Risikoorientierte Prüfungsplanung optimieren: Trennschärfe statt Klumpenrisiken
Eine Analyse qualitativer Risikomodelle zwischen Aussagekraft und Aufwand
Für die Priorisierung von Prüfungsobjekten in der Revisionsplanung werden häufig g Risikomodelle eingesetzt. Prüfobjekte mit einem höheren Risiko erhalten dabei Vorrang gegenüber solchen mit geringerem Risiko. Üblicherweise wird das Risiko pro Prüfobjekt anhand mehrerer definierter Risikoindikatoren bestimmt. Jeder Indikator wird dabei auf einer ordinalen Skala bewertet, etwa von niedrig (1) bis hoch (5). Da die Anzahl der Risikoindikatoren begrenzt ist und Bewertungen oft in mittleren Bereichen liegen, entstehen nur wenige unterschiedliche Gesamtrisikowerte. Die Folge: Viele Prüfobjekte erhalten ungefähr denselben Risikowert und damit einen Vorschlagstermin in der Planung, sodass eine trennscharfe Priorisierung kaum möglich ist. Der Artikel zeigt, dass Gewichtungen, insbesondere mit Nachkommastellen, die Differenzierung deutlich erhöhen können, ohne die Verständlichkeit zu verlieren. Ungewichtete Modelle wirken zwar fair, liefern aber oft keine ausreichende Priorisierung. Mehr Fragen oder Antwortoptionen verbessern die Trennschärfe hingegen kaum und erhöhen nur den Aufwand. Mit einfachen Mitteln wie Power Query in Excel oder SQL lassen sich Modelle transparent, reproduzierbar und auditfest simulieren. Entscheidend bleibt, dass Skalierung und Aggregation konsistent erfolgen und die Modelle pragmatisch, nachvollziehbar und flexibel anpassbar sind. So gelingt eine Prüfungsplanung, die evidenzbasiert und zugleich praktikabel ist.
| DOI: | https://doi.org/10.37307/j.1868-7814.2026.02.05 |
| Lizenz: | ESV-Lizenz |
| ISSN: | 1868-7814 |
| Ausgabe / Jahr: | 2 / 2026 |
| Veröffentlicht: | 2026-03-25 |