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Audit & Assurance


Predictive Analytics als Hilfe für die Überwachungspflicht als Aufsichtsrat

In unserer schnelllebigen, globalisierten Welt haben selbst kleine Veränderungen wesentliche Auswirkungen auf die Steuerungsgrößen eines jeden Unternehmens. Damit stehen Entscheider und Überwacher gleichermaßen vor der großen Herausforderung, belastbare Einschätzungen über zukünftige Entwicklungen unter hoher Unsicherheit zu tätigen. Doch wie entwickeln sich z.B. Materialpreise oder Absatzzahlen unter den Einflüssen geopolitischer-, marktwirtschaftlicher und unternehmensinterner Veränderungen?

Ist es in einer Welt, die von Vernetzung und Zusammenhängen geprägt ist, noch zeitgemäß, sich bei der Erstellung und Überwachung von Prognosen vorrangig auf das menschliche Bauchgefühl zu verlassen? Wie oft haben Sie sich als Aufsichtsrat schon gefragt, wie genau, aktuell und wahrscheinlich die Prognosen des Vorstands zur Unternehmensentwicklung eigentlich und wie verlässlich somit die Einschätzungen der Entscheider sind?

Wenn Sie eine objektive zweite Meinung zu den existierenden Prognosen erhalten wollen, um Ihrer Aufsichtspflicht besser nachkommen zu können, dann könnten Lösungen aus dem Bereich Predictive Analytics dabei helfen.

Wir sind überzeugt: Mensch und Maschine zusammen sind smarter als jeder alleine – in diesem Artikel erklären wir Ihnen, was das bedeuten kann.

Predictive Analytics sind algorithmengestützte digitale analytische Verfahrensweisen, die sich interne und externe Daten sowie deren Wechselwirkungen zunutze machen, um mithilfe von künstlicher Intelligenz Erkenntnisse über zukünftige Entwicklungen zu gewinnen. Die Methoden eignen sich insbesondere dort, wo Kennzahlen durch volatile Umweltbedingungen stark beeinflusst werden. Dadurch finden sie häufig Anwendung in Planungsprozessen bei der Prognose wichtiger Unternehmenskennzahlen, die z.T. auch Eingang in den Lagebericht erhalten oder Grundlage einer Impairment-Bewertung von Goodlwill sein können und damit der Prüfungspflicht des Aufsichtsrats nach § 171 AktG unterliegen. Ganz konkret kann das vom Cashflow über Umsatz oder EBIT bis hin zur Absatzmenge einer Produktgruppe sowie zur Abbildung der gesamten Gewinn- und Verlust- oder Kapitalflussrechnung reichen.

In jedem Planungsprozess gibt es gleich mehrere Ansatzpunkte, an denen Ihnen die Anwendung fortschrittlicher Prognosemethoden einen Mehrwert liefern kann.

Im Vergleich zu traditionellen Planungsmethoden können unter Einsatz von Predictive Analytics Prognosegenauigkeit und -geschwindigkeit signifikant erhöht werden. Damit bietet sich diese Methode nicht nur für die eigentliche Erstellung von turnusmäßigen und zeitkritischen Ad-hoc-Prognosen an, sondern auch als Möglichkeit, eine unabhängige zweite Meinung zu bereits bestehenden Prognosen zu erhalten.

Durch den Einsatz von Predictive Analytics können Prognosegenauigkeit und -geschwindigkeit signifikant erhöht werden.

Predictive Analytics & Forecast Assurance

So können Sie mit Daten Vergangenes verstehen, in der Gegenwart steuern und über die Zukunft lernen:

Die Nutzer erhalten zudem – ganz im Sinne einer Bandbreitenplanung –Schwankungsbreiten (sogenannte Konfidenzbänder), um eine Einschätzung zum Ambitionsniveau der Prognose – also der Wahrscheinlichkeit, mit der die Ziele erreicht werden – zu ermöglichen. Hieraus wird transparent, wie realistisch und wahrscheinlich die Zielerreichung ist. Auf diese Weise wird auch ein frühzeitiges Gegensteuern gegen nachteilige Entwicklungen erleichtert.

