Hatékonyabb belső ellenőrzés? – Adatelemzéssel lehetséges!

Az adatelemzés használata a belső ellenőrzésben nem csak az ellenőrzési kockázatokat csökkenti, de a hatékonyságnövelés mellett megváltoztathatja az értékelés módját.

Az igény az adatelemzés használatára a belső ellenőrzési tevékenység során nem újkeletű. Ahogyan egy korábbi KPMG felmérésből (Driving performance while managing risk – Embedding data and analytics in the business model, 2015) kiderült, a piaci vezetők 59%-a az adatelemzés segítségével kapcsolja össze a vállalati kockázatok és a teljesítmény menedzsmentjét. Amint azt a KPMG 2020 CEO Outlook felmérése feltárta, az elemzés, a mesterséges intelligencia, a folyamat automatizálása és a ,,tárgyak internete” (IoT – Internet of Things) fejlődésének gyorsulásával jelentős változások várhatók a szervezetek jövőjében: 67% szerint valószínű, hogy tőkebefektetésüket a technológiára fogják fordítani szemben a munkaerő készségeinek és képességeinek fejlesztésével (33%).

A belső ellenőrzési osztályokra nagy nyomás nehezedik manapság. Amellett, hogy értékes betekintést és tanácsadói támogatást nyújtanak, figyelembe kell venniük az érdekeltek széles körének versengő igényeit. Ezért a belső ellenőrzésnek a korábbinál dinamikusabbá, adatvezéreltebbé kell válnia. Az adatelemzés (D&A) lehet a kulcs a felmerülő igények kielégítésére; ez lehet a megoldás, hogy a belső ellenőrzési csoportok kezeljék a növekvő felelősségi listát anélkül, hogy megnövekedne a költségvetés. Ez lehetővé teszi, hogy megnövekedett hozzáadott értékkel a belső ellenőrzési tevékenységek túlmutassanak a kontrollok tesztelésén, valamint az előírásoknak és irányelveknek való megfelelésen.

A D&A eszközök lehetővé teszik a belső ellenőrzés számára, hogy adatközpontú betekintést nyújtson, támogassa a menedzsment döntéshozatalát a folyamatok fejlesztéséről és az ellenőrzés hatékonyságáról. A D&A technológia betekintést nyújt nagy mennyiségű, vállalati és külső forrásból származó információba szupergyors sebességgel, amely nagyobb lefedettséget nyújt és emellett időtakarékos. Láthatóbb formája miatt használatával a belső ellenőrzés jelentősen növeli a jelentés értékét azáltal, hogy minden ellenőrzési univerzumból összeköti az adatokat és a betekintést.

Egy másik nagy előnye, hogy csökkenti annak mértékét, hogy az ellenőrök milyen mértékben támaszkodnak a korlátozott adatmintákból származó feltételezésekre és ítéletekre az értékelésük során, ezáltal növelve a pontosságot, a relevanciát és a célszerű eredményeket, így az automatizálás fokozza a találati arányt, az ellenőrzés hatékonyságát és eredményességét. A prediktív elemzéssel az auditálás képes lesz meghatározni és segíteni a kockázatok kezelését a szokásos, ciklikus ellenőrzési időszakon kívül. A belső ellenőrzés (más kockázatkezelési és megfelelőségi csoportokkal együttműködve) képes lesz azonosítani az adatok anomáliáit, amelyek jelezhetnek – vagy akár megelőzhetnek – útközben felmerülő problémákat. Ezek a megfigyelések javítják a kontroll fókuszát. Ez koncentráltabb ellenőrzéseket eredményezhet, amelyek segítenek az ellenőröknek a legmagasabb kockázatú területek azonosításában, dinamikusabb audit tervezésben, megcélozva az ellenőrzések nagyobb egyensúlyát, ellentétben a tranzakcióelemzésen alapuló üzleti kérdések és kockázatok alapján.

