Angenommener Beitrag für die PRML 2022

Im Rahmen eines systematischen Literatur-Reviews wurden Methoden zur Anomalieerklärung untersucht. Über die Ergebnisse wurde ein Paper verfasst in dem Techniken und Trends betrachtet sowie Forschungslücken aufgezeigt werden. Das Paper wurde bei der „2022 3rd International Conference on Pattern Recognition and Machine Learning (PRML 2022)“ angenommen und wird vom 15. bis 17. Juli vorgestellt und anschließend publiziert wird (Link zum Beitrag folgt). Die Teilnahme an der Konferenz erfolgt aufgrund der aktuellen Situation virtuell.

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Angenommener Beitrag für die SEKE 2022

Um die Erklärung von Anomalien bei einem hypothesenfreien Prüfungsansatz zur ermöglichen wurden mehrere Verfahren entwickelt und evaluiert, die zur Erklärung von Anomalien auf mixed-type Daten geeignet sind. Die entwickelten Ansätze sowie die Evaluation werden in einem Paper vorgestellt, welches jetzt auf der „34th International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering“ angenommen wurde. Das Paper wird vom 01. bis 10. Juli dort präsentiert und anschließend publiziert wird (Link zum Beitrag folgt). Die SEKE22 findet aufgrund der aktuellen Situation virtuell statt.

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Angenommener Beitrag für die DSIT 2022

In dieser Studie wurde der Ansatz des “Document Retrievals“ aufgegriffen, um Revisoren die Möglichkeit zu verschaffen, relevante Regelungsdokumente auf Basis von Suchanfragen automatisiert abzurufen. Über die Ergebnisse wurde ein Paper mit dem Titel „Query-Based Retrieval of German Regulatory Documents for Internal Auditing Purposes“ verfasst, dass bei der 5th International Conference on Data Science and Information Technology (DSIT 2022) angenommen wurde und vom 22. bis 24. July vorgestellt und anschließend publiziert wird.

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Jahresendtreffen 2021

Am 16.12.2021 fand das zweite Jahresendtreffen mit den Projektverantwortlichen, dem Lenkungsausschuss sowie den Projektleitern statt. Zu den wesentlichen Inhalten des Treffens zählten die Vorstellung der bereits abgeschlossenen Arbeitspakete und Meilensteine. Als Bestandteil dieser Vorstellung wurde dabei unter anderem eine Live-Demo zum aktuellen Stand des Prototyps durchgeführt. Anschließend wurden die nächsten Schritte für das letzte Projektdrittel vorgestellt. Als Abschluss des Jahresendtreffens wurden die bereits erfolgten sowie geplanten wissenschaftlichen Publikationen dargelegt und das Feedback aller Teilnehmer zusammengefasst.

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Zuwachs im DIfA-Team!

Ab Mitte Juni wird uns Dennis S. mit 10 Stunden in der Woche bei der Entwicklung unseres Backends unterstützen! Dennis ist Masterand im Studiengang Wirtschaftsinformatik und wird sich mit der Analyse von Dokumenten-Layouts – insbesondere mit der Identifikation und Extraktion von Tabelleninhalten – beschäftigen. Wir freuen uns sehr auf die künftige gemeinsame Arbeit mit Dennis und begrüßen Ihn herzlich in unserem Team!

Angenommener Beitrag für die AMCIS 2021

Im Rahmen eines umfassenden Literatur-Reviews wurde der Einsatz von Natural Language Processing in der internen Revision untersucht. Über die Ergebnisse wurde ein Paper verfasst, dass bei der „Americas Conference on Information Systems (AMCIS) 2021“ angenommen wurde und vom 09. bis 13. August vorgestellt und anschließend publiziert wird (Link zum Beitrag folgt). Die AMCIS 2021 findet aufgrund der aktuellen Situation virtuell statt.

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Jahresendtreffen 2020

Am 10.12.2020 fand das erste Jahresendtreffen mit den Projektverantwortlichen, dem Lenkungsausschuss sowie den Projektleitern statt. Zu den wesentlichen Inhalten des Treffens zählten die Vorstellung der bereits abgeschlossenen Arbeitspakete und Meilensteine. Als Bestandteil dieser Vorstellung wurde dabei unter anderem eine Live-Demo zum aktuellen Stand des Prototyps durchgeführt. Anschließend wurden die kurz-, mittel und langfristig geplanten nächsten Schritte vorgestellt. Als Abschluss des Jahresendtreffens wurden die bereits erfolgten sowie geplanten wissenschaftlichen Publikationen dargelegt und das Feedback aller Teilnehmer zusammengefasst.

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Angenommener Beitrag für die HICSS 2021 „Using Autoencoders for Data-Driven Analysis in Internal Auditing”

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Im Projekt DIfA wurde der Einsatz von Anomalie-Detektion mit Hilfe von Autoencodern im Rahmen von Revisionsprüfungen evaluiert. Über die Ergebnisse wurde ein Paper mit dem Titel „Using Autoencoders for Data-Driven Analysis in Internal Auditing“ verfasst, dass bei der Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) 2021 angenommen wurde und vom 04. bis 09. Januar vorgestellt und publiziert wird. Die HICSS 2021 findet virtuell statt und die Teilnahme für Besucher ist kostenfrei. (https://hicss.hawaii.edu/)

Start zweier Masterarbeiten im DIfA-Projekt

Mitte September 2020 starteten zwei Masterarbeiten, dessen Themen im DIfA-Projekt eingebettet sind. Analog zur Projektstruktur des DIfA-Projektes, sind die Schwerpunkte dieser Masterarbeiten in den Bereichen der unüberwachten Anomalieerkennung sowie des Natural Language Processing verortet. Die beiden Masteranden werden von den Projektleitern Jakob Nonnenmacher und Gerrit Schumann betreut.

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