Wirtschaftsprüfung der Industrie 4.0

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abstract

1 Einleitung

2 Digitalisierung als Paradigmenwechsel
2.1 Definitorische Abgrenzung
2.2 Entwicklung zur Industrie 4.0
2.3 Technologische Treiber der Industrie 4.0
2.3.1 Internet of things (IoT)
2.3.2 Big Data
2.3.3 Cloud Computing

3 Digitalisierungsbedingte Transformation der Wirtschaftsprüfung
3.1 Wirtschaftsprüfung und Industrie 4.0
3.2 Notwendigkeit der Transformation der Wirtschaftsprüfung
3.2.1 Technologische Disruption von Prüfungsleistungen
3.2.2 Veränderte Erwartungshaltung
3.2.3 Relevanzerhalt
3.2.4 Wettbewerbsfaktor
3.3 Digitalisierung - Risiko und Chance

4 Digitalisierungsimmanente Veränderungen der Wirtschaftsprüfung
4.1 Berufsbild
4.2 Geschäftsausrichtung und Personalpolitik
4.3 Marktstruktur
4.4 Dienstleistungsportfolio
4.5 Prüfungskonzipierung

5 Analyse ausgewählter kritischer Erfolgsfaktoren.
5.1 Rechtliche Befähigung und Umsetzung
5.2 Digitalisierungsgrad des Mandanten
5.3 Datenbeschaffung und Verarbeitung
5.4 IT-Sicherheit und Datenschutz
5.5 Vereinbarkeit mit Berufsgrundsätzen
5.6 Überwindung klassischer Prüfungslimitationen
5.7 Mögliche Vertrauens- und Missbrauchsproblematik

6 Entwicklung zur Wirtschaftsprüfung der Industrie 4.0

7 Fazit

Literaturverzeichnis

Fachzeitschriften

Internet Quellen

Fachbücher

Standards

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Abkürzungsverzeichnis

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Abstract

The general goal of the propounded thesis is to evaluate the impact of digitalization on the field of auditing with a particular focus on auditors and financial statement audits. The German concept of ‘Industrie 4.0’ is used as an exemplified tendency of digitalization in industrial production to explain technological changes occurring in the client’s business accounting and how they affect auditing. These changes underline the necessity of a digital transformation of audit in order to sustain and improve audit quality and efficiency in a changing environment as a well as to stay relevant to stakeholders of this industry. Continuous audit procedures and the use of data analytics are presented as the key progress that audit needs to deliver on to undergo a successful change. From this a variety of foreseeable changes are derived that constitute what audit will look like if this transformation occurs successfully for example with respect to the auditor’s future competency profile and the audit market. However, several factors are explored such as regulation or issues around data acquisition and analysis that cannot directly be impacted by single auditors or auditing firms that therefore have a tremendous amount of influence towards allowing auditing to successfully complete this transformation. By applying the concept of audit-as-a-service (Kiesow 2016) to the challenges arising from ‘Industrie 4.0’ some of them are taken into consideration appropriately which goes to show that, though not all problems are dealt with yet, it provides an adequate starting point to transform audit. It represents one reasonable solution to the portrayed ‘Industrie 4.0’ scenario and provides an idea of what auditing in this field may look like in the future.

1 Einleitung

Eine bereits 2015 veröffentlichte branchenübergreifende Studie zum Einfluss der Digitalisierung auf die deutsche Wirtschaft kam zu dem Ergebnis, dass 55% der befragten Unternehmen als unmittelbare Konsequenz ihr Geschäftsmodell anpassen und immerhin 70% die Digitalisierung als eine große Herausforderung sehen.¹

Das betriebliche Rechnungswesen der Unternehmen stellt diesbezüglich keine Besonderheit dar, da es durch zunehmende Vernetzung mit den Wertschöpfungsprozessen, Computerisierung und Automatisierung² ebenfalls vor signifikante Veränderungen gestellt wird. Da die originäre Aufgabe des Wirtschaftsprüfers in der Prüfung der bereitgestellten jahresabschlussrelevanten Informationen des Rechnungswesens besteht, ist die Annahme, dass die Prüfung im Besonderen aber auch die Wirtschaftsprüfungsbranche im Ganzen von diesen Entwicklungen massiv betroffen ist, naheliegend.

Eine dahingehend viel beachtete Studie zum US Arbeitsmarkt von Frey/Osborne (2013), in der eine Vielzahl an Berufen anhand der ausgeübten Tätigkeiten hinsichtlich ihres Risikos innerhalb der nächsten 20 Jahre im Zuge der Digitalisierung durch Computer substituiert zu werden bewertet wurden, errechnet für Wirtschaftsprüfer eine Wahrscheinlichkeit von 94 % und für deren Assistenten von 98 %.³

Dass derart verallgemeinernde Aussagen grundsätzlich kritisch zu sehen sind, ist fraglos zutreffend, dennoch verdeutlichen derlei Prognosen die potenziellen Auswirkungen einer fortschreitenden Digitalisierung der Wirtschaft auf die Wirtschaftsprüfung.