A vezető belső ellenőrzési osztályok olyan kereteket fogadtak el, amelyek a sikeres D&A négy elemével foglalkoznak: adatok, eszközök, emberek és folyamat. E négy elem kombinációja jobb minőséget és hatékonyságot kínál, többek között:

  • A pénzügyi és működési rendszerek elemzésének integrálása a kockázatértékelésekbe, az éves audittervezésbe és a hatókör felülvizsgálatokba a magas kockázatú üzleti folyamatok és helyszínek azonosítása érdekében
  • Az incidens előtti forensic elemzési rutinok végrehajtása, amelyek felhasználhatók a potenciális kockázatok felmérésére, a csalások felderítésére az ellenőrzési terepmunka során, valamint a folyamatos monitoring/ ellenőrzési program alapjaként
  • Többéves adatok használata, az idősorok adatainak statisztikai elemzése és a modern vizualizációs eszközök segítsége nagy mennyiségű adatot bonthat le, és azonosíthatja a rendellenességeket a tranzakcióalapú üzleti folyamatokban, például a beszerzésben
  • A számítógéppel támogatott ellenőrzési technikák, a modern eszközök és a fejlett elemzési technikák kombinálása, beleértve a kognitív szolgáltatásokat és a természetes nyelvfeldolgozást, hogy jelentősen kiterjessze a magas kockázatú területeket

Nemrég készítettünk egy esettanulmányt a D&A csapatunkkal egy belső ellenőrzési munkához. Sok esetben a jóváhagyások állnak az belső ellenőrzés középpontjában, ezek során pedig számos probléma jelenhet meg, amelyeket tesztelni kell (beszerzés, értékesítés, kedvezmények, jóváírási értesítések, bérszámfejtések, készlet- és kézi könyvelési tételek stb.). Egyes PO-k (beszerzési megrendelések) ugyanarra a tételre feldarabolódnak, ahelyett, hogy egyetlen megrendelésként könyvelnék el őket. Ez a PO-t bizonyos összeg alá helyezi, így a jóváhagyást nem kell vezetői/igazgatói szintig felemelni. Az esettanulmány célja az volt, hogy kiszűrje az egy megrendeléshez tartozó külön PO-kat. Több órányi keresés után manuálisan fellelhető 1-2 találat, míg a D&A technika használatával pillanatok alatt, ráadásul a teljes adathalmazon kiszűrhetők, ezáltal magasabb a találati arány.

Az adatok anomáliáinak kimutatására használt módszer három részből áll. Az első a Benford-törvény alkalmazása a rendelési adatok váratlan eloszlásának észlelésére, a második az Isolation Forest használata a kiugró értékek kiszűrésére, a harmadik pedig egy kifinomultabb megközelítés, amely a megrendelések jóváhagyási folyamatán alapul. Annak érdekében, hogy magas szinten megértsük a beszerzési rendelések adatbázisában szereplő kiugró értékeket, először egy izolációs erdő modellt illesztettünk a nettó megrendelésértékre (mind USD-re konvertálva) és a rendelési mennyiség paramétereire. A kiugró értékek önmagukban nem tájékoztató jellegűek, de intuitív képet adnak arról, hogy milyen beszerzési rendelést kell elemezni. Benford törvénye alapján kimutatható az adathalmaz első számjegyének eloszlása. Bár az eloszlástól való eltérés nem bizonyíték anomáliákra, a jelentős különbségeket arra használták fel, hogy tovább szűkítsék a vizsgálat körét. A beszerzési megrendelések körének szűkítése után, az kívülálló értékek észlelése és a Benford-elemzés segítségével megjelölt anyagok és üzemek rövid listázásával a következő paramétereket számítottuk ki a rendelkezésre álló adatokból:

  • Az üzemben az utolsó anyagrendelés óta eltelt napok száma
  • Átlagos egységár minden anyagra
  • Abszolút eltérés az átlagos egységártól
  • Különbség az utolsó egységárhoz képest százalékban
  • Tételek száma a PO-ban
  • Az adott üzem által az anyagrendelések értékének gördülő összege különböző rövid időablakkal nézve

Ezen újonnan létrehozott paraméterek felhasználásával szabályokat dolgoztak ki a potenciális egy megrendeléshez tartozó felosztott tételek előfordulásának azonosítására.

És mi lett az eredmény? Szűkített adathalmaz, amelyből könnyen arra lehetett következtetni, hogy ezek szétdarabolt megbízások.

Az adatelemzés használata azonnali értéket nyújthat – egyedi, hozzáadott értékű betekintést biztosítva az ellenőrzési folyamatba, miközben lehetővé teszi, hogy az ellenőrzések még több kockázatot, tranzakciót és helyszínt fedjenek le.


Írta

Fűzzön hozzá gondolatokat

Az email címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöljük.

Olvass tovább