AUDITOR HARUS MEMAHAMI TAHAPAN KUNCI DARI ANALITIK DATA AUDIT PRAKTIS

Pentingnya analisis data untuk audit semakin mendapat perhatian setiap tahun. Setiap kali auditor, internal atau eksternal, berbicara atau menulis tentang masa depan, tampaknya analisis data, analisis prediktif, otomatisasi proses robot, AI dan pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam rencana mereka. Ini semua sangat baik - karena penggunaan data dan analitik yang semakin canggih tidak diragukan lagi sangat penting untuk masa depan profesi ini. Namun, pertanyaan besar yang masih tersisa adalah: seberapa baik auditor saat ini benar-benar memahami - dalam istilah yang sangat praktis apa yang terlibat dalam menggunakan analitik untuk mencapai tujuan audit? Dalam artikel sebelumnya saya telah merujuk pada pentingnya merencanakan dan mengelola keseluruhan implementasi program analitik audit. Yang sama pentingnya adalah memahami dengan tepat apa yang perlu direncanakan dan dikelola oleh auditor.

Tidak peduli apakah Anda berada pada tahap awal menggunakan analitik data, atau sangat maju dalam aplikasi analitik data RPA dan AI, langkah dan masalah dasarnya adalah sama. Mari kita lihat tahapan utama. Dalam ringkasan ekstrem, Anda harus mulai dengan tujuan, mendapatkan data, memutuskan bentuk analisis, melakukan analisis, merespons hasil, dan menyimpulkan signifikansinya. Ini mungkin tampak seperti pernyataan yang jelas tetapi seperti halnya banyak hal yang berkaitan dengan analitik data - iblis ada dalam rinciannya. Berikut adalah cara mendapatkan kesimpulan yang signifikan

1. Rencana dan sasaran

Dengan asumsi strategi dan pendekatan tingkat yang lebih tinggi untuk analitik secara keseluruhan dalam audit yang diberikan telah ditentukan, tempat untuk memulai analitik audit spesifik adalah untuk menentukan tujuan audit dan kemudian mencari tahu bagaimana, atau jika, analisis data benar-benar dapat mencapai tujuan ini. Logika dasar analisis perlu menjawab pertanyaan tentang apa yang ingin kita ketahui. Misalnya, apakah analisis perlu sangat spesifik untuk perincian aturan kontrol atau persyaratan kepatuhan dan memberi tahu kami jika ada indikator bahwa kontrol atau persyaratan belum terpenuhi? Atau apakah analisisnya lebih bersifat eksplorasi, membantu auditor memahami apa yang normal dan apa yang anomali, mungkin menyoroti indikator risiko umum. Bagian penting dari proses perencanaan harus mencakup penilaian apakah manfaat yang diharapkan akan lebih besar dari upaya yang terlibat, setelah memperhitungkan apa yang terlibat dalam memperoleh data dan melakukan analisis.

2. Data

Semua pemikiran ini perlu diterjemahkan ke dalam tipe data yang diperlukan, dari sistem mana, serta jumlah data, tergantung pada ruang lingkup tujuan audit. Ini sendiri dapat mewakili tantangan signifikan mengingat kompleksitas basis data yang mendasari sebagian besar aplikasi ERP dan lainnya. Ini juga merupakan area di mana bisa sangat berharga untuk menjadi kreatif dalam memikirkan data spesifik yang dapat digunakan.

Misalnya, beberapa manfaat terbesar dari menggunakan analitik dicapai ketika membandingkan dan menghubungkan data dari sistem yang berbeda dengan cara yang tidak pernah dilakukan dalam aplikasi operasional. (Contoh sederhana ini akan menggunakan data login jaringan dan data keamanan pass swipe untuk dibandingkan dengan catatan penggajian dan SDM, sebagai bagian dari audit penggajian). Tentu saja, tantangan nyata dalam menangani data biasanya terjadi setelah semua hal di atas: benar-benar mendapatkan data yang tepat pada waktu yang tepat, yang merupakan topik untuk dilihat secara lebih rinci di kemudian hari. Survei terus menunjukkan bahwa akuisisi data adalah penghalang praktis terbesar untuk keberhasilan penggunaan analitik.

3. Analisis

Bentuk-bentuk analisis yang direncanakan perlu diterjemahkan ke dalam langkah-langkah logis spesifik, mengidentifikasi bagaimana data akan diproses menggunakan rutin teknis khusus, seperti bergabung, mencocokkan, menguraikan, meringkas dan menghasilkan statistik. Sama seperti tantangan dunia nyata untuk mendapatkan data yang tepat, sebenarnya melakukan analisis tidak selalu sederhana. Tantangannya biasanya tidak dengan perangkat lunak, perangkat lunak analitik audit saat ini secara umum jauh lebih kuat daripada kemampuan sebagian besar auditor. Masalahnya adalah bahwa melakukan analisis teknis terperinci dapat dengan cepat menjadi rumit, terkadang begitu menyakitkan. Bahkan auditor yang paling pintar pun sering ditantang untuk melakukan pemrosesan analitik yang relatif mendasar - dan melakukannya dengan benar.

4. Hasil dan pelaporan

Salah satu aspek yang sering diabaikan dalam melakukan analisis audit adalah berurusan dengan hasilnya, menafsirkannya, memutuskan apa yang harus dilakukan selanjutnya dan apa yang bernilai terbesar dalam menyajikan temuan audit. Misalnya, analisis awal dapat mengungkapkan temuan yang memerlukan analisis tambahan, mungkin dengan data tambahan. Memutuskan seberapa jauh untuk mengejar proses ini membutuhkan kombinasi penilaian audit profesional yang baik dan penilaian dari nilai yang mungkin diperoleh. Topik penting lainnya adalah kepercayaan pada keandalan proses analitik audit itu sendiri.

Kemajuan yang sedang berlangsung, tetapi masih jauh dari jalan. Berita baiknya adalah bahwa sebagian besar auditor sekarang memahami manfaat menggunakan analitik data dan potensi mereka untuk melakukan perbaikan dramatis pada audit. Kenyataan yang kadang-kadang keras adalah bahwa sejumlah besar auditor dan pimpinan mereka belum sepenuhnya memahami apa yang terlibat dalam keberhasilan mengimplementasikan analitik dan menjadikannya berkelanjutan, dapat diulang, dapat diandalkan, dan bernilai investasi. Hal ini sebagian besar disebabkan oleh kesenjangan bersejarah dalam cara profesi telah mendidik anggotanya tentang aspek praktis penggunaan analitik.

Ada argumen yang bagus untuk menjadikan aspek tertentu penggunaan analitik sebagai tanggung jawab para spesialis. Namun, ketergantungan yang berlebihan pada spesialis menciptakan masalah sendiri. Jika profesi akan bergerak maju dan merealisasikan apa pun yang dekat dengan potensi penuh dari analitik audit, semua auditor, dari CAE hingga junior terbaru, harus memahami dasar-dasar penggunaan analitik praktis.