sich der Kurs an Mitarbeitende 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

Basismodul 1

Digitale Prüfungs- und Datenanalysekompetenzen für Revision und WirtschaftsprüfungTheorieteil

• Einführung in analytische Prüfverfahren

• Standards und Richtlinien

• Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen

• Vorgehen der Analyse: Planung, Datenakquise und Werkzeuge

• Grundlagen von ERP-Systemen und Geschäftsprozessen

• Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP-Systemen

• Grundlagen der Berichterstattung

Praxisteil

• Vorstellung und Installation der Analyseumgebung

• Datenextraktion (z. B. aus SAP)

• Einführung in Python und Jupyter Notebooks

• Erste Anwendungsbeispiele analytischer Verfahren

Basismodul 2

Analytische Prüfverfahren, ERP-Datenanalysen sowie praktische Anwendungen mit Python und Jupyter NotebooksTheorieteil

• Einführung in analytische Prüfverfahren

• Standards und Richtlinien

• Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen

• Vorgehen der Analyse: Planung, Datenakquise und Werkzeuge

• Grundlagen von ERP-Systemen und Geschäftsprozessen

• Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP-Systemen

• Grundlagen der Berichterstattung

Praxisteil

• Vorstellung und Installation der Analyseumgebung

• Datenextraktion (z. B. aus SAP)

• Einführung in Python und Jupyter Notebooks

• Erste Anwendungsbeispiele analytischer Verfahren

Expertenmodul 3

Business Process Mining sowie praxisnahe Prozessanalysen und Datenbewertungen mit dem Mining-Toolkit DiscoBusiness Process Mining sowie praxisnahe Prozessanalysen und Datenbewertungen mit dem Mining-Toolkit Disco

Theorieteil

• Geschäftsprozesse: Wertschöpfungsperspektive, Erkennungsmerkmale, Erfolgsfaktoren

• Grenzen herkömmlicher Prozessaufnahmen

• Business Process Mining: Definition, Themeneingliederung, Nutzenaspekte, Mining-Algorithmen

Praxisteil

• Datenarchitekturmodell, Daten- und Prozessselektion, Datenqualität

• Durchführung revisorische, leitfragenbasierte Prozessanalyse mittels Mining-Toolkit Disco

• Herausforderungen, mögliche Handlungsmaßnahmen und zentrale Erkenntnisse

Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.

Expertenmodul 4

Robotic Process Automation (RPA) und deren praktische Anwendung zur Automatisierung von PrüfungshandlungenTheorieteil

• Möglichkeiten und Herausforderungen von Robotic Process Automation (RPA)

• Aktuelle RPA Software, Überblick, Fähigkeiten und Anwendungsfälle

• RPA im Einsatz zur Automatisierung von Prüfungshandlungen

Praxisteil

• Installation, Einführung und Aufbau einer RPA Software

• Fallbeispiel: Automatisierung analytischer Prüfungshandlungen

• Fehlerbehandlung, Best Practices und fortgeschrittene Konzepte

Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.

Expertenmodul 5

Datenvisualisierung und Dashboard-Entwicklung mit Tableau zur Analyse und Kommunikation komplexer DatenTheorieteil

• Einführung in aktuelle Visualisierungssoftware

• Explorative Analysen im Kontext hochdimensionaler Daten

• Interaktive Darstellung und Storytelling anhand von Dashboards

Praxisteil

• Visuelle Konfiguration von Datenvorverarbeitungsschritten

• Erstellung explorativer visueller Analysen mit Tableau

• Implementierung aussagekräftiger Dashboards

• Interpretation und Kommunikation der Analyseergebnisse

Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.

Expertenmodul 6

KI, Machine Learning und Deep Learning zur Erkennung und Analyse von Anomalien in Prüfungsprozessen.Theorieteil

• Überblick Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen und Deep Learning

• Bestandteile, Aufbau und Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze

• Künftige Prüfungsherausforderung der KI z.B. sogenannter Deepfake-Buchungen

Praxisteil

• Implementierung und Training tiefer Neuronaler Netze mit Python

• Erkennung von Buchungs- und Prozessanomalien durch Deep Learning

• Interpretation, Visualisierung und Kommunikation der Analyseergebnisse

Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.

Zertifikat: Certified Audit Data and AI Specialist (CADS) (Frankfurt School of Finance & Management)

Für die Teilnahme an allen Seminartagen und Web Sessions erhalten Sie insgesamt 69 CPE.

Der Studiengang findet vollständig online statt und erstreckt sich über sieben Monate. Er beginnt mit einer Basisphase, die mehrere Websessions sowie eine kurze Prüfungsphase in ca. zwei Monaten umfasst. Anschließend folgt die Expertenphase mit weiteren vertiefenden Websessions in zwei Monaten. Den Abschluss bildet eine einmonatige Praxisphase.