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Por: CP Iván Rodríguez. Colaborador de Auditool 

Actualmente las empresas enfrentan diferentes dificultades, incluida la recesión económica y otros problemas derivados de la crisis de la pandemia, que amenazan hasta su existencia misma. Con tanta incertidumbre y desorden, las juntas directivas, los consejos corporativos y altos ejecutivos han recurrido con mayor frecuencia a la auditoría en la búsqueda de servicios sólidos de seguridad y asesoramiento, para ayudar a identificar rápidamente los riesgos emergentes y para compartir información valiosa aprendida de los trabajos previos de auditoría. Para lograr esos objetivos, la auditoría tiene que hacer un mejor uso de la tecnología (en particular, el análisis de datos) para aprovechar esta oportunidad histórica de elevar su papel como líder en gestión y aseguramiento de riesgos y como socio igualitario en gobierno corporativo.

El análisis de datos puede contribuir al entendimiento de cómo los eventos actuales están afectando a la organización y dónde se pueden desarrollar amenazas y oportunidades. Mediante la aplicación de análisis de datos durante las auditorías, los profesionales pueden ver algunos patrones que se desarrollan a partir de toda la incertidumbre. Hay que recordar que el Instituto Americano de Contadores Públicos Certificados (AICPA) definió el análisis de datos como: "El arte y la ciencia de descubrir y analizar patrones, identificar anomalías y extraer otra información útil en los datos subyacentes o relacionados con el tema de una auditoría a través del análisis, modelado y visualizado con el propósito de planificar o realizar la auditoría[1]".

En los últimos años el análisis de datos ha ayudado a muchas organizaciones de auditoría a mejorar en gran medida la calidad, la profundidad y la cobertura de su trabajo, al tiempo que mantiene los costos operativos sin incrementos significativos. En el mercado existen diferentes opciones de programas y aplicativos que ofrecen a los auditores internos vistas multidimensionales de los datos, lo que ha mejorado su interpretación y ha permitido una gestión proactiva de riesgos.

No obstante, el uso del análisis de datos en auditoría todavía está infrautilizado, aunque ha habido algunas mejoras. Son pocas las funciones de auditoría que utilizan el análisis de datos a un alto nivel de madurez y alineados con los objetivos estratégicos. Muchos de estos usuarios avanzados son bancos e instituciones financieras que han realizado importantes inversiones en tecnología y han contratado expertos para ayudar con la implementación. En general, las funciones de auditoría no utilizan el análisis de datos en absoluto o lo utilizan esporádicamente y no de manera estructurada o sostenida. Sin embargo, se esperaría que el uso del análisis de datos se generalice y evolucione más, toda vez que el software de análisis de datos de hoy en día es más potente y fácil de usar que nunca. Permite a los auditores internos examinar grandes cantidades de datos, a menudo el 100% de la población sometida a auditoría.

El análisis de datos es adecuado para todas las fases del proceso de auditoría. En la planificación, puede ayudar a facilitar la generación de perfiles de riesgos con el análisis de estados financieros, el análisis del modelo Beneish[2] y otros análisis de datos, como ingresos, inventario y nómina, para identificar anomalías, patrones y brechas de control interno, lo que puede ayudar al equipo de auditoría a centrarse durante el trabajo de campo. En el trabajo de campo, hay muchas aplicaciones posibles, incluyendo:

  • Seleccionar muestras estadísticas.
  • Buscar pagos duplicados, facturas, pedidos de compra y otros artículos.
  • Probar el vencimiento de cuentas por cobrar.
  • Confrontar el detalle de los ingresos de prueba haciendo coincidir las facturas de ventas con los pedidos de venta de clientes, los registros de inventario, los documentos de envío, las tablas de precios y descuentos y el seguimiento de ellos a la contabilidad general para su integridad.
  • Probar detalles de facturas de proveedor para verificar autorizaciones y la conciliación con los pagos de proveedor.
  • Realizar pruebas de integridad de datos.

En los informes, las capacidades de visualización ayudan a presentar observaciones e información más nítidas y profundas a las partes interesadas.

Debido a que el análisis de datos facilita el examen de toda la población sometida a auditoría, también ayuda a reducir el sesgo de auditoría, que ocurre cuando los gerentes u otros utilizan pruebas o datos incompletos para apoyar una posición en particular, mientras que se suprime evidencia o datos que contradicen la posición deseada, de manera intencional o no intencional.

