Intact Analytics Use Case: Risiko Basiertes Auditing

KI in der Audit-Review-Automation – wie funktioniert das?

Vielleicht fragen Sie sich, wie genau künstliche Intelligenz bei der Automatisierung von Prüfungen funktioniert und wie Sie davon profitieren können.

Intact Analytics verwendet eine Reihe vordefinierter Regeln, die auf Ihrer Erfahrung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und Lernalgorithmen basieren, um Folgendes zu tun:

• Sofortige Analyse großer Datenmengen auf Inkonsistenzen, Erkenntnisse und mehr
• Durchführung statistischer Musteranalysen auf der Audit-Ebene
• Aufzeigen von Trends, Korrelationen und mehr, damit Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können

Auf diese Weise können Sie die Automatisierung Ihrer Audit-Reviews optimieren. Arbeiten Sie besser, schneller und intelligenter.

Erfahren Sie mehr über die Funktionen, die in den Prozess eingebunden sind, und wie die verschiedenen Benutzerrollen davon profitieren.

(Business)-Rules

Mit Intact Analytics können Sie das Fachwissen Ihrer Mitarbeiter und deren tiefes Businessverständnis in Form von Business-Rules nutzen. Ihr Team wird gemeinsam mit uns Regeln definieren, und Intact Analytics zum Erfolg machen.

Intact Analytics nutzt Business Rules, um große Datenmengen sofort zu analysieren. Dadurch werden Ungereimtheiten aufgedeckt – wenn z. B. ein Punkt in der Checkliste eine gute Bewertung hat, kann ein bestimmter anderer Punkt keine schlechte Bewertung haben. Außerdem liefert Ihnen diese Analyse groß angelegte, aggregierte Trenddaten.

Sehen Sie sich an, wie sich das auf die gängigen Rollen bei der Automatisierung von Audit-Reviews auswirkt:

• Reviewer (automatisierte Pre-Reviews): Nutzen Sie Intact Analytics zur Durchführung umfangreicher Datenprüfungen: Wenn z.B. 3.1 der Checkliste eine gute Bewertung hat, kann 9.5 keine schlechte Bewertung haben, oder wenn die Gesamtbewertung eines Audits um mehr als 10% vom letzten Audit abweicht.
• Review Manager (Aggregierte Ebene): Zeigt Ihnen, wie viele Themen/Risiken markiert wurden. Z.B. in welchem Sektor/Region, Trends, Muster, Korrelationen.

KI – Erkennung von Anomalien

Mit der KI-basierten Anomalieerkennung von Intact Analytics können Sie statistische Musteranalysen durchführen und so Ihre Aufmerksamkeit in die richtige Richtung lenken.

Entdecken Sie Trends und Korrelationen, die Sie noch nie gesehen haben, und verbessern Sie Ihre Bewertungsintegrität.

Sehen Sie sich an, wie sich das auf die gängigen Rollen bei der Automatisierung von Audit-Reviews auswirkt:

• Reviewer (Automatisierte Pre-Reviews): Profitieren Sie von intelligenten, automatisierten Analysen – KI hilft Ihnen bei der Durchführung statistischer Musteranalysen auf der Audit-Ebene.
• Review Manager (Aggregierte Ebene): Bessere Entscheidungen auf der Grundlage gemeinsamer Musteranalysen, z. B. welche Muster in welcher Region, welchem Sektor, welchen Abschnitten usw. auftreten.

KI – Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft Ihnen, tiefgreifende Erkenntnisse zu gewinnen: z. B. wie viele Themen/Risiken in welchem Sektor/Region gekennzeichnet wurden, sowie Trends, Muster und Korrelationen.

Durch dieses Wissen kann Ihr Team direkt auf Einblicke in schriftliche Informationen zugreifen, die bisher nur durch eingehende Analysen von Menschen zugänglich waren.

Handeln Sie jetzt anhand komplexer schriftlicher Daten.

Sehen Sie sich an, wie sich das auf die gängigen Rollen bei der Automatisierung von Audit-Reviews auswirkt:

• Reviewer (Automatisierte Pre-Reviews): Intact Analytics NLP nutzt die Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung, um Textfelder zu überprüfen. Zum Beispiel, ob das Thema „Listerien“ in der Nichtkonformität oder einem anderen Freitextfeld vorkommt, oder ob das Thema kritischer Kontrollpunkt (CCP) in der Beschreibung der Risikominderung vorkommt.
• Review Manager (aggregierte Ebene): Ermöglicht Ihnen den Zugriff auf übergeordnete Prüfergebnisdaten und ermöglicht Ihnen eine bessere Planung für die Zukunft. Zeigt Ihnen, wie viele Themen/Risiken markiert wurden. Z. B. in welchem Sektor/Region, Trends, Muster, Korrelationen.

Unterschied zu Business Intelligence

Für Menschen, die mit dem Thema nicht vertraut sind, mag der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Business Intelligence (BI) auf den ersten Blick unklar sein. Der Unterschied ist jedoch signifikant. Beide Tools haben ihre Berechtigung und ihre spezifischen Anwendungsfälle, aber BI-Tools können nicht das abdecken, was KI-Tools können.

Einfach ausgedrückt: KI-Tools im Allgemeinen und Intact Analytics im Besonderen sind ein echtes „Arbeitstier“, ein umfassendes Software-Tool, das nicht nur Visualisierungen bietet. Es bietet No-Code-SQLs, Kennzeichnung und Prüfung einzelner Audits und gebrauchsfertige Tools für Reviewer.

Das bedeutet, dass Intact Analytics Aufgaben und Analysen für Sie durchführt, die zuvor von Menschen erledigt wurden, während BI-Lösungen Ihnen „nur“ zeigen, was in strukturierter Form vorhanden ist.

Mehr Erfahren

Interested in more? Book a free product demo today and get full insight into the product!