🚀 Machine Learning für die Wirtschaftsprüfung – direkt in CaseWare IDEA mit Python
Viele Auswertungen, die bisher manuell oder mit aufwendigen Filtern durchgeführt wurden, lassen sich inzwischen mit Python und Machine Learning automatisieren.
Ich entwickle derzeit eine umfangreiche Demo-Suite für CaseWare IDEA, die zeigt, wie sich klassische Prüfungsaufgaben mit scikit-learn unterstützen lassen – von der automatischen Kontierung über Anomalieerkennung bis hin zu steuerlichen Plausibilitätsprüfungen.
Geplante Beispiele sind unter anderem:
✅ Automatische Kontenklassifizierung
✅ Erkennung von Gewerbesteuer-Hinzurechnungen
✅ Bilanz-/GuV-Zuordnung
✅ Clustering von Buchungstexten
✅ Auffällige Buchungen und Fraud-Indikatoren
✅ Steuersatz- und Belegarterkennung
✅ Risikobewertung von Buchungen
✅ Automatische Kontenvorschläge
✅ Zeitreihen- und Trendanalysen
✅ Vergleich verschiedener Machine-Learning-Modelle
Die Suite umfasst über 40 praxisnahe Anwendungsfälle und zeigt, wie moderne KI-Methoden die Datenanalyse in der Wirtschaftsprüfung sinnvoll ergänzen können.
Mit den ab 2026 verfügbaren Python-Funktionen in CaseWare IDEA eröffnen sich hierfür neue Möglichkeiten: Prüfungsroutinen können intelligenter, flexibler und stärker datengetrieben gestaltet werden.
Eine Demo ist unter https://majo2000.bplaced.net/python/ml_audit_suite_v2_3.html verfügbar. Der Code kann jederzeit sofort für Echtdaten genutzt werden.
Mich interessiert besonders der Austausch mit Kolleginnen und Kollegen:
Welche Machine-Learning-Auswertungen würden euren Prüfungsalltag am meisten unterstützen?
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