{"id":43700,"date":"2026-09-22T11:52:56","date_gmt":"2026-09-22T15:52:56","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/digital-governance-and-technological-innovation-in-performance-audits\/"},"modified":"2026-09-22T12:01:18","modified_gmt":"2026-09-22T16:01:18","slug":"digital-governance-and-technological-innovation-in-performance-audits","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/journal-entry\/digital-governance-and-technological-innovation-in-performance-audits\/","title":{"rendered":"Digitale Governance und technologische Innovation in der Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfung"},"content":{"rendered":"\n

Autor:<\/strong> Abdulrahman Alebrahim, Pr\u00fcfer, Oberste Rechnungskontrollbeh\u00f6rde Kuwait<\/p>\n\n\n\n

Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen entwickeln sich derzeit weg von manuellen, r\u00fcckblickenden Bewertungen und hin zu Analysen in Echtzeit sowie vorausschauenden Untersuchungen. Dies ist auf den Einzug von Technologien wie Big Data, k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und pr\u00e4diktiver Modellierung zur\u00fcckzuf\u00fchren, die sowohl Effizienz als auch Wirksamkeit des Pr\u00fcfdiensts neugestalten. Da staatliche Einrichtungen bei der Entscheidungsfindung zunehmend auf datengesteuerte Systeme zur\u00fcckgreifen, nimmt auch die Komplexit\u00e4t der Governance-Rahmenwerke zu, was die Notwendigkeit einer strengeren \u00dcberpr\u00fcfung dieser Institutionen unterstreicht, um Transparenz, Rechenschaftspflicht und das Vertrauen der \u00d6ffentlichkeit zu st\u00e4rken (Agostino, Lourenco & Jorje, 2025). Der digitale Wandel breitete sich sowohl im \u00f6ffentlichen als auch im privaten Sektor stark aus. Dies f\u00fchrte zur Entstehung enormer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die mit herk\u00f6mmlichen Pr\u00fcfungsans\u00e4tzen allein nicht erfolgreich analysiert werden k\u00f6nnen (Basuki, Atarwaman & Layn, 2025). Daher ist der Innovationsbedarf in der Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfung dringender denn je und erfordert die Entwicklung neuer Instrumente sowie Techniken, um mit der Dynamik des modernen Informations\u00f6kosystems Schritt halten zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Das Aufkommen von digitaler Governance und eines integrierten Systems f\u00fchrte zu einem komplexeren Pr\u00fcfungsumfeld. Dieses erfordert Systeme zur laufenden \u00dcberwachung sowie sofortigen Kontrolle, die in der Lage sind, Risiken und Ineffizienzen nahezu in Echtzeit zu erkennen. Bei der Planung, Durchf\u00fchrung sowie dem Follow-up von Pr\u00fcfungen kommen mittlerweile neue Technologien zum Einsatz, um verschiedene Datenquellen der Einrichtung zu erfassen und in den Pr\u00fcfplan aufzunehmen, wodurch eine fundiertere Pr\u00fcfung der Verfahren erm\u00f6glicht wird (Sofyani et al., 2026). So nutzen Oberste Rechnungskontrollbeh\u00f6rden (ORKB) \u2013 unabh\u00e4ngige nationale Beh\u00f6rden, die mit der Pr\u00fcfung staatlicher Ausgaben und Einnahmen betraut sind \u2013 moderne Datenanalysesysteme, um statistische Anomalien und gesetzeswidrige Transaktionsmuster zu erkennen sowie verborgenes Verm\u00f6gen und Geldw\u00e4sche mit weitaus h\u00f6herer Genauigkeit aufzusp\u00fcren als mit herk\u00f6mmlichen dokumentengest\u00fctzten Pr\u00fcfungsverfahren, die einen engen Betrachtungswinkel hatten (Kalaintzis, 2025). Durch Datenanalysen erweiterte sich das Informationsuniversum, sodass das Pr\u00fcfungspersonal nun implizite Informationen einbeziehen kann, die bei herk\u00f6mmlichen Pr\u00fcfungen nicht ber\u00fccksichtigt wurden. Datenvisualisierungen, Live-Dashboards und automatisierte Warnmeldungen erm\u00f6glichen es Wirtschaftlichkeitspr\u00fcferinnen und -pr\u00fcfern, Erkenntnisse unmittelbarer mit Stakeholdern zu teilen sowie ihre Pr\u00fcfpl\u00e4ne in Echtzeit anzupassen, um Ineffizienzen im Pr\u00fcfungsverfahren zu verringern.<\/p>\n\n\n\n

