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Cinco ventajas del análisis de datos para la auditoría interna

El análisis de datos se usa para analizar información y buscar transacciones que no se ajustan al patrón normal. Esas transacciones puede que tengan más probabilidades de causar un error material o incluso podrían indicar fraude. Y las soluciones de análisis de datos son tan potentes que a muchos auditores les preocupa acabar siendo reemplazados por máquinas.

 

Pero las herramientas de análisis de datos no eliminan al auditor de la ecuación, de hecho lo liberan para que observe los resultados del análisis y decida el curso de acción a seguir. Así, cuando los auditores tienen a su disposición herramientas de análisis de datos, tienen más tiempo para aconsejar a sus clientes. Los auditores pueden además ofrecer servicios de valor agregado a sus clientes basándose en los resultados de su análisis.

 

Con esa idea, vamos a ver las principales ventajas que los auditores pueden obtener mediante el uso de herramientas de análisis de datos:

 

1. Análisis de todo el conjunto de datos

 

Históricamente, los datos se analizaban mediante muestras en hojas de cálculo y se llegaba a conclusiones basadas en esas muestras y el conocimiento de la entidad por parte del auditor.

 

Esta práctica da lugar a errores potenciales al no examinar todo el conjunto de datos. El software de análisis de datos analiza el conjunto de datos completo, no solo muestras, lo cual produce auditorías más rigurosas.

 

Cuando las conclusiones se basan en los conocimientos del auditor sobre la entidad, existe la posibilidad de error. Por ejemplo, el hecho de que varias transacciones se hayan registrado durante un fin de semana aunque las horas laborales de la entidad sean de lunes a viernes, podría pasar desapercibido para un auditor externo. En este caso, una herramienta de análisis de datos identificaría fácilmente estas transacciones como realizadas en «días poco usuales».

 

2. Uso de datos de cualquier origen

 

En 2020, las firmas contables continuarán sintiendo la presión por parte de sus clientes de proporcionar más valor agregado a sus servicios de auditoría. Sin embargo, es difícil sacar conclusiones sólidas cuando los datos están repartidos en varios archivos, sistemas y soluciones.

 

El software de análisis de datos facilita la integración de información procedente de varias fuentes para que los auditores pueden analizar los datos rápidamente y de una manera eficaz, y así pueden proporcionar informes de más calidad y valor agregado a sus clientes.

 

Lo ideal es que el software de análisis de datos le permita además extraer los datos de cualquier origen.

 

3. Integración del análisis de datos en el flujo de trabajo de la auditoría

 

El uso de software de análisis de datos normalmente no forma parte del flujo de trabajo de la auditoría. Los auditores a menudo tienen que analizar datos por separado o dependen de expertos analistas. Esto se traduce en auditorías más extensas y costosas, y ninguna visibilidad sobre las pruebas que se realizan. 

 

El análisis de datos ayuda a simplificar las auditorías con pruebas automatizadas, integradas en el flujo de trabajo establecido, y mediante la creación de informes que sirven de evidencia en auditorías futuras. 

 

4. Aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático

 

El software de análisis de datos usa inteligencia artificial para analizar la información y funciona igual que un auditor. Sus capacidades de aprendizaje automático y algoritmos, proporcionan los resultados más precisos basados en el conjunto de datos disponible. 

 

Mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático, el software de análisis de datos permite al auditor examinar de una manera rápida y precisa transacciones, asientos en balances de comprobación, y otra información contable para proporcionar resultados significativos, que sirven de base para una investigación más detallada. Por ejemplo, puede personalizar los análisis para que produzcan resultados más pormenorizados e investigar áreas de interés identificadas en el análisis inicial.

 

5. Análisis a la medida

 

El análisis detallado exige a menudo más tiempo y dinero, algo que no están dispuestos a aceptar la mayoría de los clientes. Las herramientas de análisis de datos automatizadas permiten a los auditores profundizar en los datos sin malgastar el tiempo del personal.

 

La detección de fraude puede ser un reto usando solo métodos de auditoría tradicionales debido a la gran cantidad de datos disponible hoy en día. Una buena herramienta de análisis de datos permite personalizar numerosas pruebas en función de las características de la entidad que vaya a auditar. 

 

John Olley escribe sobre soluciones de análisis de datos CaseWare IDEA y sus aplicaciones a la auditoría.

 


 

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