Die für die Implementierung von KI-Verfahren zur Betrugserkennung notwendige Infrastruktur (z. B. die Datenbasis) ist in oktant bereits vorhanden: In einem Prototyp konnten daher bereits entsprechende Features umgesetzt werden. Dabei erfolgt die Analyse der Mandantendaten aktuell noch durch alle 13 verschiedenen Verfahren, deren Ergebnisse gewohnt übersichtlich dargestellt werden.
Gleichzeitig werden auch visuelle Einordnungen der Daten in den Gesamtkontext mittels Box-Plot-Diagrammen angeboten.
Zur besseren Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse wird dem Nutzer zusätzlich der für das Ergebnis entscheidende Pfad des Baumdiagramms mitgegeben, hier dargestellt am Beispiel der Ergebnisse aus dem CART-Algorithmus und noch mit den technischen Parametern.
In einer nutzerfreundlicheren Version werden die technischen Parameter lesbarer ausgegeben:
Der erstellte Prototyp lässt erkennen, dass KI-gestützte Analysen den Katalog an Prüfungshandlungen in oktant ergänzen können und einen Mehrwert für zukünftige Wirtschaftsprüfungen bieten können.
Resultierend sind zwei wesentliche Dinge zu beachten: Zum einen sind die bisherigen Aussagen wegen der Datengrundlage zunächst nur für US-amerikanische Börsenunternehmen gültig. Ob sie auch internationalisierbar und auf andere Größenklassen von Unternehmen übertragbar sind, muss noch untersucht werden. Zum anderen können auch sie nicht die Einzelfallprüfung erfahrener Wirtschaftsprüfer ersetzen, sondern sind, wie alle datenbasierten Prüfungshandlungen, nur eine weitere Hilfestellung zur Identifikation von Anomalien.
