{"id":43867,"date":"2026-10-01T19:47:01","date_gmt":"2026-10-01T23:47:01","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/transformation-in-performance-audits-the-comptroller-and-auditor-general-of-indias-technology-driven-audit-innovation\/"},"modified":"2026-10-01T19:52:29","modified_gmt":"2026-10-01T23:52:29","slug":"transformation-in-performance-audits-the-comptroller-and-auditor-general-of-indias-technology-driven-audit-innovation","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/journal-entry\/transformation-in-performance-audits-the-comptroller-and-auditor-general-of-indias-technology-driven-audit-innovation\/","title":{"rendered":"Wandel in der Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfung: die technologiegest\u00fctzte Pr\u00fcfungsinnovation der ORKB Indien"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Autorin: ORKB Indien<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Einleitung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die zunehmende Komplexit\u00e4t der digitalen Verwaltung f\u00fchrte zu grundlegenden Ver\u00e4nderungen in der Pr\u00fcfungslandschaft. Oberste Rechnungskontrollbeh\u00f6rden (ORKB) sind heute mit umfangreichen Finanzunterlagen und sich rasch weiterentwickelnden Programmarchitekturen konfrontiert, die herk\u00f6mmliche Pr\u00fcfungsmethoden an ihre Grenzen bringen. Stichprobenbasierte Pr\u00fcfungen und konventionelle Datenanalysemethoden erweisen sich zunehmend als unzureichend, um systemische Risiken, verborgene Zusammenh\u00e4nge und Verwaltungsversagen, das in miteinander vernetzten digitalen Systemen auftritt, aufzudecken.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die ORKB Indien reagiert auf diese Herausforderung mit einer strukturierten, technologiegest\u00fctzten Pr\u00fcfungsinnovation. In den letzten Jahren bezog unsere Institution moderne Analyseleistungen \u2013 darunter Netzwerkanalysen, maschinelles Lernen, optische Zeichenerkennung (OCR) und KI-gest\u00fctzte Bildanalysen \u2013 in ihre Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungsverfahren ein.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fallstudie&nbsp;1: Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfung von Sozialhilfeprogrammen&nbsp;<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Indiens soziales Absicherungssystem umfasst Dutzende sich \u00fcberschneidende Sozialprogramme, von Ern\u00e4hrungssicherheit und Wohnbau bis hin zu Krankenversicherung und Besch\u00e4ftigung im l\u00e4ndlichen Raum, wobei die Leistungsempf\u00e4ngerinnen und -empf\u00e4nger jedes Programms in einer separaten Datenbank erfasst werden. Die digitale Auszahlung \u00fcber Direkt\u00fcberweisungen verbesserte die Transparenz zwar erheblich, schuf jedoch auch neue Herausforderungen, wie den Ausschluss berechtigter Haushalte, unbemerkte Doppelzahlungen und eine fragmentierte Reichweite \u00fcber die verschiedenen Programme hinweg. Bei herk\u00f6mmlichen Pr\u00fcfungen wurden Programme isoliert betrachtet, wodurch eine systemische, programm\u00fcbergreifende Analyse nahezu unm\u00f6glich war.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die ORKB Indien f\u00fchrt derzeit eine datengest\u00fctzte Pr\u00fcfung der Empf\u00e4ngerinnen und Empf\u00e4nger von Sozialleistungen durch, die sieben gro\u00dfe Sozialhilfeprogramme in sieben indischen Bundesstaaten abdeckt. Im Zeitraum\u00a02023\u20132024 beliefen sich die Staatsausgaben f\u00fcr die sieben Programme auf insgesamt 4,14\u00a0Milliarden Rupien. Bei der Pr\u00fcfung wurde ein haushaltsorientierter, integrierter Analyseansatz eingesetzt, bei dem die Datens\u00e4tze zu den Beg\u00fcnstigten aller sieben Programme als miteinander verbundene Knoten innerhalb eines einzigen Graphenmodells behandelt wurden. Die Datenbanken aller sieben Programme haben