Im Rahmen dieser Arbeit soll daher am Beispiel der Industrie 4.0, als ein aus der Digitalisierung erwachsenes neues industrielles Produktionsparadigma, untersucht werden, welchen äußeren Einfluss eine Entwicklung der Mandanten in diese Richtung auf die Prüfung ausübt und wie dieser zu beurteilen ist.

Es werden in der Industrie 4.0 genutzte, zentrale technologische Neuerungen auf ihren disruptiven Einfluss auf das Geschäftsmodell der Wirtschaftsprüfung hin untersucht und dadurch zwangsläufig entstehende Veränderungen sowie die Notwendigkeit einer ggf. anzustoßenden Transformation der Branche herausgearbeitet.

Davon ausgehend erfolgt die Ableitung und kritische Analyse maßgeblicher Erfolgsfaktoren einer solchen Transformation, sowie die Reflexion daraus resultierender Kernherausforderungen, die sich insb. für Prüfungsleistungen in einem derart gewandelten Geschäftsumfeld ergeben. Abschließend soll mit der Übertragung eines in der Literatur diskutierten erweiterten Geschäftsmodells auf die Anforderungen und Begebenheiten von Abschlussprüfungen in der Industrie 4.0 ein möglicher zukunftsfähiger Ansatz für Prüfungsleistungen und Prüfer in diesem veränderten Umfeld vorgeschlagen werden.

2 Digitalisierung als Paradigmenwechsel

2.1 Definitorische Abgrenzung

Der grundlegende Prozess der Digitalisierung besteht in der Überleitung von analogen Werten in digitale, zwecks elektronischer Speicherung, Übertragung und Verarbeitung.⁴ Ein Spezifikationsansatz im Kontext wirtschaftlicher Wertschöpfung, erfolgt durch Wolf/Strohschen (2018), nach dem sich die Digitalisierung auf analoge Leistungserbringung bezieht, die in einem digitalen und computerisierten Modell ganz oder in Teilen ersetzt wird.⁵ Somit erfasst der Begriff der Digitalisierung neben einer digitalen Umwandlung von Daten und Informationen auch die Computerisierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen durch die Vernetzung von Informationen, Maschinen, Menschen und Technik.⁶

Darauf aufbauend beschreibt der Begriff der digitalen Transformation die im Zuge der Digitalisierung und des damit verbundenen Einsatzes neuer Technologien entstehenden Anwendungspotenziale. Solche bestehen im Wesentlichen in der revolutionierten Gewinnung von Daten und deren Austausch und Analyse sowie einer entsprechend deutlich erweiterten Befähigung zur Extraktion von Informationen.⁷ Diese Informationen haben aufgrund ihrer Detailliertheit und Verfügbarkeit in Echtzeit⁸ zum Einen eine besondere Relevanz hinsichtlich der Evaluation verschiedener Handlungsoptionen und den dadurch verbesserten Entscheidungsprozessen, zum Anderen aber auch für die Initiierung einer unter den Umständen optimalen Handlung.⁹

Die Digitalisierung ist dahingehend durchaus zutreffend als Paradigmenwechsel zu bezeichnen.

Erstens ist das durch die veränderten technischen Möglichkeiten vorliegende Nutzenpotenzial, bspw. im Hinblick auf Effizienzgewinne bei der Leistungserbringung, bereits jetzt für den Erhalt der Wettbewerbs-fähigkeit ganzer Branchen unabdinglich.¹⁰ Dynamik, Agilität und die Effektivität der Informationsarchitektur der Unternehmen sind, in Bezug auf sich schnell verändernde Märkte und die rapide Entstehung neuer Märkte, wettbewerbsentscheidend.¹¹ Zweitens ist die Digitalisierung auch nicht umkehrbar.¹² Die zielgerichtete Applikation digitaler Technologien verbessert i.d.R. das Kosten-Nutzen-Verhältnis im Kontrast zu etablierten, bislang marktdominierenden nicht digitalisierten Vorgehensweisen und hat somit signifikantes Disruptions- und Verdrängungspotenzial.¹³ Die so gegenüber Kunden realisierte Leistungssteigerung kann nicht ohne signifikante Einbußen von Marktanteilen rückgängig gemacht werden.¹⁴

Somit hat in Form der Digitalisierung eine kontinuierliche und unumkehrbare Entwicklung begonnen, in der sich der überwiegende Teil traditioneller Arten der Leistungserbringung erzwungenermaßen neu ausgerichtet müssen.

2.2 Entwicklung zur Industrie 4.0

Geprägt wurde der Oberbegriff der Industrie 4.0 im Rahmen der High-Tech Strategie des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF), welche wiederum auf Umsetzungsempfehlungen eines diesbezüglich eingerichteten Arbeitskreises der Acatech (Deutsche Akademie der Technikwissenschaften) beruht.¹⁵ Industrie 4.0 beschreibt aufbauend auf den ersten drei industriellen Revolutionen,¹⁶ der Mechanisierung, der Massenproduktion und der Automatisierung, nunmehr die mit dem dargestellten Digitalisierungsprozess ermöglichte Vernetzung und Integration von Fertigungsprozessen und Informationstechnologie in eine selbstorganisierte industrielle Produktion.¹⁷