Laut mehreren von der INTOSAI ver\u00f6ffentlichten Fallstudien f\u00fchrte die Einbindung von Big Data und KI zu umfassenderen Verbesserungen als zuvor bei der Aufdeckung unregelm\u00e4\u00dfiger Beschaffungsmuster, der Bewertung von Sozialhilfeprogrammen sowie der \u00dcberwachung von Infrastrukturprogrammen. Eine von der ORKB \u00c4gypten durchgef\u00fchrte Umfrage zeigt, dass 92 % der Befragten der Aussage zustimmen, dass KI Pr\u00fcfungsergebnisse verbessert, w\u00e4hrend 87 % den Einsatz von KI bei Risikobeurteilungen bef\u00fcrworten (Du, 2026). Somit unterst\u00fctzt eine \u00fcberw\u00e4ltigende Mehrheit der Praktikerinnen und Praktiker den Einsatz von KI sowie Big-Data-Analysen, da menschliches Fachwissen durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien erheblich erg\u00e4nzt wird.<\/p>\n\n\n\n

Ziehen wir die ORKB Australien (Australian National Audit Office; ANAO) als Beispiel f\u00fcr die erfolgreiche Einf\u00fchrung von Datenanalysen zur risikobasierten Planung von Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen der staatlichen Beihilfeprogramme heran. Durch den Abgleich von Ausschreibungsdatenbanken, Auftragsvergaben sowie Beschaffungszeitpl\u00e4nen konnten Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer Vertr\u00e4ge ausfindig machen, die bereits vor Ablauf der Ausschreibungsfrist vergeben worden waren, und so Verst\u00f6\u00dfe gegen Vorschriften, Bestechung sowie betr\u00fcgerische Praktiken im staatlichen Sektor aufdecken (ANAO, 2021). Mit der Erweiterung ihres Informationsuniversums um E-Mails, offizielle Korrespondenz und Zeitpl\u00e4ne wurde ein innovativer Ansatz verfolgt, der es erm\u00f6glichte, Fehlverhalten aufzudecken, das bei manuellen Auswertungen \u00fcbersehen worden w\u00e4re. Solche Beispiele veranschaulichen, wie analysegest\u00fctzte Pr\u00fcfungen zu mehr Effizienz und gleichzeitig einer h\u00f6heren Zuverl\u00e4ssigkeit der Pr\u00fcfungserkenntnisse f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Moderne Datenanalyseplattformen wie Apache Spark werden von ORKB h\u00e4ufig eingesetzt, um statt einer ausgew\u00e4hlten Stichprobe die gesamte Datenmenge einer Einrichtung pr\u00fcfen zu k\u00f6nnen (Singh et al., 2023). Dadurch wird nicht nur das Stichproben- und Aufdeckungsrisiko, mit dem das Pr\u00fcfungspersonal meist konfrontiert ist, erfolgreich verringert, sondern auch die Aufdeckung von Anomalien und Betrugsindikatoren erheblich beschleunigt. Tableau ist eine weitere Software, die interaktive Dashboards in die Arbeitsbl\u00e4tter des Pr\u00fcfungspersonals integriert und aus Millionen von Datenpunkten Informationen ableitet, welche die Erkennung verd\u00e4chtiger Beschaffungsmuster, ungew\u00f6hnlicher Finanztransaktionen oder Abweichungen von etablierten operativen Benchmarks erm\u00f6glichen. So l\u00e4sst sich Fehlverhalten in staatlichen Beh\u00f6rden zeit- und kosteneffizient aufdecken. <\/p>\n\n\n\n

Zeit- und Kosteneffizienz werden als wichtigste Vorteile des Technologieeinsatzes in der Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfung genannt. Eine Umweltpr\u00fcfung in Indien dient als Paradebeispiel daf\u00fcr: Da den Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfern mehrere Plantagenstandorte unzug\u00e4nglich waren, wurden mithilfe von Satellitendaten KI-gest\u00fctzte Bildaufnahmen der Plantagen eingesetzt, um die Baumh\u00f6he abzusch\u00e4tzen, die Dichte des Baumkronendachs zu messen sowie Art und Dichte der Vegetation zu ermitteln und so Angaben im Rahmen einer Umweltpr\u00fcfung zu verifizieren. Dadurch konnte das Pr\u00fcfungspersonal Zeit und Kosten sparen, die ansonsten f\u00fcr die Anfahrt zu den Plantagen und deren physische Inspektion aufgewendet worden w\u00e4ren (Du, 2026). Diese Technologie wird