insgesamt etwa 800\u00a0TB, wobei rund 140\u00a0TB Daten als relevant und f\u00fcr die Pr\u00fcfung erforderlich eingestuft wurden. Aadhaar<sup data-fn=\"7019409d-3b4f-4a10-9de8-6bd11da0c2b2\" class=\"fn\"><a href=\"#7019409d-3b4f-4a10-9de8-6bd11da0c2b2\" id=\"7019409d-3b4f-4a10-9de8-6bd11da0c2b2-link\">1<\/a><\/sup>-Hash-Werte dienten als anonymisierte Verkn\u00fcpfungskennungen und erm\u00f6glichten so die Darstellung von Leistungskonvergenz- sowie Leistungsausschlussmustern auf Haushaltsebene, ohne die Privatsph\u00e4re zu gef\u00e4hrden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der analytische Arbeitsablauf umfasste die Extraktion und Standardisierung von Datens\u00e4tzen, die programm\u00fcbergreifende Haushaltsdarstellung, die Graphenmodellierung und die Analyse verkn\u00fcpfter Stellen, die Erkennung von Anomalien sowie die risikobasierte Priorisierung f\u00fcr \u00dcberpr\u00fcfungen vor Ort. Die drohnengest\u00fctzte \u00dcberpr\u00fcfung der Datens\u00e4tze des Wohnbauprogramms im Rahmen des \u201ePradhan Mantri Awas Yojana\u201c (PMAY, ein Programm der indischen Regierung f\u00fcr bezahlbaren Wohnraum) an ausgew\u00e4hlten Standorten zeigte Diskrepanzen zwischen dem Baufortschritt der H\u00e4user und der Freigabe von Mitteln.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mithilfe einer Big-Data-Analyse der Gesamtbev\u00f6lkerung stellten wir fest, dass etwa 3,6&nbsp;Millionen Familien von den Leistungen wichtiger Sozialprogramme ausgeschlossen blieben, obwohl sie berechtigte Zielhaushalte waren \u2013 eine Erkenntnis, die mit herk\u00f6mmlichen Stichproben- und Datenanalysemethoden unm\u00f6glich h\u00e4tte zutage treten k\u00f6nnen. Dies unterstrich zudem, dass systemische Reformen der Zielgruppenauswahlmechanismen sowie der Koordination zwischen Programmen notwendig sind, und zeigte, wie integrierte Analysen f\u00fcr evidenzbasierte Erkenntnisse \u00fcber den Erfolg von Sozialleistungen und eine gerechte Reichweite der Leistungen sorgen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fallstudie&nbsp;2: \u201eArtifacial Intelligence\u201c \u2013 KI-gest\u00fctztes Bildanalyse-Tool<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei der \u00dcberpr\u00fcfung von Leistungsempf\u00e4ngerinnen und -empf\u00e4ngern im Rahmen von Sozialhilfepr\u00fcfungen wurde bislang \u00fcblicherweise auf strukturierte Datenfelder zur\u00fcckgegriffen, um Anomalien aufzudecken. Ein wesentlicher Aspekt der Identit\u00e4t von Leistungsempf\u00e4ngerinnen und -empf\u00e4ngern blieb jedoch bislang v\u00f6llig ungepr\u00fcft, n\u00e4mlich die Fotos, die f\u00fcr nahezu jedes gr\u00f6\u00dfere Sozialhilfeprogramm zusammen mit den Datens\u00e4tzen gespeichert sind. Visueller Betrug wie die Wiederverwendung von Fotos, die Mehrfachregistrierungen erm\u00f6glicht, leere oder nicht-menschliche Bilder sowie Gruppenfotos, welche die Identit\u00e4t einzelner Personen verschleiern, stellen eine systematische Schwachstelle dar, die durch strukturierte Datenanalysen nicht aufgedeckt werden kann.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das \u201eCentre for Data Management and Analytics\u201c (dt. etwa \u201eZentrum f\u00fcr Datenmanagement und -analyse\u201c), kurz CDMA, der ORKB Indien entwickelte ein KI-basiertes Bildanalyse-Instrumentarium namens \u201eArtifacial Intelligence\u201c \u2013 Wortspiel aus \u201eartificial\u201c f\u00fcr k\u00fcnstlich und \u201eface\u201c f\u00fcr Gesicht \u2013, das quelloffene Python-Bibliotheken f\u00fcr die bildbasierte \u00dcberpr\u00fcfung der Beg\u00fcnstigten nutzt. Dieses Tool erkennt doppelte Bilder mittels \u201ePerceptual Hashing\u201c, kennzeichnet identische Fotos, die bei mehreren Registrierungen verwendet wurden (mit einem Schwellenwert einer 100-prozentigen \u00dcbereinstimmung zur Minimierung von falschpositiven Ergebnissen), erkennt fehlerhafte Bilder sowie Dateien mit g\u00fcltigen Bilddateiendungen, die jedoch keine tats\u00e4chlichen Bilddaten enthalten, und f\u00fchrt Gesichtserkennung und Z\u00e4hlanalysen durch.