Besonders ist vor allem, dass diese industrielle Revolution – grds. gedacht als Strategie zur Sicherung des Produktionsstandorts Deutschland und dessen Vorbereitung auf die Zukunft¹⁸ – a priori vorhergesagt und somit nicht erst ex-post beobachtet wird, sodass Unternehmen ihre Entwicklung aktiv in diese Richtung lenken können, um so den erwarteten massiven wirtschaftlichen Nutzen abzuschöpfen.¹⁹

Das zentrale Ziel der Industrie 4.0 besteht in der verbesserten Flexibilität bestehender Wertschöpfungsketten durch Maximierung der Transparenz von Beschaffungs- und Vertriebslogistik, Produktionsprozessen und Vermarktung, wie auch aller anderen Unternehmensbereiche, einschließlich des Rechnungswesens.²⁰ Herausragende Relevanz dafür besitzen insb. Informationen; die Ausgestaltung von Sammlung, Verfügbarkeit, Austausch und Analyse dieser stellt somit den Schwerpunkt der durch Industrie 4.0 angestoßenen Entwicklung dar.²¹ Hierbei sind Sensoren/Aktoren,²² die z.B. hinsichtlich der Überwachung des Zustands von Produktionsmaschinen, der Produktqualität, der Produktionskosten oder der Verifikation von Lagerort bzw. des Lieferungsfortschritts relevante Informationen in Echtzeit generieren, auch für das Rechnungswesen von besonderer Bedeutung.

Der ununterbrochene objektbezogene Austausch von Informationen zwischen Maschinen, Werksanlagen, kompletten Fabriken und weiteren Teilen der Wertschöpfungskette (auch lieferanten- und kundenseitig) und sogar dem Produkt selbst durch ein umfassendes Netzwerk,²³ ermöglicht stärker kontrollierbare und besser beeinflussbare Prozesse. So werden einerseits Geschäftsprozesse durch Automatisierung und Reduktion der Prozessschritte verbessert, da mit steigender Information Verzögerungen und Engpässe leichter vermieden werden können und gleichzeitig eine schnellere Auftragserfüllung und erhöhte kundenspezifische Individualisierung der Produkte realisierbar wird.²⁴ Andererseits werden die gleichen Prozesse vorausschauend steuerbar, da bspw. Sensoren Informationen zum Zustand von Fertigungsanlagen bereitstellen, um möglichen Ausfällen oder produktionsseitiger Mängel frühzeitiger entgegenzuwirken. Weiterhin werden präzise Bedarfsprognosen und somit optimierte Lagerbestände in die Produktionsplanung einbindbar.²⁵ Die Nutzbarmachung einer derartigen Integration von Daten in die Produktion bedingt die Entwicklung effektiver Methoden zur kontinuierlichen Datenanalyse. Die Extraktion von Informationen und deren sachgemäße Interpretation aus Daten, die innerhalb aller Bereiche der Wertschöpfungskette verfügbar werden, ist daher zentrale Herausforderung der Industrie 4.0.²⁶

2.3 Technologische Treiber der Industrie 4.0

Die im Zuge der Digitalisierung entstandene Transformation zur Industrie 4.0 erfolgt zu einem signifikanten Teil im Rahmen der Nutzbarmachung neuer Technologien und Konzepte in den Geschäftsprozessen der Unternehmen. Einige technologischen Trends, welche diesen Wandel aufgrund ihrer vielseitigen Anwendungsmöglichkeiten maßgeblich beeinflussen und vorantreiben, werden im Folgenden komprimiert dargestellt.

2.3.1 Internet of things (IoT)

Das bildhafte Bezeichnung des Internets der Dinge liefert eine präzise Umschreibung des revolutionierenden Kernaspekts der Industrie 4.0, der Vernetzung von Gegenständen.²⁷ Bis zur Entstehung dieses Konzepts existierten Gegenstände, egal ob im privaten oder industriellen Gebrauch, überwiegend isoliert voneinander und wurden oftmals, wenn überhaupt, nur durch externe Steuerungssysteme oder von Hand durch Menschen zueinander in Verbindung gesetzt.²⁸ Im Internet der Dinge sammeln Gegenstände Informationen nicht nur über sich und deren Umwelt, sondern treten über drahtlose Verbindungen in einem Netzwerk mit anderen Gegenständen in eine Interaktion und einen Datenaustausch.²⁹ Gegenstände sind dabei nicht nur auf Maschinen oder Produktionsanlagen beschränkt, sondern können sämtliche im Wertschöpfungsprozess benötigten Objekte darstellen, bis hin zu unfertigen Erzeugnissen oder Werkzeugen.³⁰ Für die Industrie 4.0 besteht in derartigen IoT Infrastrukturen, in denen Unternehmensressourcen selbstständig und kontinuierlich untereinander Informationen zu Status, Umwelt, Produktionsprozess und Wartung kommunizieren,³¹ signifikante Potenziale im Hinblick auf die betriebliche Leistungserbringung. Als solche sind vornehmlich die Verbesserung von Planung und Wertschöpfungsstrukturen in und um Fabriken, sowie die Optimierung und Automatisierung von Produktionsprozessen anzuführen.³²

