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Process Mining zur Prüfung der Kreditprozesse
Hintergründe, Ansätze, Vorteile und Grenzen der Prozessdatenanalyse zur Prüfung von Kreditprozessen
Für die gezielte Ziehung von Stichproben kann die vorangestellte Prozessdatenanalyse zur Identifikation von im Prozessverlauf ungewöhnlichen Verarbeitungsvorgängen von Nutzen sein
Tom Zunker
Die effektive und effiziente Prüfung von digitalen Geschäftsprozessen erfordern moderne Prüfungsansätze und -techniken. Die Prozesse in Kreditinstituten sind seit jeher IT-technisch unterstützt, wenn auch im unterschiedlichen Grad und häufig auch durch das Zusammenspiel von Anwendungen und manueller Interaktion. Einer der bedeutendsten Wertschöpfungsprozesse in klassischen Kreditinstituten ist der Kreditprozess – von der Erfassung des Kreditbedarfs über die Kreditentscheidung und -kalkulation bis hin zur Kontoeröffnung und Auszahlung.
Je nach Kreditart und technischem Reifegrad des Prozesses werden die Kunden- und Kreditantragsdaten über diverse Prozessschritte in den IT-Anwendungen erfasst, generiert und verarbeitet. Insbesondere im Mengenkreditgeschäft werden dabei täglich große Stückzahlen von Kreditanträgen und massenhaft Daten verarbeitet. Eine Möglichkeit, diese Art von IT-gestützten Geschäftsprozessen und Massendatenverarbeitung zu prüfen, ist die Prozessdatenanalyse. Im Nachfolgenden werden Hintergründe, Ansätze, Vorgehensweise sowie Vorteile und Grenzen des Process Mining zur Prüfung von Kreditprozessen dargestellt.
Dieser Beitrag aus der Zeitschrift für Interne Revision (ZIR) (Ausgabe 6, 2019, Seite 265 bis 267) wurde von der Redaktion von Compliance-Magazin.de gekürzt.
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