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Anwendung basiert auf den Bibliotheken OpenCV, dlib und face_recognition und verf\u00fcgt \u00fcber eine mit PyQt6 gebaute grafische Benutzeroberfl\u00e4che. Sie erfordert keinerlei Programmierkenntnisse, l\u00e4uft auf Standard-Desktop-Computern und gibt die Ergebnisse als strukturierte CSV-Dateien oder organisierte Bildverzeichnisse aus. Ein Sankey-Diagramm<sup data-fn=\"80005312-f474-4356-813b-4b3b7429748d\" class=\"fn\"><a href=\"#80005312-f474-4356-813b-4b3b7429748d\" id=\"80005312-f474-4356-813b-4b3b7429748d-link\">2<\/a><\/sup> fasst die Analyseergebnisse f\u00fcr die Pr\u00fcfungsberichterstattung visuell zusammen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Rahmen einer Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfung verarbeitete das Tool 238.000&nbsp;Fotos, die mit 119.000&nbsp;Beg\u00fcnstigten verkn\u00fcpft waren. Dabei wurden systemische M\u00e4ngel in der IT-Infrastruktur des Programms aufgedeckt, wie Bildduplikate und ung\u00fcltige Eintr\u00e4ge, die einen Sozialhilfemissbrauch erm\u00f6glichen k\u00f6nnten. Die Ergebnisse flossen direkt in die Pr\u00fcfungsfeststellungen sowie die ma\u00dfnahmenbezogenen Empfehlungen, die Foto\u00fcberpr\u00fcfungen in den IT-Systemen von Sozialhilfeprogrammen zu st\u00e4rken, ein.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fallstudie&nbsp;3: Pr\u00fcfungen des elektronischen Beschaffungswesens mithilfe von Maschinenlernalgorithmen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das \u00f6ffentliche Beschaffungswesen geh\u00f6rt nach wie vor zu den Bereichen mit dem h\u00f6chsten Risiko f\u00fcr staatliches Versagen. Angebotsabsprachen, Kartellbildung, Rotation von Geboten, Scheingebote und vorgeschobene Anbieter sind hartn\u00e4ckige Risiken, die bei herk\u00f6mmlichen Beschaffungspr\u00fcfungen nur schwer zu erkennen sind. Eine Pr\u00fcfung jedes einzelnen Angebots, so gr\u00fcndlich sie auch sein mag, kann die f\u00fcr systematische Absprachen charakteristischen Muster auf Netzwerkebene nicht aufdecken.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die ORKB Indien entwickelte ein beziehungsorientiertes Netzwerkanalyse-Rahmenwerk f\u00fcr Pr\u00fcfungen des elektronischen Beschaffungswesen, in das drei sich erg\u00e4nzende Analysetechniken einbezogen werden. Die graphenbasierte Netzwerkanalyse, modelliert als miteinander verbundene Knoten und R\u00e4nder, erm\u00f6glicht die Visualisierung dichter Bietercluster, dominanter Anbieternetzwerke und ungew\u00f6hnlich enger Beschaffungsbeziehungen. Die Mustererkennung unter Verwendung des Apriori-Algorithmus<sup data-fn=\"42a725ce-122d-444a-accc-e4d0e2b57651\" class=\"fn\"><a href=\"#42a725ce-122d-444a-accc-e4d0e2b57651\" id=\"42a725ce-122d-444a-accc-e4d0e2b57651-link\">3<\/a><\/sup> dient dazu, wiederkehrende Bieter-Kombinationen \u00fcber mehrere Ausschreibungen hinweg zu ermitteln. Die Stellen wurden mittels Fuzzy-Matching \u2013 einer Technik zur Ermittlung und Verkn\u00fcpfung von Datenstrings, die zwar keine exakte \u00dcbereinstimmung aufweisen, aber wahrscheinlich zu derselben Stelle geh\u00f6ren \u2013 abgeglichen und zusammengef\u00fchrt. Dabei wurden Bieternamen, Adressen und Registrierungsdaten gegen\u00fcbergestellt, um doppelte Bieteridentit\u00e4ten sowie verborgene Beziehungen zwischen scheinbar unabh\u00e4ngigen Bietern aufzudecken.