Selectarea datelor fiabile şi tehnici de import

Tot mai mult, rapoartele de audit, inclusiv evaluările (auditul performanţei) şi auditul financiar se fundamentează pe datele procesate de calculator, adesea provenite din surse externe. Prin urmare, fiabilitatea acestor date a devenit din ce în ce mai importantă. Introducerea unor softuri de audit cum este de exemplu IDEA în cadrul organismelor de audit reprezintă un pas logic în această direcţie. La început, datele procesate de calculator au fost tratate ca probe unice. Totuşi, aceste date nu reprezintă decât o formă de probe de audit, deşi ele necesită un grad mai mare de evaluare tehnică decât alte tipuri de probe. Mai mult, chiar prin natura sa, sistemul de informaţii care produce datele crează posibilitatea ca un număr mare de oameni să introducă erori.

Pentru toate tipurile de probe, se folosesc diverse teste – caracterul suficient, competent şi relevant – pentru a se evalua dacă se atinge standardul aplicabil fiecăreia dintre ele.

Însă, datorită faptului că evaluarea datelor procesate de calculator impune teste de un nivel tehnic ridicat, s-ar părea că datele sunt supuse unor standarde de testare mai înalte decât cele aplicabile altor teste. Acest principiu, totuşi, nu se aplică. De exemplu, multe dintre testele care privesc caracterul suficient şi relevant al datelor se aplică şi altor tipuri de dovezi, obţinute manual. Însă la testarea datelor procesate de calculator, se pune accentul pe un anume test standard al dovezilor – competenţa – care include validitatea şi fiabilitatea. La rândul său, fiabilitatea include exhaustivitatea şi acurateţea datelor.

Prin urmare, acestă lucrare furnizează un cadru flexibil de evaluare a fiabilităţii datelor şi de descărcare a acestora care poate fi adaptat condiţiilor specifice fiecărei misiuni de audit.

Scopul general este:

• valorificarea tuturor informaţiilor existente cu privire la date,
• efectuarea a cel puţin unui minim de teste a datelor,
• efectuarea minimului de activităţi pentru a se determina dacă datele sunt suficient de fiabile pentru scopul urmărit,
• optimizarea raţionamentului profesional şi
• reunirea persoanelor adecvate, inclusiv a managerilor, în jurul mesei rotunde a deciziilor cheie.

Ţelul final al evaluării fiabilităţii datelor este acela de a determina dacă datele pot fi folosite în scopul activităţii de audit.

Factori ce pot influenţa decizia de utilizare a datelor

O multitudine de factori pot practic influenţa decizia cu privire la utilizarea datelor computerizate sau nu. Adesea este mai clar că datele sunt utilizabile în cazul auditului de regularitate (conformitate). Lucru firesc, de altfel, deoarece datele provin din sisteme contabile care se folosesc deja de mulţi ani şi care adesea implică pachete „comerciale” standard, în general de bună calitate (sperăm), preferabil certificate (ISO).

De asemenea, practica auditului financiar este destul de îndelungată şi de des întâlnită şi dispune de standarde de audit suficient de detaliate.

Auditul performanţei, sau „value-for-money”, adesea nu ţine de rutină. Este posibil ca subiectul auditului să fie nou şi să nu fi fost niciodată auditat mai înainte, iar natura sistemelor computerizate s-ar putea să nu fie deloc una financiară.

Putem în general conchide că posibila utilizare a datelor computerizate în auditul performanţei necesită anterior (etapa de planificare) o evaluare mai profundă a utilităţii acestora decât în cazul auditului fianaciar.

Imaginea de mai jos prezintă factorii ce pot influenţa utilitatea acestor date pentru audit. Se aplică ambelor tipuri de audit, însă pentru auditul performanţei evaluarea contribuţiei datelor la obţinerea răspunsurilor la întrebările de audit (cercetare) şi evaluarea preliminară sunt mai importante decât pentru auditul financiar.

În general date fiabile înseamnă date complete (conţin toate elementele datelor şi toate înregistrările necesare auditării) şi precise (reflectă datele intoduse la sursă, sau în documentele sursă, în cazul în care sunt disponibile).

O subcategorie a preciziei este consecvenţa. Consecvenţa se referă la nevoia de a obţine şi de a utiliza date suficient de clare şi bine definite ca să se obţină rezultate similare pentru analize similare. De exemplu, dacă datele sunt introduse în locaţii multiple, interpretarea inconseventă a regulilor cu privire la date poate conduce la date care, per ansamblu, nu sunt fiabile. Fiabilitatea se referă de asemenea la faptul că, indiferent de computerul care procesează elementele de date, rezultatele sunt acceptabil de complete şi precise şi nu sunt supuse unor modificări necorespuzătoare. Evaluarea fiabiiltăţii trebuie să se efectueze în contextul mai larg al caracteristicilor specifice ale auditului şi al riscurilor generate de posibilitatea folosirii datelor insuficient de fiabile.

Fiabilitatea nu înseamnă că datele procesate de calculator nu sunt afectate de eroare. În aceste condiţii, erorile sunt considerate acceptabile pentru că audităm tocmai pentru a vedea dacă există sau nu erori. Evaluăm riscurile şi descoperim că erorile nu sunt atât de semnificative pentru a face ca o persoană rezonabilă, conştientă de erori, să se îndoiască de o constatare, opinie de audit sau o recomandare bazată pe date.

Popularity: 1% [?]