Der Foreign Corrupt Practices Act (FCPA) von 1977 ist ein Bundesgesetz der USA, das hauptsächlich wegen der zwei wichtigsten Vorschriften bekannt ist: Die eine Bestimmung legt die Anforderungen für eine transparente Buchführung gemäß dem Securities Exchange Act fest, die andere betrifft das Problem der Bestechung ausländischer Regierungsbeamter. Die FCPA-Vorschriften gelten für alle Personen oder juristische US-Personen, die Geschäftsbeziehungen in anderen Ländern unterhalten. Sie werden von der Securities and Exchange Commission (SEC) und dem US-Justizministerium vollzogen und überwacht.

Vor dem Hintergrund einer intensiven Prüfung und des strikten Vollzugs des FCPA müssen Unternehmen, die dagegen verstoßen, mit erheblichen Geldbußen, umfangreichen Untersuchungen und Schaden für Ruf und Marke bei einer Nichteinhaltung rechnen. Deshalb sollten Unternehmen bei der Entwicklung verbindlicher Maßnahmen für Compliance-Programme auch eine entsprechende Überwachung und Auditierung sowie eine fortlaufende Evaluierung der Effektivität des laufenden Programms festlegen.

Für die internen Revisions- und Auditteams, die mit der Überwachung und Auditierung beauftragt sind, kann Data Analytics ein wichtiges Mittel zur Verbesserung der Wirksamkeit von Compliance-Programmen sein. Durch Nutzung von Analytics zur Ermittlung von Risikofaktoren und von Designplattformen zur Kennzeichnung von Unregelmäßigkeiten sowie durch Versenden proaktiver Benachrichtigungen kann Ihr Compliance-Programm ganz auf die frühzeitige Aufdeckung und Verhinderung von Korruption ausgerichtet werden.

Empfehlungen zur Nutzung von Analytics für Antikorruptionsprogramme

1) Ermitteln Sie Risikofaktoren für Korruption.

Im Rahmen der Risikobewertung sollten Unternehmen auch die speziellen Korruptionsrisiken ihres Unternehmens oder ihrer Branche ermitteln. Nach der Identifizierung der Risiken und deren Einordnung nach ihrer Bedeutung müssen im nächsten Schritt Unternehmen mögliche Korruptionssysteme und -szenarien durchspielen und ermitteln, ob bereits entsprechende Kontrollen vorhanden sind, mit denen sich solche Korruptionssysteme verhindern oder aufdecken lassen.

Das Ergebnis sollte eine Liste von Programmbereichen sein, in denen eine ausführliche Prüfung oder eine weitere Analyse in Bezug auf potenzielle Risiken durchgeführt werden muss. Das offene Eingeständnis eventueller Schwachstellen in Ihren Programmen ist dabei der erste Schritt zu deren proaktiver Lösung.

2) Entwickeln Sie Analytics zur Ermittlung von Warnsignalen für Korruption.

Data Analytics kann zur Identifizierung von riskanten Transaktionen, die zusätzlich geprüft werden sollten, genutzt werden. Die Skizzierung eventuell damit verbundener Korruptionssysteme schafft für Unternehmen eine Grundlage zur Entwicklung von Analytics, um diejenigen Transaktionen zu bestimmen, die möglicherweise risikobehafteter sind, je nach festgestellten Trends oder Unregelmäßigkeiten verglichen mit den übrigen Transaktionen in einem Datenbestand.

Beispielsweise kann ein Korruptionssystem mit Channel- und Partnerverkäufen darin bestehen, dass ein Produkt mit einem hohen Rabatt an einen Reseller verkauft wird, der dann die hohe Gewinnspanne bei diesem Verkauf zur Bestechung des Endkunden nutzt. Bei einem solchen Szenario kann sich aus der Überprüfung von Rabattausreißern bei Partnerverkäufen ein Verdacht auf ein höheres Korruptionsrisiko ergeben, das genauer untersucht werden muss. Risikofaktoren wie der Umfang der Transaktion, die Region, typische Muster in Bezug auf Rabattierung durch Mitarbeiter oder für bestimmte Partner, usw. stellen eventuell Warnsignale für eine mögliche Korruption dar.

