Phân tích dữ liệu đang cho phép kiểm toán viên kiểm tra lượng lớn những thông tin hiệu quả bằng tự động hóa và tập trung hơn vào vùng rủi ro.
Giám đốc phân tích dữ liệu của Văn phòng kiểm toán Victoria – General (VAGO), Ben Jiang, đã phát biểu gần đây “Kiểm toán viên tương lai sẽ sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để kiểm tra dữ liệu của các nhóm thông tin lớn từ nhiều công ty khác nhau.”
Trong Đại hội kế toán thế giới CPA Congress tháng 10/2018, Ông Jiang cho rằng kiểm toán và kế toán không thể phân tích mọi giao dịch của các nguồn dữ liệu lớn từ nhiều nơi chỉ qua một lần. Cách tiếp cận truyền thống phù hợp với tình hình trong quá khứ. Tuy nhiên, hiện tại khối lượng giao dịch quá lớn mỗi ngày tạo đà phát triển cho công nghệ phân tích phát triển.
Một lợi thế lớn của kỹ thuật phân tích hiện đại là các bộ phận có thể cung cấp dữ liệu ở hầu hết mọi định dạng. Hàng tháng, khách hàng sẽ gửi dữ liệu thông qua cổng an toàn và kiểm toán viên, kế toán có thể tổng hợp và xử lý tự động dễ dàng.
Thuật toán phân tích dữ liệu
Nhóm của Jiang đã viết một loạt các thuật toán để chuyển đổi số liệu thành định dạng phổ biến cũng kiểm tra tính đầy đủ của dữ liệu trước khi tiến hành phân tích. Mục đích của các thuật toán là chuẩn hóa các quy trình mà trước đây được thực hiện thủ công bởi kế toán và kiểm toán viên.
Kết quả là một Dashboard tổng hợp dữ liệu liên quan đến từng nguồn dữ liệu gốc. Điều này cho phép kiểm toán viên dễ dàng truy cập thông tin và đi sâu vào phân tích. Quy trình định dạng dữ liệu phổ biến cho phép việc trích xuất dữ liệu dễ dàng hơn và kiểm tra những trường hợp bất thường và ngoại lệ nhanh chóng hơn. Chương trình phân tích có thể tạo ra những “red flags” – giúp thu hút sự chú ý của kiểm toán viên khi có những dấu hiệu bất thường trong dữ liệu.
Kiểm toán viên tập trung vào rủi ro
“Mục tiêu giải phóng kiểm toán viên khỏi những công việc thủ công, từ đó họ có thể tập trung vào những gì họ thực sự cần – và muốn làm, đó là công việc chính của kiểm toán.” theo Jiang.
Họ có thể khoanh vùng rủi ro, chẳng hạn như các nhóm nghiệp vụ (COTs – Class of Transactions) có ảnh hưởng trọng yếu. Phân tích dữ liệu sẽ cho phép kiểm toán viên đánh giá hiệu suất và sử dụng nguồn lực kiểm toán tốt hơn cũng như giám sát cuộc kiểm toán hiệu quả hơn.
Để tận dụng tối đa hệ thống phân tích và Dashboard, nhân viên đào tạo sẽ trở nên cần thiết. Mặc dù các kiểm toán viên thường rất hài lòng với viễn cảnh không phải thực hiện thu thập, xử lý và kiểm tra dữ liệu thông thường, hệ thống mới vẫn đòi hỏi một số kỹ năng mới và tư duy khác biệt để vận hành.
Phân tích dữ liệu yêu cầu cấu hình máy tính mạnh, vì vậy điều này dẫn đến việc xem xét hệ thống CNTT khi muốn vận hành tự động hóa quy trình tổng hợp và xử lý dữ liệu. Các biện pháp bảo mật dữ liệu cũng phải được tích hợp vào các thay đổi CNTT để đảm bảo an ninh dữ liệu.
Các gói phần mềm được sử dụng để thiết kế và vận hành hệ thống xử lý dữ liệu tự động và phân tích có thể tham khảo hiện nay như Microsoft Excel với công cụ Power Query, Power Pivot, Microsoft SQL Server, Power BI và Python.
Theo Jiang, nhóm của ông như đang viết một cuốn sách quy tắc. “Đặc biệt là liên quan đến kiểm toán hiệu quả, tôi nghĩ chúng ta chỉ đang làm việc trên bề mặt. Và chúng tôi nhận thấy rằng phân tích có ý nghĩa bổ sung và cải thiện chất lượng cuộc kiểm toán. Phân tích là bước đầu của kiểm toán, sau đó là kinh nghiệm, sự thấu hiểu và phán đoán của con người.”
<UniTrain dịch và tổng hợp từ intheblack.com>
→ Xem thêm:
Khóa học Tổ chức và quản lý dữ liệu báo cáo trong Excel
Khóa học Ứng dụng Dashboard Reporting trong Excel