weiterentwickelt zu raumbezogenen Technologien und Geoinformationssystemen (GIS), die f\u00fcr Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen zu Infrastruktur- und Entwicklungsprojekten von gro\u00dfem Nutzen sein werden (Almarzooqi, 2021). GIS-Tools k\u00f6nnen von Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfern genutzt werden, um raumbezogene Daten zu visualisieren, Projektumsetzungen topografisch zu beurteilen und zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob \u00f6ffentliche Investitionen im Einklang mit angek\u00fcndigten Projektergebnissen stehen. Diese Tools werden sich n\u00fctzlich erweisen bei der Leistungsbeurteilung von mit Steuergeldern finanzierten staatlichen Projekten, bei der Feststellung, ob Kostenkalkulationen sowie Projektausgaben mit den genehmigten Pl\u00e4nen \u00fcbereinstimmen und ob Ressourcen effizient verwendet werden (Abdulajabbae et al., 2025). Ein Beispiel f\u00fcr deren potenziellen Einsatz w\u00e4re bei der \u00dcberpr\u00fcfung von Stra\u00dfenbauvorhaben: Das Pr\u00fcfungspersonal k\u00f6nnte Satellitenbilder mit Fertigstellungsberichten vor Ort vergleichen, Budgetzuweisungen mit den tats\u00e4chlichen Ausgaben abgleichen und eingestellte oder unvollendete Infrastrukturprojekte anhand von Satellitenbildern ausfindig machen. Derartige Tools st\u00e4rken das evidenzbasierte Pr\u00fcfwesen und verringern die Abh\u00e4ngigkeit von potenziell falschen Verwaltungsberichten.<\/p>\n\n\n\n

Ein weiterer wichtiger Technologiebereich, der in Fachzeitschriften zum Pr\u00fcfwesen intensiv diskutiert wird, ist der Einsatz von Datenanalysen in Echtzeit und das Potenzial der Blockchain-Technologie. Laut einer Studie zu Echtzeitanalysen nutzen Regierungen immer \u00f6fter Cloud-Infrastrukturen, elektronische Beschaffungssysteme, Finanzverwaltungsplattformen und vernetzte digitale Systeme, die kontinuierlich Transaktionsdaten erzeugen (Koulantzis, 2025). Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer k\u00f6nnen diese Datenstr\u00f6me in Analyse-Engines einspeisen, die eine Echtzeit-\u00dcberwachung der Aktivit\u00e4ten erm\u00f6glichen. Dies ist insbesondere bei der Verwaltung \u00f6ffentlicher Finanzen hilfreich, da die zeitnahe Erkennung von Anomalien die Veruntreuung \u00f6ffentlicher Gelder verhindern kann, bevor ernsthafte Sch\u00e4den entstehen. Da Pr\u00fcfungen in Echtzeit dem Management erm\u00f6glichen, schnell auf erkannte Risiken zu reagieren, f\u00f6rdern sie auch ein st\u00e4rkeres Verantwortungsbewusstsein. Dies ist von besonderem Nutzen bei Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen, da deren Ziele viel breiter gefasst sind als die von Pr\u00fcfungen der Rechnungsf\u00fchrung. Die Pr\u00fcfungen sollen die Integrit\u00e4t der Organisation bei der Erf\u00fcllung ihrer erkl\u00e4rten Ziele \u00fcberpr\u00fcfen und im Hinblick auf staatliche Einrichtungen, die \u00f6ffentliche Mittel verwalten, ist es unerl\u00e4sslich, \u00fcber Pr\u00fcfungssysteme zu verf\u00fcgen, die Anomalien rechtzeitig erkennen, um eine potenzielle Veruntreuung \u00f6ffentlicher Gelder zu verhindern (Sofyani et al., 2026).<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus spielte auch die Blockchain-Technologie eine einflussreiche Rolle f\u00fcr Innovationen in der Pr\u00fcfungspraxis. Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer k\u00f6nnen Blockchains nutzen, um Transaktionen auf ihre Echtheit zu \u00fcberpr\u00fcfen, Lieferkettenaktivit\u00e4ten zu \u00fcberwachen und die Einhaltung vertraglicher Verpflichtungen zu bewerten (Morgan, 2024). Insbesondere Smart Contracts scheinen gro\u00dfes Potenzial f\u00fcr das Pr\u00fcfwesen aufzuweisen, da sie Vertr\u00e4ge automatisch als erf\u00fcllt anerkennen, sobald die zugrunde liegenden Bedingungen erf\u00fcllt sind, und so das Risiko manueller Eingriffe in Vertragsbetr\u00e4ge oder der Verzerrung von Gesch\u00e4ftsergebnissen verringern (Larikova et al., 2023). Smart Contracts bieten dem Pr\u00fcfungspersonal ein h\u00f6heres Ma\u00df an Transparenz f\u00fcr digitale Nachweise und zeigen Pr\u00fcfpfade auf, die Leistungsbeurteilungen sowie Compliance-\u00dcberpr\u00fcfungen vereinfachen.