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Rahmenwerk beruht vollst\u00e4ndig auf quelloffenen Technologien wie der Programmiersprache\u00a0R und Python-Bibliotheken<sup data-fn=\"31c25865-6ce8-49f6-ae17-f9e911ab5990\" class=\"fn\"><a href=\"#31c25865-6ce8-49f6-ae17-f9e911ab5990\" id=\"31c25865-6ce8-49f6-ae17-f9e911ab5990-link\">4<\/a><\/sup>, wodurch sowohl Skalierbarkeit als auch Kosteneffizienz gew\u00e4hrleistet wurden. Mit dieser Methode konnte das Beschaffungsverhalten vollumf\u00e4nglich analysiert werden, wobei verborgene Verbindungen zwischen Bietern, Muster, die auf Angebotsabsprachen hindeuten, sowie systemische Risiken aufgedeckt wurden, die bei einer herk\u00f6mmlichen \u00dcberpr\u00fcfung nicht zutage getreten w\u00e4ren. Zudem bauten wir durch standardisierte Vorlagen f\u00fcr die Arbeitsabl\u00e4ufe institutionelle Analysekompetenzen aus und verkleinerten so die fachlichen H\u00fcrden f\u00fcr sp\u00e4tere Pr\u00fcfteams.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fallstudie&nbsp;4: OCR und KI-gest\u00fctzte Dokumentenanalyse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein charakteristisches Merkmal von Pr\u00fcfungen gro\u00dfer Verwaltungssysteme ist die schiere Menge an unstrukturiertem Nachweismaterial wie gescannten Bescheinigungen, handschriftlichen Sparb\u00fcchern, Rechnungen, Festsetzungsbescheiden etc. Die manuelle Pr\u00fcfung dieser Nachweise ist zeitaufwendig, fehleranf\u00e4llig und von Natur aus in ihrem Umfang begrenzt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die ORKB Indien setzte optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition; OCR) in zwei unterschiedlichen Pr\u00fcfungsbereichen ein. Sie wurde f\u00fcr Sozialhilfepr\u00fcfungen und Pr\u00fcfungen der Dokumentenintegrit\u00e4t eingesetzt, wobei zweisprachige OCR (Hindi und Englisch) mit Computerlinguistik sowie Computer Vision kombiniert wurde, um Text aus Bescheinigungen von Leistungsempf\u00e4ngerinnen und -empf\u00e4ngern, Sparb\u00fcchern sowie zugeh\u00f6rigen Dokumenten extrahieren und analysieren zu k\u00f6nnen. In einem forensischen Schritt werden Manipulationsindikatoren wie Spuren von Bleichmittel, ver\u00e4nderte Unterlagen und doppelte Fotos erkannt, w\u00e4hrend textuelle sowie visuelle Nachweise zu nachvollziehbaren, KI-gest\u00fctzten Pr\u00fcfungsschlussfolgerungen zusammengef\u00fchrt werden. In \u00e4hnlicher Weise extrahiert die OCR bei Pr\u00fcfungen direkter Steuern und von Rechnungsabschl\u00fcssen strukturierte Daten aus Steuerpr\u00fcfberichten, Rechnungen, Berechnungsbl\u00e4ttern und Rechnungsabschl\u00fcssen als PDF-Format oder gescannte Dokumente. Die extrahierten Daten werden standardisiert, \u00fcber die Quelldokumente hinweg abgeglichen und auf Besonderheiten und Unstimmigkeiten analysiert. Es werden spezielle \u00dcberpr\u00fcfungen durchgef\u00fchrt, darunter die Kontrolle von Rechnungsstichtagen sowie der Abgleich zwischen Einkommensteuererkl\u00e4rungen und Steuerpr\u00fcfberichten etc.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dies verringerte den manuell zu bew\u00e4ltigenden Pr\u00fcfungsaufwand erheblich, beschleunigte die Nachweisverarbeitung, verbesserte die Erkennung von Hinweisen auf Betrug und erweiterte den Pr\u00fcfungsumfang.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Praktische Wege f\u00fcr ORKB: erste Schritte in Richtung Pr\u00fcfungsinnovation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Erfahrungen der ORKB Indien mit diesen vier Initiativen liefern praktische Erkenntnisse. Die erste Phase ist analytischer Natur und grundlegend: Hier k\u00f6nnen ORKB zun\u00e4chst die Verf\u00fcgbarkeit, Qualit\u00e4t sowie Zug\u00e4nglichkeit der digitalen Daten von \u00fcberpr\u00fcften Stellen beurteilen. ORKB sollten ihre internen Analysekapazit\u00e4ten ehrlich einsch\u00e4tzen: Welche Kompetenzen sind vorhanden, welche Tools werden bereits genutzt und welche L\u00fccken m\u00fcssen geschlossen werden?