2.3.2 Big Data

Einerseits resultierend aus dem kontinuierlichen und gleichzeitig massenhaften Datenaustausch sowie einer Vielzahl verschiedener Datenquellen innerhalb IoT-integrierten Wertschöpfungsketten der Industrie 4.0 und andererseits bedingt durch die Zuhilfenahme externer Datenquellen, bspw. sozialer Medien, wird unter dem Begriff Big Data eine kaum überschaubare Masse an Daten zusammengeführt.³³

Diese lassen sich anhand von ‚3 Vs’ charakterisieren: ‚Volume, Variety und Velocity‘.³⁴ ‚Volume‘ beschreibt dabei die Masse der gespeicherten Daten für Bearbeitung und Analyse,³⁵ ‚Variety‘ den Umstand der strukturellen Heterogenität der Datenbestände, auch bzgl. deren variabler Herkunft und ihres Formats³⁶ und ‚Velocity‘ die für die Erzeugung, Übertragung, Verarbeitung und Auswertung notwendige Geschwindigkeit.³⁷

Eine in dieser, durch die 3 V‘s beschriebenen, schwer zugänglichen Form vorliegende Datensammlung liefert für sich genommen jedoch keinen Mehrwert. Ihr tatsächliches Potenzial kann erst durch die aktive Einbindung in die Steuerung von Entscheidungsprozessen erschlossen werden, was wiederum zunächst die Entwicklung sog. Data Analytics erfordert.³⁸ Diese können vermehrt aus sich schnell verändernden, höchst diversen und unstrukturierten, umfangreichen Datenbeständen entscheidungsnützliche Informationen extrahieren und aufbereiten. Big Data bezieht sich daher konsequenterweise nicht nur auf die Daten selbst, sondern auch auf die dahinterstehenden Methoden der Datenanalyse.

2.3.3 Cloud Computing

Der letzte in Bezug auf die Thematik zu erläuternde technologische Trend besteht in der zunehmenden Verwendung von Cloud Computing. Cloud Computing ist dabei als grundlegende Technologie für die Umsetzbarkeit der erwähnten Charakteristika der Industrie 4.0 zu verstehen, der hohen Vernetzung des IoT einerseits und der darauf aufbauenden automatisierten Organisation von Produktionsprozessen andererseits.³⁹ Cloud Computing Services sind i.d.R. von Drittbetreibern angebotene IT-Dienstleistungen, die sowohl in Form von Infrastruktur (der Zurverfügungstellung von Rechenleistung und Speicherkapazitäten), Software (dem Zugriff auf cloudbasierte Applikationen) und Plattform (die Möglichkeit eigens entwickelte oder gekaufte Software in Cloud-Strukturen zu betreiben), angeboten werden können.⁴⁰

Sie eignen sich im Kontext der Industrie 4.0 besonders für zentrale Speicherung, Verwaltung, Auswertung von Daten, sowie den zentralen Zugriff auf die IoT Komponenten.⁴¹ Dazu sei erwähnt, dass sich die Zentralität lediglich auf die Verwendung bezieht, während die tatsächliche Infrastruktur i.d.R. dezentral und verteilt ist. Cloud Computing dient als Infrastruktur der Bestrebungen im Rahmen der Industrie 4.0⁴² und erlaubt den Unternehmen, die bei dieser Entwicklung anfallenden Investitionen in IT-Infrastruktur und IT-Lösungen, im Vergleich zu selbst bereitgestellten Lösungen, auf einem angemessenen Niveau zu halten und gleichzeitig Leerkosten, da Kapazität im Cloud Computing bedarfsorientiert zur Verfügung gestellt wird, und Personal- und Betriebskosten zu reduzieren.⁴³

3 Digitalisierungsbedingte Transformation der Wirtschaftsprüfung

Nachdem nun die einführende Darstellung der digitalisierungsgetriebenen Entwicklung zur Industrie 4.0, inkl. deren Eigenschaften, Prinzipien und Technologien, erfolgt ist, soll die Beziehung dieser tiefgreifenden Veränderungen zur Wirtschaftsprüfung dargestellt werden.

3.1 Wirtschaftsprüfung und Industrie 4.0

Die Entwicklung zur Industrie 4.0 ist nicht isoliert in Bezug auf die Industrie an sich zu betrachten, sondern übt auch erheblichen Einfluss auf die Intermediäre zu den Kapitalmärkten aus. Als solcher⁴⁴ muss der Wirtschaftsprüfer den disruptiven Charakter der Veränderungen im Unternehmensumfeld seiner Mandanten sowie die Entstehung neuer und den Wandel bestehender Geschäftsmodelle verstehen.⁴⁵ Gerade dies stellt nicht zuletzt i.S.d. § 38 Abs. 3 der Berufssatzung der WPK i.V.m. § 57 Abs. 3 WPO eine Grundvoraussetzung einer angemessenen Auditierung dar.

Ziel der von der Wirtschaftsprüfung durchgeführten Jahresabschlussprüfungen ist gem. IDW PS 200 Rn. 8 f. die Beurteilung und Bestätigung von Rechnungslegungsinformationen mit hinreichender Sicherheit. Diese grundlegende Aufgabe verdeutlicht auch die Problematik, die sich der Wirtschaftsprüfung im Umfeld einer Industrie 4.0 stellt, da diese die Anforderung eines extensiven Verständnisses von Geschäftsmodell, sowie Kontroll- und Rechnungslegungsprozess beinhaltet.