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00e4diktive Analysen bilden ein weiteres wichtiges Instrument, das Wirtschaftlichkeitspr\u00fcferinnen und -pr\u00fcfer einsetzen, um Annahmen zu \u00fcberpr\u00fcfen, die dem Staatshaushalt sowie den Staatsausgaben zugrunde liegen. Pr\u00e4diktive Modellierung kann potenzielle Kosten\u00fcberschreitungen, Betriebsausf\u00e4lle, erwartete Abweichungen in der Buchf\u00fchrung und jene Bereiche ermitteln, die am anf\u00e4lligsten f\u00fcr Leistungsdefizite sind \u2013 und zwar auf der Grundlage vergangener Leistungen sowie zuk\u00fcnftiger Preis\u00e4nderungen (Govekar, 2025). Das Pr\u00fcfungspersonal kann derartige Instrumente nutzen, um Vergleichsanalysen durchzuf\u00fchren und Marktindikatoren wie Preise und andere von Wettbewerbern verwendete Indikatoren zu ermitteln sowie diese mit den Daten des Auftraggebers abzugleichen, um die Angemessenheit der Sch\u00e4tzungen der Bewerber zu beurteilen. So lassen sich Budgetspielr\u00e4ume oder \u00dcbersch\u00e4tzungen aufdecken und Fehlallokationen \u00f6ffentlicher Mittel verhindern.<\/p>\n\n\n\n

Somit haben Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer Zugang zu interdisziplin\u00e4ren Erkenntnissen, beispielsweise im Hinblick auf den Klimawandel, nachhaltigkeitsbezogene Auswirkungen, Marktpreisbewegungen und Cybersicherheitsrisiken, die mithilfe KI-gest\u00fctzter Datenanalysetechniken in Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen einbezogen werden k\u00f6nnen. Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen durchlaufen derzeit einen Wandel hin zu agileren Verfahren, bei denen Flexibilit\u00e4t, Anpassungsf\u00e4higkeit und die kontinuierliche Einbindung von Stakeholdern im Vordergrund stehen. Aufgrund datengest\u00fctzter Planung und Durchf\u00fchrung werden Pr\u00fcfungszyklen k\u00fcrzer, jedoch wirksamer. Dies f\u00fchrte zu genaueren sowie umfangreicheren Pr\u00fcfungshandlungen und stellte Wirtschaftlichkeitspr\u00fcferinnen und -pr\u00fcfern vielschichtiges Fachwissen zur Verf\u00fcgung. Organisationen wie die INTOSAI und die OECD betonen jedoch weiterhin, dass innovative KI- oder datengest\u00fctzte Pr\u00fcfungsverfahren von soliden Governance-Rahmenwerken, ethischer Aufsicht und professionellem Urteilsverm\u00f6gen begleitet werden sollten, da Algorithmen auch anf\u00e4llig f\u00fcr Fehler und Manipulation sind (OECD, 2026). Trotz dieser Herausforderungen schreitet die Neugestaltung von Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen durch neu aufkommende Technologien auf der ganzen Welt fort. Sie werden von Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfern zunehmend eingebunden, um Fehlererkennung sowie Betrugsaufdeckung auf der Grundlage einer objektiven Beurteilung digitaler Nachweise zu optimieren, Governance-Strukturen zu st\u00e4rken und f\u00fcr mehr Transparenz zu sorgen.<\/p>\n\n\n\n

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Quellenangaben<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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  1. Abduljabbar, H.; Abdullah, W. M.; Bazool, S. & Muhsin, A. (2025). AI-Driven Environmental Impact Assessments: Ethical and Legal Considerations. Environment and Social Psychology. Band 10(12). DOI:10.59429\/esp.v10i12.3994<\/li>\n\n\n\n
  2. Agostino, D.; Louren\u00e7o, R.; Jorge, S.; Bracci, E. & Cruz, I. (2025). Data science and public sector accounting: Reviewing impacts on reporting, auditing, and accountability practices. Public Money & Management<\/em>, 1-10.<\/li>\n\n\n\n
