logo

2018 / Utgave 8 / Digitalisering
PDF av orginalartikkel
Business Analytics – del II:

Bedre revisjon med dataanalyser

Ifølge en rapport fra det britiske finanstilsynet,# https://www.frc.org.uk/getattachment/4fd19a18-1beb-4959-8737-ae2dca80af67/AQTR_Audit-Data-Analytics-Jan-2017.pdf gir dataanalyser i revisjon blant annet dypere forståelse for den reviderte virksomheten, økt effektivitet og bedre kommunikasjon med kunden. I tillegg kan dataanalyser bidra til en mer fokusert revisjon basert på mer treffsikre risikovurderinger, slik at vi bruker tiden vår smartere.

Artikkelserie om Business Analytics

I en artikkelserie vil Henning Torgersen og noen av hans kolleger i BDO skrive om hva Business Analytics er og hva det kan brukes til. Her skrives blant annet om datafangst og datahåndtering i revisjon og om hvordan dataanalyser kan brukes både i revisjon og regnskap.

Leder for Business Analytics i BDO, Henning Torgersen, skrev i forrige artikkel om hvordan vi kan skape verdifull innsikt og forståelse basert på de store mengdene data som genereres i dagens virksomheter. Verdien av å gjøre om data til innsikt og forståelse gjelder også i revisjon. Audit Data Analytics – eller dataanalyser i revisjon på godt norsk – har etter hvert blitt et etablert fagfelt i revisjon.

Gir dypere innsikt

Datanalyser er meget godt egnet til å fremskaffe en overordnet oversikt over kundens økonomiske utvikling og prosesser, men også til å gå ned i detaljene. Ved å bruke dataanalyser i revisjonen kan vi derfor øke vår innsikt og forståelse av kundene, noe som vil heve kvaliteten på revisjonen og samtidig gjøre oss til en bedre og mer relevant sparringspartner. Ved å gi kundene innsikt de ikke har fra før, gjerne akkompagnert av gode råd, genererer dataanalyser en betydelig merverdi.

Treffer bedre med revisjonen

Dataanalyser bidrar til at vi bruker tiden vår smartere på flere måter. Blant annet ved å la teknologien ta seg av de trivielle, rutinepregede oppgavene i revisjonen. Tiden dette frigjør kan benyttes til å fokusere på mer utford­rende og komplekse deler av revisjonen som baserer seg på revisors skjønn. Dataanalyser vil også kunne bidra til bedre risikovurderinger gjennom synliggjøring av sammenhenger som tidligere ikke har vært like lett tilgjengelig. Ved å benytte et større informasjonsgrunnlag kan vi utarbeide mer presise risikovurderinger som gjør at vi «treffer» bedre med revisjonen.

Utfordringer

Bedre innsikt og forståelse, samt bedre bruk av tiden er eksempler på fordeler ved å bruke dataanalyser i revisjon. Men hvor enkelt det er å få tak i data egnet til dataanalyser? Hvor enkelt er det å sammenligne data fra flere kilder, og hva gjør vi med alle avvikene vi får når vi tester en million transaksjoner istedenfor et utvalg på 20?

Tilgang på data og strukturering

Det finnes mange forskjellige IT-systemer med data som kan være relevant for revisjonen, og like mange måter å hente dem ut på. I noen tilfeller kan det være utfordrende nok å få ut data fra brukergrensesnittet, enten som følge av kompetansemangel eller begrensninger i systemet. Et alternativ er å hente ut data fra underliggende databaser der tilgangen er stor, men det krever ofte teknisk kunnskap. Når all data er hentet ut, støter vi fort på utfordringen med å strukturere det slik at den egner seg for analyseformål.

Figur 1 – Dataanalyser kan bidra til smartere bruk av tiden

Figur 2 – Hvor enkelt er det å sammenstille data fra flere kilder?

Tilgang på data med påfølgende strukturering er ofte tidkrevende, og en tommelfingerregel har lenge vært at vi bruker 80 % av tiden på dette, mens 20 % av tiden brukes på de faktiske analysene. For noen datasett/-kilder kan dette være i endring i nær fremtid. Reguleringer som blant annet SAF-T (Standard Accounting File for Tax), innebærer at data blir stadig mer tilgjengelig på standard format. Fra 2020 skal alle bokføringspliktige kunne gjengi bokførte opplysninger på dette formatet. Regnskapssystemene vil derfor om kort tid få funksjonalitet som gjør at vi kan hente ut regnskapsdata på standard format ved et par tastetrykk.