Unternehmen haben die Möglichkeit, mithilfe von Analytics zeitnah Ausreißer und ungewöhnliche Rabattmuster auf der Grundlage der verschiedenen Risikofaktoren zu ermitteln. Mit dem folgenden Streudiagramm zu Verkaufsrabatten können Ausreißer sowie atypische Muster schnell und einfach dargestellt werden. Die Entwicklung solcher Analytics ermöglicht Unternehmen darüber hinaus eine stärkere Konzentration der Überprüfung auf Länder mit einem niedrigeren Korruptionswahrnehmungsindex (Corruption Perception Index, CPI), in denen eher mit Korruption und Bestechung zu rechnen ist.

Dashboard mit Streudiagramm zu Verkaufsrabatten: Mithilfe von Tableau können Vertriebsdaten auf einfache Weise dargestellt, gefiltert und analysiert werden. Im folgenden Beispiel wird auf der y-Achse der Prozentwert für Rabatte bei Abschlüssen und auf der x-Achse das Datum des Abschlusses angezeigt. Jeder Kreis steht für einen separaten Abschluss, wobei die Größe des Kreises den Umfang des jeweiligen Abschlusses wiedergibt. Im Dashboard werden die im Folgenden aufgeführten Filter verwendet, die jeweils zur Hervorhebung riskanter Transaktionen aktualisiert werden können.

• Datum des Abschlusses: Für welchen Zeitraum erfolgt die Überprüfung?
• Monat des Abschlusses: Werden Abschlüsse auffallend oft in bestimmten Monaten getätigt, die von Natur aus ein größeres Risiko beinhalten?
• Rabattprozentsatz: Ab welchem Rabattsatz sollte eine zusätzliche Prüfung erfolgen?
• Region und Verwaltungsgemeinschaft: Wo kommt es zu Abschlüssen mit höherem Risiko?
• Anzahl der Tage von der Einleitung des Geschäfts bis zum Abschluss: Wurde ein umfangreiches Geschäft, das nach der Einleitung relativ schnell abgeschlossen wurde, überprüft und von den zuständigen Stellen genehmigt?

3) Bewerten Sie Transaktionen nach Risiko und führen Sie Tests durch.

Mit den entwickelten Analytics können Unternehmen ungewöhnliche Transaktionen oder Transaktionen mit außergewöhnlichen Mustern bzw. mit anderen auffälligen Elementen im Datenbestand ermitteln. Prüfen Sie die Zuweisung von Prioritäten nach der Höhe des Risikos für diese Transaktionen und führen Sie zusätzliche Tests durch. Im obigen Beispiel der Verkaufstransaktionen können z. B. in weiteren, detaillierten Tests die zugehörigen Vertriebsdokumente geprüft, Mitarbeiter des Vertriebs oder des Partners befragt werden, usw.

4) Nutzen Sie Analytics für proaktive Benachrichtigungen im Falle von Hochrisikotransaktionen.

Leiten Sie ermittelte Informationen an Ihr Compliance-Team weiter, das dann Analytics für eine fortlaufende Überwachung in großem Umfang einsetzt. Wie kann Korruption in der Zukunft vorgebeugt werden? Wie lässt sich Korruption in einem früherem Stadium des Vertriebszyklus feststellen?

Mit Tableau können Sie datengesteuerte Benachrichtigungen einrichten. Angenommen, Ihr Compliance-Team soll bei einem vom Pipeline-Partner ausgehenden Abschluss in einem Land mit niedrigem CPI-Wert und bei einem Rabatt über 50 % immer informiert werden. Durch Einrichtung solcher Schwellenwerte können Sie festlegen, dass bei Überschreitung automatisch Benachrichtigungen an das Team gesendet werden, das diese Transaktionen überwacht. Es hat dann die Möglichkeit, auf der Basis von Daten tätig zu werden.

Data Analytics ist ein leistungsstarkes Instrument im Rahmen eines umfassenden Antikorruptionsprogramms. Mit Analytics lassen sich Warnsignale für Korruption einrichten und Korruptionssysteme verhindern. Damit vermeiden Sie eventuelle Bußgelder, umfangreiche Untersuchungen und einen kaum messbaren Rufschaden. Die Umsetzung dieser vier Empfehlungen zur Verwendung von Analytics in Ihrem Compliance-Programm unterstützt die Überwachung und Prüfung von Transaktionen in Echtzeit und optimiert so die Antikorruptionsbemühungen in effektiver und produktiver Weise.

Wie Sie Risiken proaktiv aufdecken und die Korruptionsbekämpfung optimieren können, erfahren Sie auf der Tableau-Seite mit Analytics-Lösungen für Audits, Risiken und Compliance.