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Se vuoi approfondire la qualità delle informazioni che ottieni dai dati di routine che raccogli in un audit, l’analisi dei dati è spesso la chiave. Ma per massimizzare il valore, gli utenti devono essere in grado di interpretare i risultati, tradurre tali informazioni in risultati di business e quindi comunicare i risultati ad altre persone in modi che possano utilizzare e comprendere.
La semplice analisi dei dati non è sufficiente: le organizzazioni devono utilizzarli anche per semplificare il lavoro delle persone e aiutare i loro team a operare in modo più efficace. All’inizio l’analisi dei dati in un audit può sembrare fredda e austera, ma quando le aziende identificano i casi d’uso chiave e mettono in pratica correttamente l’analisi dei dati, possono migliorare l’elemento umano di un’organizzazione. In sostanza, una cultura basata sui dati è incentrata sulle persone nel cuore. Si tratta di utilizzare i vantaggi dei big data per apportare piccole differenze nel lavoro dei revisori dei conti e consentire al tuo team di fare ciò che sa fare meglio.
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Usare l’automazione dei dati a vantaggio delle persone
La maggior parte dei revisori e degli analisti sono persone impegnate. Il tempo impiegato dalle loro giornate per sgranocchiare i numeri e indagare sui dati può essere scoraggiante. Sui fogli di calcolo generati dallo sforzo umano possono verificarsi tre tipi di errore principali: meccanico (errori di immissione, digitazione, copia/incolla), logico (formule e algoritmi inappropriati o errati che portano a calcoli errati) e omissione (dati semplicemente non incorporati). Sebbene gli errori isolati possano sembrare piccoli, non sono insignificanti. Ad esempio, un audit annuale dei rendiconti finanziari e dei programmi dello stato dell’Oregon ha rilevato 6,4 miliardi di dollari di errori contabili non intenzionali nel corso del 2020.
Uno studio di Harvard Business Review ha rilevato che solo il 3% dei dati delle organizzazioni soddisfa gli standard di qualità dei dati di base e il 47% dei record di dati appena creati presenta almeno un errore critico. Ciò significa che il numero di record di dati non validi può aumentare rapidamente quando un’azienda crea milioni di record ogni giorno.
Tuttavia, quando utilizzi strumenti che incorporano i metodi più avanzati disponibili, puoi ridurre il tempo necessario per eseguire analisi, consentendo anche alla tua organizzazione di rispondere ai rischi emergenti e ottenere informazioni dettagliate più rapidamente.
Ad esempio, un processo che utilizza flussi di lavoro automatizzati per prenotare, ottenere l’approvazione e caricare le prime note può estrarre le informazioni appropriate per riconciliare i conti ogni giorno anziché attendere la fine del mese. L’automazione dei dati aiuta a eliminare i processi di contabilità di mese, trimestre e fine anno stressanti e dispendiosi in termini di tempo. I revisori più impegnati possono quindi dedicare più tempo ai processi complessi che richiedono il loro giudizio professionale e sviluppare nuove linee di servizio e progetti per far crescere il business.
Utilizzo dell’automazione dei dati per migliorare la precisione
Inoltre, quando utilizzi l’automazione nella trasformazione della tua forza lavoro digitale, puoi interpretare in modo rapido e accurato tutti i dati dell’azienda, il che porta a un processo decisionale più forte all’interno del dipartimento finanziario e del consiglio di amministrazione. Una buona comunicazione e condivisione dei dati può anche aiutare i revisori dei conti a identificare più rapidamente i problemi di rendicontazione finanziaria prima della fine dell’anno, il che aiuta la tua azienda a rimanere consapevole dei passi falsi della contabilità.
In una cultura basata sui dati, non ti affidi solo ai dati interni, ma li combini anche con set di dati provenienti da altre fonti. Ad esempio, le immagini satellitari dei parcheggi fuori dai negozi al dettaglio possono misurare il volume dei clienti e il fatturato dell’inventario e le recensioni dei prodotti possono prevedere le vendite o anche potenziali richiami. Questi sono punti dati non tradizionali, ma la tua azienda può comunque utilizzarli per ottenere informazioni tempestive che aiutano le persone chiave a svolgere il proprio lavoro in modo più efficace.
Utilizzo dell’automazione dei dati per fare previsioni
La tua trasformazione dei dati ti aiuta a capire dove stai andando e a capire dove sei stato. Può aiutare a identificare i rischi emergenti in modo che i revisori possano indirizzare le risposte in modo efficace. La trasformazione dei dati può anche creare analisi predittive e aiutarti a comprendere i dati storici per creare budget o identificare valori anomali nell’anno in corso che richiedono ulteriori indagini.
Lo strumento chiave per questo sono i dati visivi. Quando gli auditor visualizzano i dati, tramite grafici o dashboard completi, aiuta a comunicare rischi e risultati ai clienti in modo che possano comprendere i risultati in modo più efficace e realistico. Utilizzando i dashboard dei clienti, i revisori possono comprendere le esigenze dei clienti e identificare immediatamente le aree ad alto rischio su cui concentrarsi invece di dedicare tempo prezioso alla ricerca e all’analisi delle informazioni corrette.
Il software di visualizzazione dei dati integra Excel e altre applicazioni di controllo e aiuta le aziende con la valutazione del rischio, i test sostanziali e la comunicazione con i clienti a loro volta. La connessione ai dati è semplice e veloce e puoi aggiornare il processo trimestralmente o annualmente.
Adattarsi all’uso dei dati negli audit per una cultura basata sui dati
Quando la tua cultura è guidata dai dati, i team di audit possono sfruttare la potenza di tali dati per analizzare i processi aziendali, testare i controlli interni e identificare i rischi in tempo reale. Questo è il tipo di auditing che promuove una rendicontazione finanziaria di alta qualità, dà agli investitori fiducia e fiducia nei mercati e promuove la soddisfazione e il benessere dei dipendenti, facendo loro risparmiare tempo ed energia.
Beverley McCarthy è CPA e program manager per insight strategici presso MindBridge, dove porta una mentalità basata sui dati per migliorare il modo in cui l’azienda sfrutta l’IA.
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