Tehnici(2)

Tehnici de audit asistate de calculator pentru analiza datelor

A doua utilizare a tehnicilor de audit asistate de calculator priveşte analiza datelor structurii auditate. Este abordarea care predomină datorită uşurinţei în utilizare. Pentru analiza datelor sunt disponibile o gamă întreagă de instrumente de interogaţie SQL, în general dezvoltate pentru utilizarea pe sisteme PC şi laptop. Aceste instrumente sunt adecvate auditului de regularitate, al performanţei şi de investigaţie/de cercetare ca şi auditului financiar. Tehnicile comune de analiză a datelor sunt incluse şi în aplicaţia IDEA utilizată în cadrul acestei lucrări pentru analiza datelor auditului. Acestea includ următoarele zone:

Identificarea elementelor atipice.

Testarea excepţiilor poate fi utilizată la identificarea elementelor neobişnuite. Acestea pot fi pur şi simplu elemente de o mărime ieşită din comun sau elemente unde nu se corelează două elemente de informaţie cu privire la acelaşi element, cum ar fi rata salariilor grila de salarizare. Multe câmpuri de informaţii pot fi verificate din punctul de vedere al valorilor admise. Testele sunt efectuate folosing funcţia Extraction.

Analizele efectuate cu IDEA pot servi ca date de pornire pentru procedurile analitice de audit, mai ales că aplicaţia poate genera analize care altfel nu ar fi disponibile. Stratificarea oferă profilul unei populaţii pe benzi de valori, grupuri de coduri sau date. Acestea sunt utile mai ales atunci când se auditează active cum ar fi încasări, stocuri, împumuturi sau la defalcarea tranzacţiilor. În plus, informaţia poate fi însumată în scopul identificării tendinţelor. Dacă anumite coduri sau subcoduri necesită analiză grafică, se pot realiza grafice. Rezultatele pot fi comparate cu anii anteriori pentru a se determina momentul când un fişier trebuie să fie transformat în foaie de lucru (spreadsheet) – fie prin opţiunea taie şi lipeşte sau prin Export şi atunci se alege  Microsoft Excel, Lotus 1-2-3, sau dBASE format, care pot fi citite de majoritatea pachetelor de foi de lucru.  Verificarea calculelor. IDEA este un excelent instrument de verificare a calculelor. Pentru a efectua un total (sau pentru a obţine alte informaţii statistice cum ar fi medii, valori maxime sau minime), se utilizează Field Statistics cu baza de date. Calculele pot fi verificate prin ataşarea unui câmp de calcul (prin utilizarea opţiunii Field Manipulation) prin care se generază calculul unui element. Ca alternativă, la identificarea calculelor eronate se poate folosi un test pentru excepţii, prin utilizarea opţiunii Extractions. Acurateţea oricărui raport de management poate impune utililizarea mai multor funcţii pentru a se atinge rezultatele necesare unui raport. În astfel de cazuri este posibil să fie nevoie de o serie de combinaţii Join Databases şi/sau Summarization, sau funcţia Aging în cazul unei analize mai profunde.

Verificarea datelor între sisteme

Una dintre modalităţile cele mai comune de a testa validitatea unui element este de a-l verifica cu altă informaţie. Un exemplu ar fi verificarea adreselor sau ale conturilor bancare ale angajaţilor cu informaţiile care se găsesc în fişierele „plăţi” pentru a se vedea dacă angajaţii nu sunt cumva cuprinşi şi la furnizori. Astfel de teste se efectuează prin importul ambelor fişiere şi  folosirea funcţiei Join Databases.  Un alt test eficient pentru verificarea exhaustivităţii datelor este de a de verifica informaţia între un fişier master şi tranzacţii pentru a se vedea dacă există elemente în fişierul master pentru care nu s-a înregistrat tranzacţia.

Testele pentru elemente lipsa şi duplicate

IDEA poate fi utililizată pentru a se testa exhaustivitatea, inclusiv testarea numerelor lipsă într-o secvenţă numerică (elemente lipsă). Pentru a efectua testul elementelor lipsă, trebuie ca documentaţia sursă să conţină o secvenţă numerică. Fişierele de inventar sau de vânzări pot fi supuse testului exhausitivăţii numerelor date notelor de ieşire şi a fişelor de  achiziţii. Testul elementelor lipsă se pretează testării seriilor numerice de cecuri şi a numerelor de note de inventar.

Testul elementelor lipsă se poate de asemenea aplica datelor calendaristice, cum ar fi situaţia zilelor în care nu sunt înregistrate tranzacţii.

Testarea duplicatelor poate fi eficace în anumite situaţii cum ar fi testarea plăţilor duble către furnizori, identificarea dublei introduceri a unui număr de notă inventar în momentul inventarierii, sau la identificarea numelor şi adreselor în duplicat pe cererile de plată a asigurărilor sau a altor drepturi sociale.

Eşantionarea

Eşantionarea statistică este un test în general utilizat pentru testarea validităţii într-o manieră care permite apoi evaluarea întregii populaţii. Metodele mai sofisticate ca de exemplu Monetary Unit Sampling sunt dificil de pus în practică manual.  În situaţiile în care testele se aplică unor documente fizice şi nu înregistrărilor computerizate, este indicat să se utilizeze tehnica eşantionării statistice. IDEA oferă cinci posibilităţi de eşantionare.

