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Business Process Compliance Management in Finanzsektor (ProCom)

Subject Area Accounting and Finance
Term from 2012 to 2015
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 214981207
 
Final Report Year 2016

Final Report Abstract

Ziel des Forschungsprojekts ProCom war die Bereitstellung und Evaluation eines Ansatzes zur automatisierten Überprüfung von Geschäftsprozessen auf ihre Konformität mit gesetzlichen oder intern vorgegebenen Verhaltensregeln („Compliance-Regeln“) mithilfe von Geschäftsprozessmodellen. Regelverletzungen werden anhand von typischen Mustern in Geschäftsprozessmodellen erkannt und Verantwortliche entsprechend gewarnt. Der Ansatz ist universell formuliert, d. h. ohne Beschränkung auf spezielle Prozessmodellierungstechniken oder Anwendungsszenarien. Ziel war seine möglichst breite Anwendbarkeit in der Praxis sowie seine Transferfähigkeit auf verwandte Problembereiche. Die Funktionalität des Ansatzes wurde mit seiner Anwendung auf reale Geschäftsprozessmodelle überprüft, welche von Forschungspartnern aus unterschiedlichen Wirtschaftszweigen zur Verfügung gestellt wurden. Der praktische Beitrag des Projekts ist die Verbesserung der Effizienz und Effektivität der Geschäftsprozess-Compliance-Überprüfung im Finanzsektor und anderen Wirtschaftszweigen. Der wissenschaftliche Beitrag ist ein neuartiges, transferfähiges IT-Artefakt im Sinne des gestaltungsorientierten Forschungsparadigmas, welches das Problem der Compliance-Überprüfung in Geschäftsprozessen besser löst als bisher. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die geplanten Forschungsergebnisse zum Großteil erzielt und entsprechend in Wissenschaft und Praxis kommuniziert werden konnten. Abweichungen vom Projektplan haben sich dadurch ergeben, dass aufgrund eines Teilergebnisses der Nutzerevaluation eine zusätzliche Modellanfragesprache (DMQL) konstruiert und implementiert wurde und so der Entwicklungsprozess eine zweite Iteration erfahren hat. Des Weiteren wurde ein im Forschungsantrag noch nicht vorhergesehenes Konstrukt entwickelt, das die automatisierte Konstruktion von qualitativ hochwertigen Prozessmodellen unterstützt (Process Mining). Leider konnte aufgrund nicht verfügbarer Tools der Vergleich mit verwandten Ansätzen nicht so durchgeführt werden, wie er ursprünglich geplant war. Alternativ wurde ein kriterienbasierter Vergleich durchgeführt. Insgesamt wird das Projekt von den Projektbeteiligten als erfolgreich eingestuft, da die wissenschaftliche Resonanz äußerst positiv war und sich ein deutlicher praktischer Impact gezeigt hat.

Publications

  • Supporting Business Process Improvement through Business Process Weakness Pattern Collections. Proceedings der 12. Internationalen Konferenz Wirtschaftsinformatik. Osnabrück 2015. Best Paper Award
    Delfmann, P.; Höhenberger, S.
  • Supporting Information Systems Analysis Through Conceptual Model Query - The Diagramed Model Query Language (DMQL). Communications of the Association for Information Systems (CAIS) 37 (2015) 1, S. 473-509
    Delfmann, P.; Breuker, D.; Matzner, M.; Becker, J.
    (See online at https://doi.org/10.17705/1CAIS.03724)
  • The Generic Model Query Language GMQL - Conceptual Specification, Implementation, and Runtime Evaluation. Information Systems 47 (2015) 1, S. 129-177
    Delfmann, P.; Steinhorst, M.; Dietrich, H.-A.; Becker, J.
    (See online at https://doi.org/10.1016/j.is.2014.06.003)
  • Towards Supporting Business Process Compliance Checking with Compliance Pattern Catalogues - A Financial Industry Case Study. Enterprise Modelling and Information Systems Architectures 10 (2015) 1, S. 67-88
    Delfmann, P.; Hübers, M.
    (See online at https://doi.org/10.18417/emisa.10.1.4)
  • Comprehensible Predictive Models for Business Processes. Management Information Systems Quarterly (MISQ) 40 (2016) 4
    Breuker, D.; Matzner, M.; Delfmann, P.; Becker, J.
  • Model-based Business Process Compliance Checking in Financial Industries -Conceptualization, Implementation, and Evaluation. Information Systems Frontiers 18 (2016) 2, S. 359-405
    Becker, J.; Delfmann, P.; Dietrich, H.-A.; Eggert, M.; Steinhorst, M.
    (See online at https://doi.org/10.1007/s10796-014-9529-y)
 
 

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