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die zweite Phase beinhaltet gezielte Experimente. Anstatt sofort einen institutionsweiten Wandel anzustreben, sind ORKB besser beraten, einen spezifischen Pr\u00fcfungsbereich festzulegen, in dem digitale Daten verf\u00fcgbar sind und die Pr\u00fcfungsfrage klar definiert ist.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die dritte Phase ist die methodische Konsolidierung. Erfolgreiche Pilotprojekte m\u00fcssen in wiederverwendbaren Rahmenwerken festgeschrieben werden: dokumentierte Arbeitsabl\u00e4ufe, standardisierte Skripte, Pr\u00fcfungsvorlagen sowie Qualit\u00e4tssicherungsvorgaben, die es sp\u00e4teren Teams erm\u00f6glichen, die Methode zu reproduzieren und anzupassen, ohne sie von Grund auf neu entwickeln zu m\u00fcssen. In dieser Phase gehen Innovationen von individuellem Fachwissen zu institutioneller Kompetenz \u00fcber.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In der vierten und entscheidendsten Phase geht es um Kompetenzen und Kultur. ORKB m\u00fcssen in strukturierte Schulungsprogramme zur F\u00f6rderung der analytischen Kompetenzen des gesamten Pr\u00fcfungspersonals investieren. Das bedeutet nicht, s\u00e4mtliche Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer zu Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern auszubilden, sondern sicherzustellen, dass Analysetools verstanden, als zuverl\u00e4ssig angesehen sowie mit professionellem Urteilsverm\u00f6gen eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fazit<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der digitale Wandel von Verwaltungssystemen erfordert einen entsprechenden Wandel in der staatlichen Finanzkontrolle. Die Erfahrungen der ORKB Indien zeigen, dass neue Technologien wie Drohnen, Bildanalysen, KI- und maschinelle Lernverfahren gemeinsam dazu beitragen k\u00f6nnen, Pr\u00fcfungskompetenzen von einer reaktiven Transaktionskontrolle hin zu einer proaktiven, informationsgest\u00fctzten Aufsicht zu verlagern.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Da Verwaltungssysteme immer komplexer und digital vernetzter werden, werden jene ORKB den gr\u00f6\u00dften \u00f6ffentlichen Nutzen erzielen, die schon heute in die Tools, Techniken und die institutionelle Kultur investieren, die f\u00fcr die Pr\u00fcfungsherausforderungen von morgen ben\u00f6tigt werden. Der Wandel hat begonnen; nun gilt es, ihn zu beschleunigen und sich daran zu beteiligen.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fu\u00dfnoten<\/h2>\n\n\n<ol class=\"wp-block-footnotes\"><li id=\"7019409d-3b4f-4a10-9de8-6bd11da0c2b2\">\u00a0Die Aadhaar-Nummer ist eine einmalige 12-stellige Identifikationsnummer, die den Einwohnerinnen und Einwohnern Indiens ausgestellt wird. <a href=\"#7019409d-3b4f-4a10-9de8-6bd11da0c2b2-link\" aria-label=\"Jump to footnote reference 1\">\u21a9\ufe0e<\/a><\/li><li id=\"80005312-f474-4356-813b-4b3b7429748d\">\u00a0Ein Sankey-Diagramm ist ein visuelles Flussdiagramm, bei dem die Breite der Pfeile direkt proportional zur Durchfluss- oder Datenmenge ist. <a href=\"#80005312-f474-4356-813b-4b3b7429748d-link\" aria-label=\"Jump to footnote reference 2\">\u21a9\ufe0e<\/a><\/li><li id=\"42a725ce-122d-444a-accc-e4d0e2b57651\">\u00a0Un\u00fcberwachter Maschinenlernalgorithmus <a href=\"#42a725ce-122d-444a-accc-e4d0e2b57651-link\" aria-label=\"Jump to footnote reference 3\">\u21a9\ufe0e<\/a><\/li><li id=\"31c25865-6ce8-49f6-ae17-f9e911ab5990\">\u00a0Python-Bibliotheken wie NetworkX, igraph und tidygraph <a href=\"#31c25865-6ce8-49f6-ae17-f9e911ab5990-link\" aria-label=\"Jump to footnote reference 4\">\u21a9\ufe0e<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die zunehmende Komplexit\u00e4t der digitalen Verwaltung f\u00fchrte zu grundlegenden Ver\u00e4nderungen in der Pr\u00fcfungslandschaft. 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