Sistematic sampling (eşantionarea sistematică), un tip de eşantionare care ar trebui utilizat pentru alegerea unui eşantion care acoperă egal un segment al populaţiei.

Random (eşantionarea aleatorie), un tip de eşantionare care ar trebui utilizat atunci când se impun proiecţii statistice obiective cu privire la diverse atribute ale populaţiei.

Stratified Random Sampling (eşantionarea stratificată aleatorie), un tip de eşantionare care este utilizat fie în cazurile când o populaţie este formată din mai multe grupuri (elementele au riscuri asociate diferite) ce necesită fie evaluarea separată, sau, dacă  se impune, utilizarea Classical Variables Sampling (Variables Estimation Sampling).

Monetary Unit (unitatea monetară), un tip de eşantionare care ar trebui utilizat atunci când se impune evaluarea financiară a erorii, pentru cazurile în care elementele pot fi parţial eronate.

Classical Variable (variabila clasică), un tip de eşantionare ce poate fi folosit pentru a se estima toalul erorilor dintr-o populaţie (bază de date) pe baza unei erori identificate într-un eşantion.

Pornind de la experienţa de auditor, cele mai relevante metode de eşantionare pentru sunt „Random Sampling”, „Stratified Random Sampling” şi „Monetary Unit Sampling”. Mai multe detalii despre aceste tipuri de eşantionare se găsesc în Anexa 2.

Refacerea calculelor

Prin folosirea funcţiei de crearea unor câmpuri virtuale din IDEA, auditorul poate adăuga calculele proprii la datele de audit, de exemplu pentru a verifica corectitudinea calculului salariilor în sumă brută/netă sau aplicarea corectă a variaţiilor ratei de schimb valutar.

Analiza datelor – Riscuri

Încrederea auditorului în rezultatele analizei datelor pentru a-şi formula conluziile audit comportă riscuri potenţiale: Aceste riscuri sunt afectate de factorii următori:

Auditorul se bazează exclusiv pe analiza datelor atunci cand formulează concluziile auditului? Sau auditorul completează tehnicile CAAT’s cu teste de audit care nu depind de utilizarea calculatorului pentru a corobora dovezile de audit? A verificat auditorul rezultatele analizei datelor (sau măcar un eşantion din aceasta) prin comparaţia cu documentele pe hârtie?

A efectuat auditorul verificări ale mijloacelor de control din sistemul IT pentru a putea evalua fiabilitatea datelor care au intrat în sistem sau au fost procesate de acesta? A verificat auditorul integritatea datelor descărcate prin reconcilierea cu totalurile de control şi finale? (a se vedea de asemenea capitolul 3).

Cât de bine înţelege auditorul sistemul IT al stucturii auditate, şi chiar şi mai important decât atât, cât de bine înţelege datele? Şi-a verificat auditorul gradul de înţelegere prin consultarea documentaţiei structurii auditate sau prin interviuri cu personalul acesteia?

Cât de bine cunoaşte auditorul funcţiile IDEA? Care este gradul lui de formare profesională şi experienţa lui în utilizarea aplicaţiei IDEA?

Există o metodologie formală de asigurare a calităţii analizei datelor? Componentele tipice ale unei astfel de metodologii ar trebui să includă (a) supervizarea şi verificarea şi (b) analiza inter-pares.

Cazurile de utilizare a tehnicilor de audit asistate de calculator pentru analiza datelor

Deşi utilizarea tehnicilor de audit asistate de calculator pentru analiza datelor poate aduce o serie de beneficii activităţii unui organism de audit, se recomandă ca etapa de planificare a auditului să includă o analiza pro şi contra utilizării lor. Această analiza poate adesea lua forma unei evaluări calitative, totuşi ea ajută la stabilirea unor aşteptări realiste cu privire la costurile şi beneficiile implicate.

Costul cel mai substanţial îl reprezintă costul cu resursele pentru instalarea tehnicilor de audit asistate de calculator; acestea se referă la resursele necesare pentru:

dobândirea înţelegerii sistemului IT;

hotărârea cu privire la utilizarea unui anume instrument de audit asistat de calculator, cu privire la modul de accesare/transfer al datelor; şi

descărcarea datelor, efectuarea unei reconcilieri/verificări a datelor descărcate.

Este vorba de un cost fix prin natura sa, independent de volumul sau cuprinderea datelor sau de aria de interogare a datelor.

Există însă şi factorii importanţi în favoarea utilizării tehnicilor de audit asistate de calculator:

Posibilitatea folosirii repetate a utilizării tehnicilor de audit asistate de calculator în auditurile viitoare, considerent important pentru un organism de audit care are o relaţie de lungă durată cu clienţii săi (de exemplu o institutie suprema de audit SAI are această posibilitate spre deosebire de firmele private de audit);

Natura prioritară a auditului, cu alte cuvinte, auditarea ariilor care au asociate riscuri sporite;

Computerizarea operaţiilor cheie a structurii auditate (prin opoziţie cu ariile pur administrative cum ar fi financiar, personal, inventar, etc.), posibil cu procesarea în timp real sau online a tranzacţiilor;

Tehnicile de audit necomputerizate corespunzătoare nu sunt practice şi presupun coasturi foarte mari.

Popularity: 8% [?]