Fortschreitend automatisierte Rechnungslegungsprozesse in einem solchen Umfeld, bspw. hinsichtlich Erfassung und Verarbeitung buchungsrelevanter Daten, sind dem eigentlichen Rechnungswesen prozessual zunehmend vorgelagert,⁴⁶ was konsequenterweise bedeutet, dass diese komplexeren und hoch integrierten Systeme prüferseitig deutlich relevanter werden.⁴⁷

Die Problematik setzt sich in den Bestimmungen des IDW PS 330 fort.⁴⁸

So wirft bspw. Rn. 8 die Frage auf, wie der Prüfer weiterhin vor der Annahme eines Prüfauftrags sicherstellen kann in der Lage zu sein sich ein zutreffendes Bild von mandantenseitigen IT Systemen zu machen, wenn diese durch Cloud Computing zunehmend unternehmensweit miteinander verknüpft sind und eine Vielzahl neuer Systeme und IoT Komponenten beinhalten.

Subsumiert steht angesichts dieser Entwicklungen mit der Frage, wie die Mandantenbeziehung auf Augenhöhe fortgesetzt werden kann, einerseits die Drohung eines massiven Relevanzverlustes der Branche als Ganzes,⁴⁹ andererseits aber auch die extrinsische Motivation die Prüfung zu transformieren und somit die Relevanz in zunehmend komplexen Geschäftsmodellen⁵⁰ zu behaupten und auszubauen, im Raum. Dazu allerdings muss die Tätigkeit der Wirtschaftsprüfung um die mit der Digitalisierung einhergehenden technischen Möglichkeiten erweitert werden und so, Mehrwerte innerhalb der Prüfung geschaffen sowie neue Dienstleistungen am Markt implementiert werden.⁵¹

Dies erfordert von der Wirtschaftsprüfungsbranche, eine grundlegende und kontinuierliche Beschäftigung mit der Digitalisierung einerseits und andererseits, entscheidender noch, deren Applikation innerhalb der Prüfungsprozesse, in geeigneter Weise.⁵² Andernfalls verliert die Branche den Anschluss, an die fortschreitende digitale Innovation ihrer Mandanten, was schon in der Natur der Sache zu einer Abnahme der Prüfungsqualität und erzielbarer Prüfungssicherheit führen würde. Ebenfalls würde der zur Aufrechterhaltung der Prüfungsqualität notwendige Mehraufwand innerhalb der Prüfung dem Wirtschaftlichkeitsgrundsatz des IDW PS 200 Rn. 9 entgegenstehen.

Mit der Entwicklung seiner Mandanten zum angedachten Sollzustand der Industrie 4.0 bietet sich dem Prüfer nunmehr auch die Chance, seinerseits die einhergehenden technologischen Möglichkeiten zu nutzen, um den Zugriff in Echtzeit auf eine Vielzahl prüfungsrelevante Informationen⁵³ und die Automatisierung⁵⁴ repetitiver Prüfungsschritte mit geringem Ermessensspielraum, in zeitnaher, effizienter, genauerer und qualitativ hochwertiger Prüfung und in erweiterten Beratungsdienstleistungen zu bündeln.⁵⁵

Der Einsatz solcher Technologien ist zuletzt nicht nur auf die Leistungserbringung beschränkt, da eine entsprechende Implementierung in die prüfereigenen Gesellschaftsstrukturen ebenfalls Effizienzsteigerungspotenzial verspricht.⁵⁶

3.2 Notwendigkeit der Transformation der Wirtschaftsprüfung

3.2.1 Technologische Disruption von Prüfungsleistungen

Die technologische Disruption in den Geschäftsmodellen der Mandanten kann für den WP nicht folgenlos sein. Die Integration von Cloud Computing, IoT und unternehmensexternen Informationsquellen (Teil von Big Data) in die Systeme und Entscheidungsprozesse der Mandanten, liefert auf der einen Seite eine Vielzahl an Möglichkeiten der Nutzbarmachung in der Prüfung durch umfassende datenanalytische Verfahren (sog. Data Analytics), verdeutlicht auf der anderen Seite aber auch die Notwendigkeit für die Wirtschaftsprüfung, sich in eben diese Richtung weiterzuentwickeln.⁵⁷

Generell besteht für den WP bei Jahresabschlussprüfungen das Risiko in der Erteilung eines unrichtigen Bestätigungsvermerks, also eines uneingeschränkten Bestätigungsvermerks trotz wesentlicher Falschangaben.⁵⁸ Daher verlangt der risikoorientierte Prüfungsansatz eine Beurteilung – insb. risikobehafteter Rechnungslegungsbereiche – mithilfe angemessener Prüfungshandlungen, auf Basis derer wesentliche Fehler mit hinreichender Sicherheit ausgeschlossen werden können.⁵⁹

Allerdings sind solche Prüfungen in der Industrie 4.0, vor allem aufgrund der aus IoT und Big Data resultierenden Datenmengen, trotz bzw. in Folge des unbestreitbaren Informationszuwachses, mit diesem traditionellen Prüfungsansatz in Zukunft nicht länger wirtschaftlich zu bewältigen.⁶⁰ Diesbezüglich tragen etwa die stichtagsbezogene Feststellung des Ist-Zustands durch „Funktions- und Wirksamkeitsprüfung der rechnungslegungs-relevanten Teile des IKS“⁶¹ durch Vorprüfungen weder der Dynamik und Komplexität der digitalisierten und automatisierten Geschäftsprozesse, noch der Schnelllebigkeit und Verfügbarkeit der Informationen⁶² ausreichend Rechnung.

