Betrugserkennung im Jahresabschluss: Wie Algorithmen die Kontrolle ergänzen

Der Jahresabschluss bildet den Abschluss einer intensiven Arbeitsperiode. Die Zahlen müssen stimmen. Die Berichte müssen korrekt sein. Die Betrugserkennung im Jahresabschluss eines KMU stützt sich traditionell auf bewährte Prozesse und das Vier-Augen-Prinzip. Diese manuellen Kontrollen sind das Fundament des internen Kontrollsystems. Sie stossen jedoch an Grenzen, wenn es um die Analyse grosser Datenmengen und die Interpretation von Texten geht. Neue methodische Ansätze können hier eine wertvolle Ergänzung bieten, um die menschliche Prüfung zu stärken.

Die Grenzen der manuellen Kontrolle

Das interne Kontrollsystem (IKS) und das Vier-Augen-Prinzip sind unverzichtbar. Sie sichern die Qualität der Finanzberichterstattung und schaffen Vertrauen. Erfahrene Controller und Treuhänder erkennen Unstimmigkeiten oft durch ihre langjährige Praxis. Diese menschliche Expertise ist durch keine Maschine vollständig zu ersetzen.

Die manuelle Prüfung hat jedoch natürliche Limiten. Das menschliche Auge kann ermüden. Kognitive Verzerrungen können die Wahrnehmung unbemerkt beeinflussen. Dazu gehören der Bestätigungsfehler, bei dem vor allem nach Informationen gesucht wird, die eine bestehende Annahme stützen, oder der Ankereffekt, der zu einer übermässigen Gewichtung der zuerst erhaltenen Information führt. Bei Zehntausenden von Buchungszeilen und komplexen Berichten ist es praktisch nicht möglich, jedes Detail mit derselben Aufmerksamkeit zu prüfen. Subtile, aber systematische Abweichungen bleiben so möglicherweise unentdeckt.

Die Komplexität der Geschäftswelt nimmt zudem stetig zu. ERP-Systeme generieren wachsende Datenmengen. Gleichzeitig werden auch die narrativen Teile der Geschäftsberichte, wie der Lagebericht, umfangreicher. Diese Entwicklung stellt die traditionellen Kontrollmechanismen vor neue Herausforderungen, da das Volumen die Kapazität für eine manuelle Tiefenprüfung oft übersteigt.

Was die Sprache in Finanzberichten verrät

Die Art und Weise, wie ein Management kommuniziert, ist selbst eine Informationsquelle. Eine neue Studie hat diesen Zusammenhang systematisch untersucht (Journal of Management and Business Solutions 2024). Die Forscher analysierten den Tonfall des Managements in Finanzberichten sowie die Komplexität der verwendeten Sprache.

Die Ergebnisse sind aufschlussreich. Die Studie nutzte Methoden der automatischen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing), um den Tonfall zu messen. Es zeigte sich, dass sowohl ein übermässig positiver Ton als auch ein auffallend negativer Ton signifikant mit betrügerischer Finanzberichterstattung korrelierten (Journal of Management and Business Solutions 2024). Ein übertrieben optimistischer Ton kann ein Versuch sein, von schlechten Ergebnissen abzulenken. Ein ungewöhnlich negativer Ton kann darauf hindeuten, dass versucht wird, die Erwartungen stark zu senken, um zukünftige Ergebnisse besser aussehen zu lassen.

Ein weiterer wichtiger Faktor war die Komplexität der Berichterstattung. Eine komplizierte und schwer verständliche Sprache kann bewusst eingesetzt werden, um Sachverhalte zu verschleiern und eine detaillierte Prüfung zu erschweren. Die Studie bestätigte, dass die Komplexität von Finanzberichten ein starker Prädiktor für betrügerische Absichten ist (Journal of Management and Business Solutions 2024). Verständlichkeit und Transparenz sind demnach nicht nur eine Frage des Stils, sondern auch ein Merkmal guter Unternehmensführung.

Algorithmen als Ergänzung, nicht als Ersatz

Diese technologischen Ansätze ersetzen nicht die menschliche Beurteilung. Sie dienen als leistungsfähiges Werkzeug, um die Expertise von Finanzfachleuten zu ergänzen. Algorithmen können grosse Daten- und Textmengen objektiv und unermüdlich nach vordefinierten Mustern durchsuchen. Sie identifizieren Ausreisser, die einer manuellen Prüfung entgehen könnten, und lenken die Aufmerksamkeit der Prüfer auf die Bereiche mit dem höchsten Risiko.

In der erwähnten Untersuchung wurden verschiedene Algorithmen zur Anomalieerkennung evaluiert. Ein sogenanntes Autoencoder Neural Network zeigte eine hohe Prognoseleistung. Es erreichte eine Genauigkeit von 93 Prozent und einen AUC-Wert von 0.96 bei der Identifikation von verdächtigen Jahresabschlüssen (Journal of Management and Business Solutions 2024). Der AUC-Wert misst die Fähigkeit des Modells, zwischen positiven und negativen Fällen zu unterscheiden, und bestätigt die hohe Zuverlässigkeit.