  3. Almarzooqi, S. A. (2021). Vielversprechende Technologien f\u00fcr eine zukunftssichere Pr\u00fcfungst\u00e4tigkeit im \u00f6ffentlichen Sektor. Internationale Zeitschrift f\u00fcr Staatliche Finanzkontrolle der INTOSAI. http:\/\/doi.org\/10.56251\/XGFF4914<\/a><\/li>\n\n\n\n
  4. ANAO. (2021). Using data analytics for risk-based performance audit planning. Fallstudie. https:\/\/www.anao.gov.au\/work\/speeches-and-papers\/using-data-analytics-risk-based-<\/a>performance-audit-planning<\/li>\n\n\n\n
  5. Basuki, F. H.; Atarwaman, R. J. & Layn, Y. Y. (2025). Big Data Analytics In Public Sector Audit: Transforming Risk Assessment And Fraud Detection. INTERNATIONAL JOURNAL OF FINANCIAL ECONOMICS<\/em>, 2<\/em>(3), 986-1002.<\/li>\n\n\n\n
  6. Du, J. (2026). Einsatz von KI-Verfahren im Pr\u00fcfwesen. Q2 2026. https:\/\/intosaijournal.org\/de\/journal-entry\/einsatz-von-ki-verfahren-im-pruefwesen\/<\/a><\/li>\n\n\n\n
  7. Govekar, M. C. (2025). The Impact of Artificial Intelligence (AI) and Data Analytics on Internal Audit Efficiency. Multidisciplinary Research in Arts, Science & Commerce (Band-23)<\/em>, 35.<\/li>\n\n\n\n
  8. Koulantzis, E. (2025). Nutzung von Echtzeitanalysen f\u00fcr die \u00f6ffentliche Rechenschaftspflicht: die digitale Evolution Oberster Rechnungskontrollbeh\u00f6rden. Internationale Zeitschrift f\u00fcr Staatliche Finanzkontrolle der INTOSAI. Q3 2025. http:\/\/doi.org\/10.56251\/RLYG9322<\/a><\/li>\n\n\n\n
  9. Larikova, T.; Ivankov, V. A. & Novichenko, L. (2023). Implementation of blockchain technology in the system of accounting and analytical support for the public sector. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies<\/em>, 125<\/em>(13).<\/li>\n\n\n\n
  10. Morgan, I. (2024). New auditing perspectives for a blockchain-based accounting system in the public sector. In Continuous Auditing with AI in the Public Sector<\/em> (pp. 30-46). CRC Press.<\/li>\n\n\n\n
  11. OECD. (2026). The state of artificial intelligence in public audit. OECD. https:\/\/read.oecd-<\/a>ilibrary.org\/en\/publications\/the-state-of-artificial-intelligence-in-public-audit_f4a6c658-en.html?utm_source=chatgpt.com<\/li>\n\n\n\n
  12. Singh, T.; Gupta, S.; Satakshi; Kumar, M. (2023). Performance Analysis and Deployment of Partitioning Strategies in Apache Spark. Procedia Computer Sciences. Band 218(2) S. 594-603.<\/li>\n\n\n\n
  13. Sofyani, H.; Amalia, R.; Abu Hasan, H. & Saleh, Z. (2026). Big data analytics in enhancing public sector auditing: drivers, benefits and the moderating role of auditor certification. Journal of Accounting in Emerging Economies<\/em>, 16<\/em>(1), 31-50.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen entwickeln sich derzeit weg von manuellen, r\u00fcckblickenden Bewertungen und hin zu Analysen in Echtzeit sowie vorausschauenden Untersuchungen. Dies ist auf den Einzug von Technologien wie Big Data, k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und pr\u00e4diktiver Modellierung zur\u00fcckzuf\u00fchren, die sowohl Effizienz als auch Wirksamkeit des Pr\u00fcfdiensts neugestalten. Da staatliche Einrichtungen bei der Entscheidungsfindung zunehmend auf datengesteuerte Systeme zur\u00fcckgreifen, nimmt auch die Komplexit\u00e4t der Governance-Rahmenwerke zu, was die Notwendigkeit einer strengeren \u00dcberpr\u00fcfung dieser Institutionen unterstreicht, um Transparenz, Rechenschaftspflicht und das Vertrauen der \u00d6ffentlichkeit zu st\u00e4rken (Agostino, Lourenco & Jorje, 2025). Der digitale Wandel breitete sich sowohl im \u00f6ffentlichen als auch im privaten Sektor stark aus. Dies f\u00fchrte zur Entstehung enormer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die mit herk\u00f6mmlichen Pr\u00fcfungsans\u00e4tzen allein nicht erfolgreich analysiert werden k\u00f6nnen (Basuki, Atarwaman & Layn, 2025). 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