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Anita Kim-Reinartz
Partnerin bei PwC Deutschland
Tel.: +49 160 94412272
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Betrugsfälle und Compliance-Verstöße verursachen nicht nur erhebliche finanzielle Schäden, sondern können auch das Vertrauen von Kunden und Investoren nachhaltig beeinträchtigen. Der Druck auf Unternehmen steigt, solche Fälle effektiv zu erkennen und zu vermeiden. Gleichzeitig gewinnen digitale Technologien an Bedeutung, gerade auch im Zusammenhang mit kriminellen Aktivitäten. Wir bieten Ihnen ein spezialisiertes Team, um Betrug präventiv zu verhindern, frühzeitig aufzudecken und gründlich zu untersuchen.
Unser Data Analytics Team von Forensic Services deckt Fälle von Betrug und Compliance-Verstößen in großen Datenmengen auf. Wir kombinieren modernste Techniken aus Data Science mit fundiertem Wissen über Unternehmensprozesse und Buchhaltung. Für Projekte unterschiedlichster Größenordnung können wir auf die gesammelte Expertise und Erfahrung von PwC Deutschland und des globalen PwC-Netzwerks zurückgreifen. Wir liefern unseren Kunden zeitnahe, zuverlässige und aufschlussreiche Ergebnisse, die höchsten Qualitätsansprüchen gerecht werden.
Zu unseren Serviceangeboten gehören präventive Maßnahmen wie datengestützte Risikoanalysen, aber auch reaktive Leistungen wie forensische Sonderuntersuchungen, z. B. zur Verfolgung von Betrugsvorwürfen. Außerdem bieten wir Lösungen für Continuous Monitoring an, um Kontrolle in Echtzeit zu ermöglichen.
Im Rahmen von forensischen Untersuchungen bei Betrugsverdacht oder Compliance-Verstößen analysieren wir strukturierte Daten, wie beispielsweise Buchhaltungsdaten aus ERP-Systemen. Wir liefern Evidenz und quantifizieren das Ausmaß des entstandenen Schadens. Ähnliche Dienstleistungen bieten wir auch außerhalb von forensischen Untersuchungen als Risikoanalysen an. Mithilfe von Datenanalysen ermitteln wir Indikatoren, die auf potenziellen Betrug, Fehlverhalten oder Unregelmäßigkeiten in Daten oder Geschäftsprozessen hindeuten können. Dieser Ansatz kann proaktiv eingesetzt werden, um Problembereiche zu identifizieren, Ermittlungen zu priorisieren und Muster verdächtigen Verhaltens oder verdächtiger Transaktionen aufzudecken, die eine genauere Untersuchung rechtfertigen.
Neben der Analyse von Daten aus Quellen wie ERP-Systemen unterstützen wir Untersuchungen und Streitbeilegungsprozesse auch mit Vertragsanalysen. Mit spezialisierten Tools für die Analyse von Verträgen, Vereinbarungen oder juristischen Dokumenten extrahieren wir relevante Informationen, identifizieren Risiken und stellen die Einhaltung von vertraglichen Verpflichtungen sicher. Die Ergebnisse können Übersichten über Vertragsbedingungen, Anomalien oder Abweichungen von Standardpraktiken sowie mögliche Vertragsverletzungen oder betrügerische Aktivitäten sein.
Je nach Kundenbedarf bieten wir auch Unterstützung bei der Implementierung von Lösungen zum kontinuierlichen Monitoring. Transaction Monitoring Modelle können Bereiche wie Sanktionen und Embargos (SAN), Geldwäschebekämpfung (Anti-Money Laundering, AML), Bekämpfung der Terrorismusfinanzierung (Counter-Terrorist Financing, CTF) und Betrug abdecken. Wir unterstützen unsere Kunden bei der Auswahl von Anbietern sowie beim Design und der Implementierung entsprechender Lösungen. Darüber hinaus können wir Modelle durch maßgeschneiderte Entwicklungslösungen, Validierung, Tests, Tuning und Optimierung an die spezifischen Bedürfnisse unserer Kunden anpassen.
Effizientes, einsatzbereites Tool zur Identifizierung von Red Flags in Daten aus SAP-Systemen. Dank eines benutzerfreundlichen Front-Ends ist auch die direkte Nutzung durch den Kunden möglich.
Betrugsmuster entwickeln sich ständig weiter. Um bei der Identifizierung auffälliger Aktivitäten so flexibel wie möglich zu sein, nutzen wir die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz (KI). Moderne Anomalieerkennung ermöglicht es, große Datenmengen zu durchsuchen und ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, die anschließend weiter untersucht werden können.
Eigens von PwC entwickelte Lösungen sowie Tools von Drittanbietern ermöglichen die Überwachung von Finanztransaktionen in Echtzeit. Sie weisen auf Transaktionen hin, bei denen ein erhöhtes Risiko von Compliance-Verstößen oder kriminellen Aktivitäten besteht, wie z. B. Geldwäsche oder Betrug.