Diese auf maschinellem Lernen basierenden Techniken waren traditionellen statistischen Modellen wie der logistischen Regression deutlich überlegen (Journal of Management and Business Solutions 2024). Der Grund liegt darin, dass sie besser in der Lage sind, komplexe und nicht-lineare Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Betrügerische Muster sind selten einfach und linear, sondern oft in vielschichtigen Datenstrukturen verborgen.

Die Forscher schliessen aus ihren Ergebnissen, dass die Integration von Analysen des Management-Tonfalls, Indikatoren für die Berichtskomplexität und Algorithmen zur Anomalieerkennung die Aufdeckung von Betrug in Jahresabschlüssen erheblich verbessert (Journal of Management and Business Solutions 2024). Die menschliche Kontrolle wird durch eine maschinelle Analyseebene gestärkt.

Stabilität in unsicheren Zeiten

Die Stärkung der internen Kontrollen ist besonders in einem unsicheren wirtschaftlichen Umfeld relevant. Solche Phasen können den Druck auf das Management erhöhen, gesetzte Ziele zu erreichen, was das Risiko von opportunistischem Verhalten steigern kann. Die digitale Transformation kann hier einen wesentlichen Beitrag zur Risikominderung leisten. Eine Studie zeigt, dass die Digitalisierung die Qualität der Buchführungsinformationen positiv und statistisch signifikant verbessert (Accounting, Finance and Computational Intelligence 2024).

Digitale Technologien erhöhen die Transparenz, reduzieren Informationsasymmetrien und schränken opportunistisches Verhalten des Managements ein (Accounting, Finance and Computational Intelligence 2024). Dieser Effekt ist unter instabilen Geschäftsbedingungen besonders ausgeprägt, da robuste digitale Prozesse weniger anfällig für Ad-hoc-Anpassungen sind. In unsicheren Zeiten ist die Verlässlichkeit von Finanzinformationen umso wichtiger für das Vertrauen von Investoren, Kreditgebern und anderen Anspruchsgruppen.

Eine solide Berichterstattung hat auch volkswirtschaftliche Effekte. Eine konservative Rechnungslegung, die Gewinne eher vorsichtig ausweist, kann zur makroökonomischen Stabilität beitragen. Eine Untersuchung fand heraus, dass eine solche vorsichtige Berichterstattung einen negativen und statistisch signifikanten Effekt auf die wirtschaftliche Volatilität hat (Accounting, Finance and Computational Intelligence 2023). Verlässliche und transparente Jahresabschlüsse sind somit nicht nur im Interesse des einzelnen Unternehmens, sondern stärken das Vertrauen in den gesamten Wirtschaftsstandort.

Praktische Schritte für Ihr internes Kontrollsystem

Die Implementierung solcher Analysen muss nicht komplex sein. Es gibt konkrete Schritte, die Sie bereits heute in Ihrem Finanzteam prüfen können, um die Wirksamkeit Ihrer Kontrollen zu erhöhen.

• Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme Ihrer bestehenden Prozesse. Dokumentieren Sie die Kette vom ERP-Export bis zum fertigen Bericht. Wo stützen sich die Kontrollen ausschliesslich auf manuelle Stichproben? An welchen Stellen erschwert das Datenvolumen eine lückenlose Prüfung?
• Analysieren Sie die narrativen Teile Ihrer Berichte der letzten Jahre. Nehmen Sie den Lagebericht zur Hand. Ist die Sprache über die Jahre konsistent geblieben oder wurde sie komplexer? Hat sich der Tonfall verändert? Eine solche qualitative Einschätzung schärft das Bewusstsein für die weichen Faktoren.
• Nutzen Sie die Werkzeuge, die Sie bereits besitzen. Standard-Software wie Microsoft Excel bietet mit Werkzeugen wie Power Query leistungsfähige Funktionen zur Datenaufbereitung und -analyse, die oft ungenutzt bleiben. Bedingte Formatierungen, Pivot-Tabellen oder Sortierfunktionen können helfen, erste Anomalien in grossen Datensätzen zu identifizieren.
• Definieren Sie klare Kriterien für Anomalien in Ihrem Unternehmen. Eine Anomalie kann eine Buchung über einem bestimmten Betrag sein, eine signifikante Abweichung von einem Budget oder eine Transaktion zu einer ungewöhnlichen Zeit. Ohne eine klare Definition kann auch die beste Technologie keine sinnvollen Ergebnisse liefern.
• Fördern Sie eine Kultur der professionellen Skepsis. Ermutigen Sie alle Teammitglieder, Fragen zu stellen und Unstimmigkeiten nachzugehen, unabhängig von deren Grösse. Die Technologie ist ein Werkzeug, doch die kritische Haltung der Finanzfachleute bleibt der entscheidende Faktor.

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