Algunos auditores también han hecho un buen uso de la tecnología de análisis de datos mediante el diseño y creación de rutinas continuas de monitoreo y auditoría. Se trata de programas informáticos y scripts que se ejecutan continuamente en segundo plano para identificar excepciones de las operaciones, cálculos, controles y actividades empresariales esperados. La auditoría y supervisión continuas se pueden utilizar para identificar amenazas de ciberseguridad, probar revisiones de acceso de usuarios, movimientos de diario de contabilidad general, aprobaciones de conciliación de cuentas, tipos de cambio de divisas, entre otros usos.

Si bien hay interesantes beneficios en el análisis de datos, hay ciertos factores que limitan su uso por parte de los auditores. Por ejemplo, la financiación, la falta de habilidades o el acceso a los datos. Si bien las funciones de auditoría generalmente cuentan con el apoyo del comité de auditoría y altos ejecutivos, no siempre se reciben los recursos adecuados para invertir en tecnología de análisis de datos, para adquirir y retener talento con habilidades de análisis de datos expertos y para proporcionar capacitación interna en análisis de datos de auditoría.

Otra dificultad está en encontrar profesionales con las habilidades requeridas. No siempre es fácil encontrar profesionales en auditoría con habilidades de tecnología de análisis de datos. Para ayudar a implementar y poner en funcionamiento el análisis de datos, las organizaciones de auditoría necesitan contratar y retener talento experto en tecnología para trabajar junto con los auditores tradicionales. Se requiere que los auditores se mantengan al día con los cambios tecnológicos y conserven la amplitud de conocimiento necesario para seguir siendo un auditor eficaz y respetado. Para utilizar de forma eficaz y sostenible el análisis de datos después de la implementación, los equipos necesitan expertos técnicos y auditores tradicionales que trabajen en conjunto durante las auditorías.

Obtener acceso a los datos adecuados y mantener los datos de calidad son otros obstáculos. Las empresas no suelen mantener los datos estructurados entre áreas, departamentos y sucursales. Esto implica un trabajo de gestión de datos, con uso de metodologías y plataformas para obtener, formatear y utilizar datos durante una auditoría.

A menudo, los auditores no pueden obtener datos debido a la falta de disponibilidad o compatibilidad, o los administradores acumulan datos y se vuelven territoriales al respecto. Además, cuando la administración proporciona datos, son inutilizables porque no estás estructurado o carecen de uniformidad. A menudo, las horas se dedican a obtener, comprender y organizar los datos proporcionados, y el análisis produce demasiados errores que hacen que el esfuerzo no produzca los resultados esperados.

Hay que tener en cuenta que, con la cuarta revolución industrial en marcha, muchas empresas tienen proyectos de implementación de tecnología en marcha en automatización robótica de procesos (RPA), inteligencia artificial (IA), blockchain e Internet de las cosas (IoT), todos los cuales se basan en o requieren programas de análisis de datos robustos. Esto requiere que los auditores se involucren. Los directores ejecutivos de auditoría y sus equipos deben unirse a tales implementaciones, ya que presentan una oportunidad para asociarse y proporcionar asesoramiento. Es necesario entonces que los auditores comprendan acertadamente los cambios en la tecnología y así poder proporcionar orientación en el desarrollo de datos estructurados adecuados para el análisis de datos, poder recordar a los líderes corporativos y los órganos rectores los beneficios de un programa de análisis de datos exitoso, y solicitar apoyo y financiación para iniciar o reanudar un programa de análisis de datos sólido.

De ahí la importancia de una capacitación permanente, una apropiación de las tecnologías de vanguardia en beneficio de la profesión y un uso racional y acertado de las nuevas herramientas de análisis de datos, para lograr un mejor desempeño en las labores de auditoría.

 

[1] Tomado de:  AUDIT ANALYTICS and CONTINUOUS AUDIT - Looking Toward the Future. AICPA 2015

[2] El modelo Beneish (Beneish M-Score en inglés) es un modelo estadístico que utiliza razones financieras, calculadas con la información contable de una compañía específica, con el objetivo de comprobar la posibilidad (con una alta probabilidad) de que los ingresos de la compañía hayan sido manipulados. Es un modelo que puntúa la posibilidad de fraude.

 

CP Iván Rodríguez -

Auditor y Consultor, Diplomado en Alta Gerencia de Seguros y Derecho de Seguros. Especialista en Dirección Financiera y Desarrollo Organizacional, Diplomado en Gerencia de la Calidad, Contador Público de la Pontificia Universidad Javeriana, con 20 años de experiencia en diversas empresas. Amplia experiencia en la elaboración y ejecución de auditorías y revisorías fiscales. Dirección y ejecución de asesorías, consultorías y capacitaciones. Colaborador de Auditool

Bogotá DC, Colombia


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