解説:データ分析で実現する次世代の監査

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解説:データ分析で実現する次世代の監査

経営陣は、監査部門(あるいはモニタリング部門)が早期に不正の兆候を発見することを求めています。“経営データ”から異常値をみつけて、その部門で課題問題が発生する前の“兆候”の段階で監査を行い、有効な内部統制評価と実現可能な改善提案をしてほしいと期待しています。

一方で、監査部門は日常的に以下の課題に直面しており、経営陣の期待に応えることができていないのが実情です。

  • 年間計画の段階で、全社の中からリスクが高い部門を識別することが 難しい。
  • 予備調査の段階で、監査対象部門の不正の“兆候”を網羅的に見つけることが難しい。
  • 限られた時間の往査では、不正の兆候を特定できてもその広がり具合や経年変化までは把握できず、有効な改善提案をすることが難しい。 

これらの課題を解決するキーワードは、“経営データ”と“兆候”で、経営データを活用して兆候を見つけ出す内部監査部門が実施する「継続的監査」とモニタリング部門が実施する「継続的モニタリング」という手法です。

■ 継続的監査と継続的モニタリング手法 

 このアプローチでは、次のようなプロセスを実施します。

  1. 監査部門(あるいはモニタリング部門)が“兆候(異常値)”を 定義する。
  2. CAAT(コンピューター利用監査技法)の専用ツールに経営データ(会計データ、経費データ、資材データなど)を取り込む。
  3. CAAT上で“データ分析”をして、取引案件、部門、社員単位の兆候を “リアルタイム”で発見する。

更に、CAATで得られたデータ分析結果を経年変化や部門横並び比較することで、個々の部門監査では見つからないような“組織上の兆候(異常値)”をリアルタイムで発見することも可能となります。

このように、CAATによるデータ分析は監査部門が常日頃抱いている課題問題に応えてくれます。

(メールマガジン2015年3月号)

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