Um eine hinreichende Sicherheit angesichts veränderter mandantenseitiger Begebenheiten ohne massiv erhöhten Aufwand dennoch weiterhin sicherstellen zu können, ergibt sich, wie im weiteren Verlauf dargestellt wird, das Erfordernis kontinuierlicher Prüfungen (Continuous Audit)⁶³ und einer Implementierung von Data Analytics.⁶⁴

Da die Industrie 4.0, bzw. die Informationsarchitektur eines entsprechenden Mandanten den Einsatz derartiger moderner Datenanalyseverfahren zulässt, bieten sich dem Prüfer diverse Einsatzmöglichkeiten in Bezug auf die Prüfung. Zunächst ist die Möglichkeit vollständiger Analysen, also von 100 % der Transaktionen, selbst innerhalb großer (wachsender), Population anzuführen,⁶⁵ die eine enorme Erweiterung im Vergleich zu der Prüfung von Stichproben, bei gleichzeitiger Sicherstellung hoher Prüfungsqualität darstellen.⁶⁶ Weiterhin sind derartige Massendatenanalysen nicht nur eine Antwortmöglichkeit im Hinblick auf steigende Datenmengen, sondern erlauben auch die prüferische Beurteilung identifizierter Fehlerrisiken.⁶⁷ Da auch KMU, im Kontext Industrie 4.0, stark wachsende Datenmengen und Prozesskomplexität verzeichnen, aber der diesbezügliche Ausbau des IKS oftmals nicht in gleicher Geschwindigkeit erfolgt, kann der Prüfer mithilfe dieser Analysen z.B. eine sehr präzise Einschätzung erlangen, inwieweit etwaige Kontrollschwächen (etwa im IT-Berechtigungskonzept) letztendlich Transaktionsdaten tatsächlich beeinflusst haben.⁶⁸

Process Mining ist die Bezeichnung einer weiteren, prüferseitig disruptiven Technologie, die bestimmte ‚analoge‘ Prüfungshandlungen, so etwa die Durchführung von Interviews und Befragungen, weitestgehend überflüssig macht und so weiteres Effizienzpotenzial besitzt.⁶⁹ Als datenanalytisches Tool erlaubt Process Mining die Visualisierung einzelner mandantenseitig durchgeführter Arbeitsschritte in Bezug auf end-to-end Geschäftsprozesse, anhand der im ERP-System des Mandanten vorliegenden Daten und somit die Identifizierung risikobehafteter Abweichungen von definierten Standardprozessen.⁷⁰ So zeigt Ruhnke (2019) bspw., wie stark diese Abweichungen vom Soll-Ablauf in den Unternehmen tatsächlich ausfallen können und wie solche Prozessanalysen für den Prüfer in Anbetracht zunehmender Komplexität zu Prozessverständnis und Kontrollrisikobeurteilung beitragen können.⁷¹

Auch bieten die softwaregestützten Data Analytics den Vorteil, dass sie ein hohes Automatisierungspotenzial besitzen, da nach anfänglicher Anpassung der Parameter an die Begebenheiten des Mandanten, Analysen beliebig oft und auch kontinuierlich wiederholt werden können.⁷²

Neben der Analyse interner Unternehmensfaktoren ist auch die Analyse gesamtwirtschaftlicher Rahmenbedingungen des Mandanten anzuführen.⁷³ Hier liefert die Tatsache, dass im Rahmen von Big Data auch unternehmensexterne Daten gesammelt werden, erhebliche Vorteile in Bezug auf die Identifikation von Geschäfts- und Betrugsrisiken und die Bildung einer Erwartungshaltung. (z.B. Entwicklung der Umsatzerlöse) Auch für die Going Concern Beurteilung⁷⁴ nach § 252 Abs. 1 Nr. 2 HGB i.V.m. IDW PS 270 Rn. 4., die naturgemäß durch eine Vielzahl „unterschiedlicher Faktoren und deren Beziehung zueinander“⁷⁵ bedingt ist, besteht eine hohe Relevanz.

Des Weiteren lässt Big Data kombiniert mit sog. Predictive Analytics, also prognostizierenden Datenanalysen, eine verbesserte Bezifferung von Schätzwerten zu. Ein Anwendungsbeispiel hierfür ist die prüferische Beurteilung der zukünftigen Entwicklung von Gewährleistungsansprüchen gegen den Mandanten, etwa durch Auswertungstools, die soziale Netzwerke analysieren,⁷⁶ die häufig durch Endverbraucher im Falle etwaiger Probleme etc. zum Austausch genutzt werden.

