Data-analyse
In vervolg op mijn vorige column over IT-audit en het digitale debat wilde ik het vandaag met u hebben over een ander modern ICT-controlemiddel dat nu al tot onze beschikking staat, data-analyse.
Data-analyse is niet nieuw. Sterker nog, ik kan mij herinneren dat ik midden jaren tachtig van de vorige eeuw met het programma Auditape en een band met client records onder de arm richting Utrecht ging om daar in het rekencentrum mijn steekproeven en analyses te programmeren. Daar was je dan enkele dagen mee bezig, maar gaf je de mogelijkheid om goed na te denken wat je met specifieke queries kon bereiken om vreemde boekingen te detecteren. Ik was in die tijd als manager betrokken bij de controle van een bouwbedrijf en daar deden we bijvoorbeeld queries op overboekingen tussen werken, teneinde het eventueel slepen met winsten of verliezen door de projectleiders boven water te krijgen.
Kortom, niets nieuws, maar lange tijd wel uit de gratie. Terwijl het een uitstekend middel is om inzicht te krijgen in de (geautomatiseerde) boekingsgangen van een onderneming en om bijvoorbeeld mogelijke fraudes op te sporen. Daarnaast hebben de huidige IT-systemen zelf ook veel meer mogelijkheden op dit gebied.
Het valt mij daarbij op dat sommige accountants het middel om de een of andere reden schuwen. Wellicht onbekendheid, tegenwerking door de cliënt vanwege het uit handen geven van de administratie, of het feit dat het een behoorlijke up front-investering vraagt, maar daarvoor krijg je een betere en efficiëntere controle terug. Bij ons op kantoor monitoren wij daarom al een aantal jaren per partner de inzet van IT-audit en data-analyse.
Bovendien zijn toepassingen als Account Analyser, het programma dat wij op kantoor gebruiken, vele malen gebruikersvriendelijker dan zoals het vroeger was. Inladen in de pc bij de cliënt en je kunt beginnen. Daarbij proberen wij ervoor te zorgen dat de cliënt data-analyse zelf ook gaat gebruiken ten behoeve van de vergroting van de betrouwbaarheid van de cijfers, optimalisatie van systemen en processen, en de besluitvorming .
Een voorbeeld: recent hebben we data-analyse toegepast bij een client (niet-oob) die net een nieuw data warehouse had ingericht. De resultaten hiervan hebben we gepresenteerd in de management letter. Niet zozeer vanwege de bevindingen voor de controle van de jaarrekening, maar met name om de cliënt het verbeterpotentieel van de eigen systemen en procedures te laten zien. Vele kleine verkoopfacturen aan dezelfde klant, grote aantallen creditnota's, vele kleine eenmalige inkoopfacturen, betrouwbaarheid van schattingen op projecten, betalingen op adressen die je niet zou verwachten, restaurantnota's die via expense reports gedeclareerd hadden moeten worden etc. etc. Het meest interessante vond ik de opmerking van de ceo, die ons aangaf dat hij een dergelijke exercitie nog niet eerder had gezien, en dit zag als echte toegevoegde waarde voor het bedrijf. Inmiddels heeft het bedrijf data-analyse actief opgepakt.
Nu zult u zeggen dit is niet relevant voor het mkb. Niets is minder waar. Een aantal jaren geleden hebben wij een mkb-cliënt overgenomen met Exact software waarbij wij in staat waren om met gebruik van IT-audit en de querie-mogelijkheden van de software de benodigde tijd voor de controle terug te brengen van vier weken door de vorige accountant, die om de computer heen controleerde, tot één week. Daarbij vond de cliënt de lagere rekening, relevante adviezen en minder door hem te besteden tijd bijzonder prettig.
Uiteraard zijn deze ervaringen niets nieuws voor degenen die al actief met data-analyse bezig zijn. Maar zij die nog koudwatervrees hebben zou ik willen uitdagen om hier snel mee te starten. De kwaliteit van de controle gaat er niet alleen op vooruit en de cliënt ziet de meerwaarde ervan, maar u bent zich beter aan het voorbereiden op de toekomst.
Van harte aanbevolen dus!