von Dr. Nunzio Mario Tritto, PhD, Magistrat am Corte dei conti<\/p>\n\n\n\n
Die regionalen Rechnungspr\u00fcfungsabteilungen des Corte dei conti, der Obersten Rechnungskontrollbeh\u00f6rde (ORKB) Italiens, f\u00fchren verschiedene Aufgaben durch, darunter die Analyse der Rechnungen der lokalen Beh\u00f6rden, um die Richtigkeit der Daten und die Nachhaltigkeit des Rechnungswesens zu \u00fcberpr\u00fcfen. Die Region Apulien – bestehend aus 257 Gemeinden und anderen Einrichtungen (wie lokalen Gesundheitsbeh\u00f6rden und Universit\u00e4ten), die j\u00e4hrlich gepr\u00fcft werden m\u00fcssen – umfasst zahlreiche Konten und Anh\u00e4nge, was einen sehr komplizierten Analyseprozess zur Folge hat, der traditionell von den einzelnen Magistraten und ihren Mitarbeitern durchgef\u00fchrt wird.<\/p>\n\n\n\n
In den letzten Jahren wurden jedoch spezielle Rechtsvorschriften erlassen, die die Beh\u00f6rden dazu verpflichten, relevante Informationen digital in ein System einzugeben, das die Datenerfassung, -auswertung und -pr\u00fcfung erleichtert. Das neue System erm\u00f6glicht zwar eine verbesserte Datenerfassung, aber der nationale Kontext (7.904 Gemeinden und Hunderte von regionalen, provinziellen und gro\u00dfst\u00e4dtischen Einheiten) macht eine gr\u00fcndliche Analyse aller Dokumente und Daten schwierig.<\/p>\n\n\n\n
Um die Pr\u00fcfungsarbeit zu verbessern, hat die Region Apulien vor kurzem besondere Mechanismen – fortschrittliche Datenanalysetechniken und maschinelles Lernen – eingef\u00fchrt, die es erm\u00f6glichen, gro\u00dfe Mengen an Informationen zu verarbeiten und massive Datenmengen zu analysieren.<\/p>\n\n\n\n
Das maschinelle Lernen, eine Anwendung der k\u00fcnstlichen Intelligenz, liefert dem System die F\u00e4higkeit, ohne menschliches Zutun oder Unterst\u00fctzung automatisch zu lernen und sich auf der Grundlage von Erfahrungen zu verbessern. Der Lernprozess beginnt mit Beobachtungen (Daten) – auf der Suche nach Mustern und der Entwicklung besserer Entscheidungen auf der Grundlage von vorgegebenen Beispielen. Das System der Region ist so konzipiert, dass es Abweichungen von Benchmark-Parametern (festgelegte Grenzwerte, die die Normalit\u00e4t anzeigen) meldet. W\u00e4hrend die Daten in das System eingegeben werden, macht die Software die Mitarbeiter auf alle festgestellten Anomalien aufmerksam.<\/p>\n\n\n\n
So schreibt die italienische Gesetzgebung beispielsweise vor, dass jede Gemeinde gen\u00fcgend Mittel vorhalten muss, um k\u00fcnftige Kosten aus laufenden Rechtsstreitigkeiten zu decken. Da die Gemeinden diese R\u00fccklagen nicht immer bilden, kann es ihnen an der n\u00f6tigen Liquidit\u00e4t fehlen. Durch die Bewertung dieser F\u00e4lle nach verschiedenen risikobasierten Kriterien und die Bildung entsprechender R\u00fcckstellungen in jedem Fall kann die institutionelle Volatilit\u00e4t stabilisiert werden.<\/p>\n\n\n\n
Eine \u00e4hnliche Analysemethode wurde auf die Entwicklung der Cashflows angewandt. Da es nicht ungew\u00f6hnlich ist, dass Einnahmen und Ausgaben auseinanderklaffen, soll der datengest\u00fctzte Ansatz die Pr\u00fcfer auf Situationen aufmerksam machen, die zu institutionellen Liquidit\u00e4tsengp\u00e4ssen f\u00fchren k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n
W\u00e4hrend Daten und menschliche Intelligenz die Grundlage f\u00fcr die Pr\u00fcfungsarbeit bilden, hat der Corte dei conti festgestellt, dass fortschrittliche Datenanalyse in Verbindung mit maschinellem Lernen die Pr\u00fcfungsarbeit in der Region verbessern kann, insbesondere bei der Vermeidung von Krisensituationen. Das System und die Techniken der Region Apulien bieten eine Plattform f\u00fcr \u00e4hnliche Implementierungsbem\u00fchungen in anderen Regionen des Landes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Die regionalen Rechnungspr\u00fcfungsabteilungen des Corte dei conti, der Obersten Rechnungskontrollbeh\u00f6rde (ORKB) Italiens, f\u00fchren verschiedene Aufgaben durch, darunter die Analyse der Rechnungen der lokalen Beh\u00f6rden, um die Richtigkeit der Daten und die Nachhaltigkeit des Rechnungswesens zu \u00fcberpr\u00fcfen. Die Region Apulien – bestehend aus 257 Gemeinden und anderen Einrichtungen (wie lokalen Gesundheitsbeh\u00f6rden und Universit\u00e4ten), die j\u00e4hrlich gepr\u00fcft werden m\u00fcssen – umfasst zahlreiche Konten und Anh\u00e4nge, was einen sehr komplizierten Analyseprozess zur Folge hat, der traditionell von den einzelnen Magistraten und ihren Mitarbeitern durchgef\u00fchrt wird.<\/p>\n","protected":false},"author":142,"featured_media":7088,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"journal-categories":[2557,2558,2556],"content-tags":[2380,2269],"country":[3238],"region":[2597],"section":[2608],"coauthors":[],"class_list":["post-18324","journal-entry","type-journal-entry","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","journal-categories-fruhjahr-2020","journal-categories-sommer-2020","journal-categories-spotlight-auf-wissenschaft-und-technologie","content-tags-haushaltsanalyse-de","content-tags-maschinelles-lernen","country-italy-de","region-eurosai-de","section-spotlight-auf-wissenschaft-und-technologie"],"acf":[],"yoast_head":"\n