Auch der Aspekt verbesserter Möglichkeiten im Bereich Cloud Computing zeichnet sich durch seine disruptive Wirkung auf das Geschäftsmodell der Wirtschaftsprüfung aus. Hinsichtlich der erläuterten Data Analytics erlaubt Cloud Computing die mandatsübergreifende Verbesserung und Standardisierung dieser⁷⁷ durch Bündelung der Erfahrungswerte und Anwendungsmethoden mehrerer (u.U. branchenspezifischer) Mandate einer WPG. Doch die Möglichkeiten der Verwendung von Cloud Computing innerhalb der Branche als Ganzes sind vielfältiger. Das Outsourcing von IT-Infrastruktur an Cloud-Anbieter bietet Kostenvorteile, insb. durch den „Pay-per-use“ Charakter von Cloud Services.⁷⁸ So ist einerseits sichergestellt, dass nur tatsächlich genutzte Dienstleistungen Kosten verursachen und andererseits, dass nunmehr Speicherkapazitäten für umfangreiche Mandantendaten und Rechenleistung für aufwändige Prüfungssoftware standortunabhängig⁷⁹ bedarfsorientiert zur Verfügung stehen.

Weitere Vorteile ergeben sich, wenn durch die jeweilige WPG auch auf die Cloud Strukturen der Mandanten zugegriffen werden kann. Die Virtualisierung der physischen Welt im Rahmen der Industrie 4.0 durch IoT und Cloud Computing erlaubt virtuelle Kopien der analogen Geschäftsprozesse und Produktionsfaktoren der Mandanten,⁸⁰ die diese zu Simulations-, Kontroll- und Analysezwecke nutzen. Dai und Vasarhelyi (2016) beschreiben resultierende Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologie durch den Prüfer beispielhaft an der Prüfung von Lagerbeständen. Dadurch, dass alle relevanten Objekte und Vorgänge innerhalb eines Geschäftsvorgangs durch permanente Statusmeldungen innerhalb einer solchen virtuellen Kopie gespiegelt werden, sind Inaugenscheinnahmen in Form von traditionellen Inventurbeobachtungen nur noch sehr begrenzt notwendig und eine kontinuierliche und ferngelenkte Prüfung kann implementiert werden.⁸¹ Weiterhin kann der Prüfer auch auf die übermittelten Daten von extern an den Geschäftsvorgängen Beteiligter, wie Kunden, Lieferanten und Kreditinstituten nutzen, um mithilfe dieser die Angaben des geprüften Unternehmens kontinuierlich abzugleichen und zu verifizieren.⁸²

3.2.2 Veränderte Erwartungshaltung

Ähnlich der Art wie sich die Mandanten dem digitalisierungsbedingten Wettbewerb um neue Geschäftsmodelle und effiziente Produktion in der Industrie 4.0 stellen müssen, erwarten diese, unter Einbezug ihres Digitalisierungsgrads, von der Wirtschaftsprüfung den Einsatz innovativer Prüfungs-Tools durch Data Analytics und die Ausnutzung damit verbundener Effizienz- und Automatisierungspotenziale.⁸³ So machen Mandanten die Erteilung von Prüfungsaufträgen zunehmend von der digitalen Leistungsfähigkeit möglicher Prüfer abhängig.⁸⁴ Somit besteht neben prüfungsinternen Faktoren zunehmend externer Druck zu einer Digitalisierung der Prüfung⁸⁵ und somit zu einer Transformation der Wirtschaftsprüfung. Auch innerhalb der Branche selbst ist eine diesbezüglich gewandelte Erwartungshaltung festzustellen. Diese äußert sich seitens der Prüfer, wie in Studien nachgewiesen werden konnte, sowohl in einem Vertrauensanstieg in die eigens erteilten Bestätigungsvermerke, wenn fortgeschrittene Datenanalyse-Tools eingesetzt wurden, als auch im gleichzeitigen Rückgang des wahrgenommenen Haftungsrisikos.⁸⁶

[...]

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¹ Vgl. Bitkom (2015)

² Vgl. Beyhs/Poymanov (2019), S. 19 f.

³ Vgl. Frey/Osborne (2013), S. 1 f.

⁴ Vgl. Mertens et al. (2017), S. 35

⁵ Wolf/Strohschen (2018), S.58

⁶ Vgl. Hanschke (2018), S.3

⁷ Vgl. Schallmo (2016), S.5

⁸ Vgl. Beyhs/Poymanov (2019), S. 21

⁹ Vgl. Hanschke (2018), S. 48

¹⁰ Vgl. Hanschke (2018), S. 1

¹¹ Vgl. Wolf/Strohschen (2018), S. 57

¹² Vgl. Oswald/Krcmar (2018), S.7 f.

¹³ Vgl. Oswald/Krcmar (2018), S.7 f.

¹⁴ Vgl. Obermaier (2017), S. 5

¹⁵ Vgl. BMBF (2013), S. 81

¹⁶ Vgl. Pfeiffer (2015), o.S.

¹⁷ Vgl. Zaeh (2018), S. 449

¹⁸ Vgl. BMBF (2017), S. 17 f.

