Data-analyse neemt momenteel een steeds prominentere plaats in bij audits. De grote kantoren gebruiken al enige tijd hun eigen data-analytics tools voor het testen van grootboeken. De laatste paar auditseizoenen zijn veel van de top 100-kantoren echter begonnen met het gebruik van data-analyse als onderdeel van hun auditaanpak.
Analytics-tools kunnen de accountant een score geven voor het risico dat is verbonden aan afzonderlijke transacties dat is bepaald aan de hand van een reeks parameters die de accountant heeft opgesteld. De gebruiker kan dan gemakkelijk een steekproef nemen van de meest risicovolle transacties met de analysetools om de auditor efficiënt voor te stellen waar de meest risicovolle transacties zich bevinden.
Waar wordt kunstmatige intelligentie gebruikt?
Data-analyse wordt nu gebruikt in een aantal verschillende gebieden van financiële verklaringen met de technologie-gedreven benaderingen die zich ontwikkelen in de markt:
Journals testing:
Dit is momenteel het meest ontwikkelde gebied van de data analytics tools en is het gebied waar de technologie de gebruiker op de meest effectieve manier kan helpen. Tools produceren de meest risicovolle grootboeken en houden rekening met factoren zoals het tijdstip van de maand waarin het journaal wordt gepost, of het journaal al dan niet is goedgekeurd.
Planning:
Aan de hand van de scores van elke transactie kan de accountant eventuele vroege trends in de dataset oppikken. Dit kan worden gebruikt voor de planning van risico's die misschien niet zo voor de hand liggen. Als de tool bijvoorbeeld aan het eind van de maand een aantal verdachte journaalposten in het salarisadministratieproces aangeeft, kan dit erop wijzen dat er een groter risico is met betrekking tot lonen en salarissen.
Steekproeven:
Het volledige grootboek wordt door data-analysetools gebruikt om snel steekproeven te kunnen kiezen voor alle verschillende gebieden van financiële overzichten. Steekproeven voor verkoopfacturen kunnen nu met één druk op de knop worden gekozen, waardoor de accountant steekproeven kan aanvragen of tests kan uitvoeren.
Wat heeft de toekomst in petto?
De lange termijn discussies over de toekomst van kunstmatige intelligentie zijn al begonnen. Met de enorme hoeveelheden "big data" die beschikbaar zijn, zijn datawetenschappers in staat trends op te pikken voor alle sectoren in plaats van alleen voor afzonderlijke entiteiten. Dit kan de auditor meer ruimte geven om te beoordelen of transacties binnen de normen van de sector vallen of juist uitschieters zijn, waardoor auditors kunnen graven in kwesties en trends die hun cliënten raken.
De reikwijdte van de controle kan dus een extra toegevoegde waarde hebben voor cliënten met de mogelijkheid om suggesties te doen voor bestuursvergaderingen nadat de controle is afgerond.
Andere gebieden voor ontwikkeling zijn de niveaus van testen in elk grootboek om dieper in te gaan op de verkopen of aankopen. Dit zou de accountant in staat stellen afzonderlijke verkoopfacturen te selecteren die niet in overeenstemming zijn met de trends van die dataset en gebieden aan te wijzen waarop de accountant wellicht dieper moet graven.
De uitdagingen die er zijn:
Bij elke nieuwe technologie is er een periode waarin de uitdagingen bij de implementatie van de systemen groter kunnen zijn dan de voordelen. Sommige auditklanten aarzelen om hun auditors volledige datasets te geven vanwege de complexiteit van sommige ERP's en zelfs slechte ervaringen met data analyse in de begindagen, toen gespecialiseerde IT-technici moesten komen om dergelijke gegevens op te halen.
Er is ook de kwestie van het opleiden van personeel over hoe dergelijke technieken te gebruiken. Er komen steeds meer cursussen over data analyse tools beschikbaar, maar personeelsleden die er niet mee vertrouwd zijn, kunnen aarzelen om ze te leren gebruiken.
Zodra deze uitdagingen zijn overwonnen, zullen gegevensanalyses echter veel meer efficiëntie mogelijk maken voor zowel auditors als hun cliënten, en zouden ze in andere systemen kunnen worden geïntegreerd. Op dit moment staat deze technologie misschien nog in de kinderschoenen, maar in de toekomst, als gevolg van de niet aflatende drang van de markt om efficiënter te worden, zullen tools voor data-analyse een vereiste worden in plaats van een luxe.
CaseWare IDEA Data Analyse software versnelt data-analyse, biedt een meer gebruikersvriendelijke ervaring, en maakt diepere inzichten in een tijdige, kosteneffectieve manier voor meer weloverwogen zakelijke beslissingen. Lees meer over hoe het jouw controle-inspanningen kan verbeteren.
Jack Holloway is Education & Media Consultant bij CaseWare UK.
