Process Mining ist sowohl eine Technologie als auch eine Methode, die für Prüfer immer wichtiger wird, da sie dazu beiträgt, die operative Prüfungsleistung in Bezug auf Zeit, Qualität und Genauigkeit erheblich zu verbessern. PAFnow Process Mining lernt und visualisiert Prozessmodelle automatisch aus Daten und stellt Audit-Nachweise durch die automatische Analyse der gesamten Population von Event-Logs sicher. Auditoren gewinnen 100 Prozent Transparenz, indem sie 100 Prozent der Fälle erfassen, so dass sie sich auf potenzielle Risiko-, Kontroll- und Effizienzprobleme konzentrieren können, anstatt den größten Teil ihrer Zeit dem Verständnis von Prozessabläufen durch Interviews, Workshops und Stichproben-basierte Walkthroughs zu widmen.
„PAFnow erhöht die Zuverlässigkeit und Aussagekraft der Analyseergebnisse erheblich, indem es vollständige Populationstests auf Prozessdaten anwendet. Insbesondere kann die PAFnow AUDIT Edition die Anzahl der Vor-Ort-Interviews und Walkthroughs reduzieren und die Schwächen traditioneller interner Auditsysteme beseitigen, wie z.B. den Mangel an faktenbezogenen Informationen; die Schwierigkeit, Abweichungen und Anomalien zu erkennen; und die Abhängigkeit von Zielmodellen ohne Kenntnis des Ist-Zustandes. Dadurch erhöht sich die Geschwindigkeit und Effizienz sowie die Qualität und Effektivität von Prozessaudits“, sagt Tobias Rother, Gründer und CEO von PAF.
„In einer digitalisierten Welt kann Gewissheit nur durch vollständige Population-Tests und Daten erreicht werden“, erklärt Jason Wickman, EVP of North American Operations bei PAF. „Die Bottom-up-Analyse der PAFnow AUDIT Edition entdeckt Geschäftsprozesse rein auf Datenbasis. Dieser Ansatz macht die Frage von Hit-or-Miss im Audit-Prozess überflüssig – jeder Versuch, Risiken und ungewöhnliches Verhalten zu erkennen, trifft ins Schwarze".
Die PAFnow AUDIT Edition fügt dem klassischen PAFnow Process Mining-Bericht spezielle Audit-Dashboards hinzu. Sie unterstützen Auditoren in allen Phasen des internen Auditprozesses von der automatischen Informationsgewinnung, über die Visualisierung der Ist-Prozesse, die Compliance-Analyse und die Identifizierung von Risiken und Verbesserungspotentialen auf Basis realer Prozessdaten, bis hin zur Identifizierung der Ursachen dieser Probleme und der Überwachung des Fortschritts von Prozessverbesserungen.
„Alle PAFnow-Versionen sind in Microsoft Power BI eingebettet, so dass Unternehmen Process Mining auf dem neuesten Stand der Technik in Kombination mit dem weltweit führenden BI-Tool Microsoft Power BI nutzen können. PAFnow ist eine überzeugende und ergänzende Softwarelösung zu bestehenden Audit-Tools wie ACL (jetzt Galvanize) oder CaseWare IDEA. Anwender können mehr als 200 Source-Konnektoren nutzen, um alle relevanten Daten in PAFnow zu nutzen und die Erkenntnisse an die richtigen Mitarbeiter im Unternehmen weiterzugeben“, fügt Tobias Rother hinzu.
Die PAF wird die neue Ausgabe von PAFnow AUDIT am 10. Dezember in einem Live-Webinar vorstellen. Um zu erfahren, wie Auditoren mit PAFnow die Effektivität von Kontrollen maximieren und versteckte Verbesserungspotenziale und tatsächliche Probleme in Geschäftsprozessen sofort erkennen können, und um die neuen Dashboards und Funktionen in Aktion zu sehen, sollten sich Interessenten vorab registrieren.
Die Process Analytics Factory (PAF) ist ein führender Vorreiter bei der Entwicklung von Process Mining Software, die datenintensive Arbeiten in Echtzeit einfacher und effizienter macht. PAFs Aushängeschild, die Softwarelösung PAFnow, macht Process Mining für Unternehmen aller Größen und Branchen zugänglich, so dass sie Daten in Erkenntnisse und Maßnahmen umwandeln können – einfach, bequem und kostengünstig. PAFnow ist die weltweit erste vollständig in Microsoft Power BI integrierte Process Mining Lösung. Das Unternehmen wurde 2014 gegründet und eröffnete seine nordamerikanische Niederlassung 2020 in Ann Arbor, Michigan, um im Zentrum der Forschung im Bereich Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz zu stehen. PAF ist ein selbstfinanziertes Unternehmen, das sich auf nachhaltiges Wachstum konzentriert.
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