2015年3月11日 星期三

大數據時代審計新思維



對世界金融危機的省思,人們認識到會計師對企業財務報表提供查核簽證服務(審計),肩負資本市場守門員角色,與監理、公司治理同為金融穩定及確保公司財報真實性的三大要素。而不論是傳統抑或現代審計,均離不開資料處理,但隨著資訊科技日新月異發展,當今世界資料產生速度、數量及多樣性達到前所未有的程度,大數據(Big Data)時代已經到來。審計人員需要有那些新思維,才能確保跟上時代的潮流?


首先,抽樣的概念可能要改變。以抽查方式獲取查核證據,係現行一般公認審計準則基本原則之一,亦為過去審計人員主要沿用的技術。惟現今資訊科技的處理能力發展迅速,讓全母體查核成為可能,查核可能不再只是抽查數十個樣本,而是可以從數以千百萬計的帳簿資料中,分析趨勢、型態並辨識異常。



再者,重視事件之關連性更甚於因果性。面對海量資料,與其大海撈針似地追根究底某事件確實產生之原因,不如透過辨識及分析事件間之關連,預警將會發生什麼來得重要! 例如透過分析公司內部資料及外部市場資訊,藉以發現與公司財報重編、會計舞弊、破產或繼續經營疑慮之相關性。


三者,近年來資料分析(D&A)廣度及深度已大幅提昇。雖然資料分析如分析性覆核程序,係現行審計準則所要求。但拜資訊科技發展所賜,資料分析的廣度及深度得以擴大加深。包括如:分析公司經營計劃及發展策略趨勢對財報的影響;分析公司非財務資訊,很多時候,投資人視非財務資訊的價值更勝於財務性資訊;以及分析公司之外部資訊,例如零售業營收之查核佐以分析交通流量、氣象資料。


事實上,因應大數據時代對審計品質之要求,國際大型會計師事務所已爭相投入研究及提出實際運用工具。例如已開發出智能審計工具,能串聯受查公司之資訊系統,整合風險評估、內控測試及證實查核程序,並就特定項目,快速掃描數以千百萬計的會計分錄,同時透過比對產業KPI 標準,以辨識管理階層特定風險。又如,開發系統工具,納入受查公司歷史財務資訊、外部金融市場資訊及非財務資訊,利用統計學回歸分析發展推估當期財務數字之預期值,再與實際值做比較,協助判斷已取得查核證據是否足夠,並獲得對公司未來營運狀況的更佳預期。


審計品質之良窳攸關資本市場之繁榮與穩定,世界金融危機後,歐盟審計改革法案、國際審計準則委員會(IAASB)新查核報告準則等一系列審計改革已經展開。而大數據時代,資訊科技力量所帶來的衝擊前所未有,但一般公認審計準則基本概念仍固守傳統舊思維,審計需要蛻變的號角 已經響起,如何確保審計品質,進一步強化公眾對審計的信心,增進會計師查核報告之價值,實值各界關注 。


本文與區耀軍會計師合著,刊於2015/3/05工商時報專家傳真。




有關大數據於審計之運用,持續在世界審計實務界受到關注。以下係引述CFO.com 相關報導供參:


EY Sees Barriers to Use of Big Data for Audits

Not only are there technological obstacles, but there is also no definitive guidance on what data should be made available to auditors.
April 17, 2015 | CFO.com | US


Big data” and analytics promise to transform auditing, but there are still a number of barriers to successfully integrating them into the audit, according to the latest issue of E&Y’s Reporting magazine.


The ultimate goal, E&Y says, is to have intelligent audit applications that function within companies’ data centers and stream the results of proprietary analytics to audit teams. With the technology to accomplish that vision “still in its infancy,” the interim solution is to integrate big data and analytics into the auditing process.


EY identifies data capture as one barrier to successful integration. “Companies invest significantly in protecting their data, which makes the process of obtaining client approval for provisional data to auditors time consuming,” the article says. “In some cases, companies have refused to provide data, citing security concerns.”


Other concerns are that auditors encounter hundreds of different accounting systems and multiple systems within the same company, all containing different sets and types of data, and that embracing big data will increase the complexity of data extraction and the volumes of data to be processed.
The issue of big data was also recently addressed by the Association of Chartered Certified Accountants, which noted in its member magazine that the audit profession “has historically struggled to stay ahead of the data curve.”


“The quantity of data produced by and available to companies, the replacement of paper trails with IT records, cloud storage, integrated reporting, and growing stakeholder expectations for immediate information — any one of these alone would affect the auditing process, but big data is bringing them all, and more, at the same time,” ACCA said.


Some large accounting firms are making huge investments in data analytics. KPMG, for example, is halfway through a $1 billion, five-year global investment plan in data and analytics solutions.
But the ACCA noted that there is still no definitive guidance on what data should be made available to auditors and “current auditing standards have their roots firmly in the traditional audit process, where samples of transactions are examined rather than an entire body of data



2015年1月23日 星期五

用對工具,大數據(Gig Data)也可成除弊利器(本福特定律與柯P競選經費 )


數字1到9在任一特定數字做為首位出現的頻率是多少, 9分之1 ? 本福特定律(Benford’sLaw) 告訴我們,以1為首位頻率為30.1%,2為17.6%,3為12.5%,依次遞減至9為4.6%。本福特定律奠基於19世紀30年代物理學家Frank Benford,他對人口出生率、死亡率、湖面積、河長度等超過20,000種各類現象進行統計分析驗證。


近年來,本福特定律在財會領域偵測舞弊方面的運用儼然成為新顯學,例如研究發現Libor 利率在2000年中之前的20年較符合定律分佈,而2000年中以後開始扭曲;安隆公司財報資料偏離明顯,但全體上市公司分佈則大致相符。若以柯P去年公佈的競選經費為例,4/25至10/31非人事部份共約1200筆支出,利用簡單Excel工具,擷取各支出數字首位數,即可計算其出現頻率,發現實際支出中1、2、3為首的金額佔全體61.3%,與理論值60.2%極為接近,整體分佈如圖示相當一致。




當然,財會數字分佈與本福特定律理論分佈有重大偏差,並不表示一定存在舞弊,定律本身有若干限制,原則上自然交易產生的數字會貼近,人為控制的數字如支票號碼、身份證字號不適用。本福特定律可以擔任成本低廉的快篩角色,告訴人們那些地方可能存在人為的操縱。巨量資訊(Gig Data)時代的當下,某些舞弊可能埋沒在海量的資訊裡,傳統的舞弊偵測手段難以發現,利用資訊科技進行數據分析,挖掘可能的造假項目,再針對性深入追查,效率和效果兼收


2014年度台灣代表字「黑」延續 2013年度台灣代表字「假」反應出民眾對近年來社會現況普遍觀感,迴盪出人們對公開透明、誠信的期盼。而資本市場狀況,根據金管會統計,2014年度之金融相關違法裁罰案件較2013年度成長達28%,投保中心近2年(2013-2014)公告之受理財報不實、內線交易或操縱股價等不法行為投資人求償登記案亦較(2011-2012)增加約達25%…。

如何打擊層出不窮的舞弊不法行為,以強化資本市場之透明度,保障投資權益,相關監理、執法單位如靠著民眾的檢舉跑(如廉政署統計約達77%情資來源為民眾檢舉),恐跟不上時代的腳步,巨量資訊時代,打擊不法、舞弊亦應勇於改變,於政策制定、執行、檢查等層面,積極利用數據探勘、統計分析工具,主動出擊,方能更落實政府執行力,貫徹公權力。


本文獲刊於20150122工商時報專家傳真版
http://www.chinatimes.com/newspapers/20150122000110-260202