Sammenstille data fra flere kilder

Ved å bruke data fra flere kilder øker potensialet. Et enkelt eksempel på bruk av dataanalyser kan være å sammenstille data fra to av kundens systemer. For å bekrefte fullstendighet og eksistens av salg kan vi matche alle utgående fakturaer fra regnskapssystemet med alle sendte varer fra varelagersystemet. Men dette er ikke alltid like enkelt å få til. Hva om det ikke finnes noe unikt nummer i datasettet fra lagersystemet som matcher et unikt nummer i datasettet fra regnskapssystemet? Dataanalyser er både en vitenskap og en kunst. Slike utfordringer støter vi stadig på i dataanalyseverdenen og man må bruke sine kreative evner for å finne løsningene. En mulig løsning i dette eksempelet kan være å slå sammen flere felter for å skape en unik ID og bruke denne til å matche datasettene.

Mange avvik og falske positiver

Hva skjer når vi ser på alle transaksjoner? Å teste en hel populasjon innebærer gjerne at vi finner flere avvik enn ved test av et utvalg. I tillegg vil gjerne flere av disse avvikene være såkalte falske positiver, altså avvik som har en naturlig forklaring. Å teste hele populasjoner kan redusere revisjonsrisikoen, men innebærer ofte mer arbeid rundt håndteringen av avvikene i etterkant.

Heldigvis finnes det en metodisk tilnærming til håndtering av avvik fra analyser av store populasjoner. Kort fortalt går det ut på å gruppere avvikene, og forsøke å forklare gruppene i sin helhet. De avvikene som

gjenstår, håndteres slik vi vanligvis håndterer avvik som avdekkes i revisjonen.

Revisjonsstandarder

Dataanalyse er ikke nytt i revisjon, men med teknologiens fremskritt har vi bedre muligheter til å benytte dataanalyser i revisjon enn før. Utfordringen er at revisjonsstandardene på området er skrevet i en annen tid og ikke gir noen veiledning for bruk av dataanalyser.

Dette har den amerikanske revisorforeningen (AICPA) forsøkt å bøte på ved å gi ut en brukerveiledning for bruk av dataanalyser i revisjon. Dette er en strukturert og systematisk tilnærming som i all hovedsak følger en gjenkjennelig metodikk for revisorer. Den er dessverre skrevet med amerikansk detaljgrad, men kan like fullt være en nyttig veiledning når man tar i bruk dataanalyser i revisjon og kan bestilles fra AICPA som e-bok eller på papir.# https://www.aicpa.org/interestareas/frc/assuranceadvisoryservices/auditdataanalyticsguide.html

Hvordan komme i gang?

I tillegg til den metodiske veiledningen fra AICPA vil det være nødvendig med et analyseprogram. Ikke alle har tilgang til avanserte analyseprogrammer, men Excel er et verktøy de fleste er kjent med. Dette verktøyet har mye funksjonalitet de færreste bruker til daglig, men gir mange muligheter om man er nysgjerrig og vil prøve seg frem. Verktøyet tygger unna over én million rader, noe som bør holde lenge for de fleste små og mellomstore kunder.

Figur 3 – Hvordan håndtere avvik fra store datamengder?

For dem som ønsker å ta steget videre fra Excel, er Microsoft PowerBI et spennende verktøy med mulighet for innlasting av store datamengder og flotte visuelle fremstillinger. PowerBI er et kraftig verktøy som kontinuerlig oppdateres med ny funksjonalitet, og kan lastes ned gratis fra Microsoft.

Dataanalyser i revisjon gir oss verdifull innsikt og forståelse, som igjen bidrar til en bedre revisjon og gjør oss mer relevante for kundene våre.

Figur 4 – AICPAs guide er en metodisk veiledning til dataanalyser i revisjon

Mitt råd; gå i gang! Det kan – om mulig – gjøre revisjonsarbeidet morsommere enn det er i dag.