Predictive-Analytics-Ansätze basieren in der Regel auf komplexen internen und externen Einflussgrößen – sogenannten Treibern –, die als Frühwarnindikatoren eine rechtzeitige Erkennung von Chancen und Risiken ermöglichen. Werden diese gezielt in die Unternehmensplanung einbezogen, bieten sie eine insgesamt deutlich größere Sicherheit für die Unternehmensplanung und -steuerung. Gleichzeitig wird hierdurch ein effektives Risikofrüherkennungssystem (gem. § 91 (2) AktG) unterstützt. Darüber hinaus können Sie Predictive Analytics nutzen, um herauszufinden, welche Treiber in welchem Ausmaß die Zielerreichung (Szenarioanalyse) und damit auch die Risikotragfähigkeit (gem. IDW PS 340 n.F.) des Unternehmens beeinflussen.

Als Treiber eignen sich je nach Prognoseobjekt verschiedenste mikro- und makroökonomische Einflüsse, beispielsweise demografische Informationen, Kapitalmarktdaten oder Konjunkturindizes, mit denen ein erstes Outside-in-Modell erstellt wird. Um die Prognoseergebnisse weiter zu verbessern, werden die automatisierten Modelle idealerweise um unternehmensspezifische Faktoren angereichert, beispielsweise Einkaufs-, Produktions- und Vertriebsdaten.

Viele Unternehmen nutzen bereits Predictive Analytics für Controlling- und integrierte GRC-Ansätze und erzielen dadurch eine deutlich höhere Planungssicherheit sowie enorme Zeit- und Kosteneinsparungen. Sie schaffen Vertrauen mit transparenter und objektiver Datenanalyse und ermöglichen damit eine bessere Nachvollziehbarkeit für Dritte wie Aufsichtsräte oder Wirtschaftsprüfer. Solche analytischen Methoden werden bereits seit vielen Jahren erfolgreich zur Verringerung des Betrugsrisikos z.B. bei der Aufdeckung von Anomalien in Lagerbeständen angewandt und haben in den letzten Jahren auch im Rahmen der Planung und Unternehmenssteuerung immer weiter an Bedeutung gewonnen.

Unternehmen erkennen zunehmend den Mehrwert von Predictive Analytics zur Verbesserung von Planung und Risikoprognosen. Vorbehalte gegenüber neuen Technologien schwinden und Anforderungsprofile verändern sich, sodass auch in traditionellen Bereichen vermehrt Kenntnisse von Mathematik, Statistik und Ökonometrie erforderlich werden, um mit diesem Geschehen Schritt zu halten.

Gleichzeitig mit den Entwicklungen der Unternehmen müssen sich auch die Überwachungsfunktionen anpassen, um auch weiterhin in der Lage zu sein, Ihrer Aufsichts- und Überwachungspflicht adäquat nachkommen zu können. Auch hier stellen Predictive Analytics eine Arbeitshilfe für das dynamische Unternehmensumfeld dar, die bei Bedarf ein zeitnahes Eingreifen erleichtert.

Wo und wie können Sie Predictive Analytics in Ihrem Umfeld gewinnbringend nutzen, um Ihrer Aufsichtspflicht gezielter nachzukommen? Nutzt der Vorstand solche Methoden und entwickelt er sich daher zukunftsgerichtet weiter? Ein schlanker Projektsprint zu ausgewählten Prognoseobjekten, um das Potenzial von Predictive Analytics zu erkunden, ist weniger aufwendig, als Sie es sich womöglich vorstellen, und Resultate liegen bereits nach kurzer Zeit vor.

Tobias Flath

Director Audit and Assurance, Deloitte Deutschland

René Scheffler

Director Audit and Assurance, Deloitte Deutschland

Annika Herlitz

Senior Manager Audit and Assurance, Deloitte Deutschland

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