¹⁹ Vgl. Hermann et al. (2015), S. 3

²⁰ Vgl. Dai/Vasarhelyi (2016), S. 1

²¹ Vgl. ebd.

²² Vgl. BMBF (2013) S. 95

²³ Vgl. Drath/Horch (2014), S. 3

²⁴ Vgl. Ematinger (2018), S. 11

²⁵ Vgl. Ematinger (2018), S. 10

²⁶ Vgl. Dai/Vasarhelyi (2016), S. 1

²⁷ Vgl. Zaeh (2018), S. 449 f.

²⁸ Vgl. Oswald/Krcmar (2017), S. 20 f.

²⁹ Vgl. König/Graf-Vlachy (2017) in Obermaier (Hrsg.), S. 53

³⁰ Vgl. König/Graf-Vlachy (2017) in Obermaier (Hrsg.), S. 54

³¹ Vgl. Dai/Vasarhelyi (2016), S. 6

³² Vgl. Oswald/Krcmar (2017), S. 20

³³ Vgl. Appelbaum (2017), S. 4

³⁴ Vgl. u.a. Gandomi/Haider (2014), S.138

³⁵ Vgl. Oswald/Krcmar (2017), S. 16 f.

³⁶ Vgl. Gandomi/Haider (2014), S.138

³⁷ Vgl. Oswald/Krcmar (2018), S. 16 nach Rossman et al.

³⁸ Vgl. Gandomi/Haider (2014), S. 140

³⁹ Vgl. Fallenbeck/Eckert (2017) in: Vogel-Heuser et al. (Hrsg.), S. 142 f.

⁴⁰ Vgl. Oswald/Krcmar (2018), S. 14 f.

⁴¹ Vgl. Fallenbeck/Eckert (2017) in: Vogel-Heuser et al. (Hrsg.), S. 139

⁴² Vgl. Kollmann/Schmidt (2016), S. 43

⁴³ Vgl. Oswald/Krcmar (2018), S. 15

⁴⁴ Vgl. Leyens (2017), S. 3

⁴⁵ Vgl. Burg et al. (2017), S. 122 f.

⁴⁶ Vgl. Zaeh (2018), S. 451

⁴⁷ Vgl Deutsch (2019), S. 501

⁴⁸ Burg et al (2017), S. 127

⁴⁹ Vgl. Göttsche et al. (2018), S. 401

⁵⁰ Vgl. Alles et al. (2008), S. 2 f.

⁵¹ Vgl. Rega/Teipel (2016), S. 39

⁵² Vgl. Göttsche et al. (2018), S. 403

⁵³ Vgl. Arbeitskreis Externe u. Interne Überwachung der Unternehmung (2017), S. 326

⁵⁴ Vgl. Kompenhans/Wermelt (2019), S. 45

⁵⁵ Vgl. Burg et al. (2017), S. 123

⁵⁶ Vgl. Amschler (2017), S.119

⁵⁷ Vgl. Appelbaum et al. (2017), S. 1

⁵⁸ Vgl. Beck Bil-Komm/Schmidt HGB § 317, Rn. 108 f.

⁵⁹ Vgl. IDW PS 200 Rn. 9

⁶⁰ Vgl. Kempf (2017), S. 1300 f.

⁶¹ Vgl. Zaeh (2018), S. 451

⁶² Vgl. Dai/Vasarhelyi (2016), S. 5

⁶³ Vgl. Byrnes et al. (2014), S. 97 f.

⁶⁴ Vgl. Lieder/Goldshteyn (2013), S. 588 f.

⁶⁵ Vgl. Lieder/Goldshteyn (2013), S.594

⁶⁶ Vgl. Tönsgerlemann/ Reutter (2019), S.41

⁶⁷ Vgl. Kiesow (2016), S.710

⁶⁸ Vgl. Lieder/Goldshteyn (2013), S.594

⁶⁹ Vgl. Adelmeyer/Teuteberg (2016), S. 701

⁷⁰ Vgl. Deutsch (2019), S.498

⁷¹ Vgl. Ruhnke (2019), S. 66

⁷² Vgl. Lieder/Goldshteyn (2013), S. 594

⁷³ Vgl. Lieder/Goldshteyn (2013), S. 589

⁷⁴ Vgl. Ruhnke (2017), S. 424

⁷⁵ Vgl. Göttsche et al. (2018), S. 402

⁷⁶ Vgl. Deutsch (2019), S. 499

⁷⁷ Vgl. Adelmeyer/Teuteberg (2016), S. 701

⁷⁸ Vgl. u.a. Lissen et al. (2014), S. 15

⁷⁹ Vgl. Lieder/Goldshteyn (2013), S. 595

⁸⁰ Vgl. Drath/Horch (2014), S. 3 f.

⁸¹ Vgl. Dai/Vasarhelyi (2016), S. 3

⁸² Vgl. Burg et al. (2017), S. 125

⁸³ Vgl. Kempf (2017), S. 1300

⁸⁴ Vgl. DAWG (2016), Tz. 5

⁸⁵ Vgl. Ruhnke (2017), S. 424

⁸⁶ Vgl. ebd.