Opinie

Effect technologie verdient meer aandacht in audit research

Dat technologie een grote invloed heeft op ondernemingen en het controleproces van hun accountant wordt breed gedeeld. In essentie is zo langzamerhand elke onderneming een it-bedrijf geworden, door de grote afhankelijkheid van de computer. Accountancy staat in de kopgroep van beroepen die geraakt worden door technologie.

Wil het accountantsberoep relevant blijven, dan zal het technologie moeten omarmen in het controleproces. Data analyse, process mining en big data lijken buzzwoorden te zijn geworden, laat staan blockchain en artificial intelligence. So far so good. Maar hoe effectief zijn ze voor de accountantscontrole? Komt het neer op het stapelen van nieuwe informatie en daaruit volgende werkzaamheden, of heeft de accountant het lef om te snoeien in de traditionele controleprocedures?

De Engelse regulator FRC heeft onlangs een themaonderzoek gepubliceerd waarin naar voren kwam dat accountantsorganisaties meer gas moeten geven om de nieuwste vormen van data analyse ècht toe te passen, om zo auditkwaliteit in de breedte te verbeteren. De firma's innoveren wel op individuele opdrachten, maar ze pakken volgens FRC nog niet door in de brede auditpraktijk, met een echt andere controleaanpak die meer fouten uit de jaarrekening haalt.

Waaraan ligt dat? Durven ze niet, kunnen ze niet of denken ze het niet te mogen? Zijn ze bevreesd dat de toezichthouder vasthoudt aan een traditionele aanpak? Het antwoord is niet zo eenvoudig te geven. In de discussion paper van de IAASB Data Analytics Working Group worden de barrières ontrafeld. De eerste barrière vormen de auditstandaarden, die door hun principle based karakter onvoldoende guidance geven over de inzet van moderne technologie. Maar ook de vraag hoe je weet of de data überhaupt betrouwbaar zijn, ook als de IT General Controls niet toereikend zijn. Mag alles maar wat kan, met het oog op data security en data privacy? En tot slot de elephant in the room: Welke traditionele controlewerkzaamheden kun je zonder repercussies achterwege laten als je de computer het werk laat doen?

In de reacties op de discussion paper blijkt veel bijval voor het slechten van deze barrières. Bemoedigend is dat velen, waaronder de internationale samenwerkende regulators verenigd in IFIAR, geloven in de kracht van het inzetten van moderne technologie in de audit (nu in het bijzonder data analyse) met het oog op de verhoging van auditkwaliteit.

Toch blijft het knagen dat er wel grote consensus is dat data analyse de toekomst heeft, maar dat een ècht vernieuwende controleaanpak nog niet breed is geïmplementeerd. Een belangrijke voorwaarde is dat de bijdrage van data analyse aan audit kwaliteit nu echt wordt aangetoond. Want regulators zullen dat omarmen en koudwatervrees in de praktijk kan daardoor worden weggenomen. Hier ligt een blue ocean voor audit researchers, die op een systematische wijze het controleproces kunnen simuleren met een rijkdom aan grootboek- en transactiedata en die koppelen aan externe data. Een meer diepgaande audit met scherpere bevindingen, waarbij zichtbaar wordt gemaakt dat bepaalde risico's zijn uit te sluiten met behulp van data. Een audit die ook het zoeklicht zet op afwijkende patronen die indicaties van fraude kunnen geven. Een gouden kans voor audit researchers om hun bijdrage te leveren aan het maatschappelijke debat.

Om het concreet te maken doe ik een voorzet met de volgende prangende vragen:

  • Wat is het effect op audikwaliteit, relevantie en efficiency van een new school aanpak ten opzichte van een traditionele aanpak? Case studies kunnen richting geven.
  • Zouden de verschillende fraude- en corruptiecases van de laatste jaren eerder zijn gesignaleerd of zelfs zijn voorkomen met de nieuwste technologie?
  • Hoe kunnen data bijdragen aan een professioneel-kritische houding en meer fact-based oordeelsvorming? Simulatietools kunnen hierbij helpen.
  • Op welke wijze kunnen data analyse toolings kosteneffectief worden ingezet in een brede controlepraktijk?
  • Wat moet de accountant minimaal doen als de onderneming zèlf data analyses uitvoert als onderdeel van de interne beheersing?
  • Wat zijn de potentiële effecten van blockchain en artificial intelligence op de accountantscontrole?
  • Wat zijn het adoptievermogen en vaardigheden van accountants en hun toezichthouders in het kader van nieuwe technologie? En in hoeverre is dit een obstakel voor innovatie?

De handschoen ligt bij onderzoekers om concrete onderzoeksvoorstellen voor te leggen aan relevante onderzoeksgerichte partijen in het accountantsberoep, of op eigen initiatief een onderzoek te starten.

Deze blog is een samenvatting van mijn presentatie op het Audit Symposium van de Vrije Universiteit op 24 maart 2017.

Wat vindt u van deze opinie?

Reageer Spelregels debat

Peter Eimers is partner bij EY en hoogleraar Audit & Assurance aan de accountantsopleiding van de Vrije Universiteit te Amsterdam.

Gerelateerd

3 reacties

Peter Eimers

@ Martijn
Ik herken je ongeduld, dat was ook de achtergrond van mijn blog. Toen wij in de IAASB data analytics working group hierover spraken, hebben we de handschoen opgepakt door een overview te maken van de mogelijke beren op de weg. Als je op de link naar de IAASB discussion paper klikt, dan zie je vanaf pagina 11 de uitdagingen die deels praktisch van aard zijn en deels conceptueel.

De essentie is dat auditing 1) meer is dan het sorteren en filteren van data, en 2) het de kunst is om - in mooi Engels verwoord - corroborative evidence te verzamelen. En daar hoort absoluut een professional bij die sceptisch is en professional judgement toepast (gelukkig maar).

Vanuit mijn perspectief hoor ik overigens niemand die niet in is voor meer en scherpere controlebevindingen. Anderzijds is data analyse ook geen snoepwinkel: het mag bij bepaalde opdrachten effectief zijn maar dat wil niet zeggen dat het bij alle opdrachten evenveel waarde heeft.

Het is dus geen onwil, maar het is nogal weerbarstig. We gaan er wel komen, maar it takes some time ...

Martijn de Kuiper

Top stuk !

En zeker zaak dit verder te onderzoeken. Wat mij meer bezighoudt:

Waarom gebeurt dit dan nog niet? Dit zou een aanzienlijke kwaliteitsslag kunnen betekenen of zelfs een efficiëntie van de controle (er is meer tijd om over de echt ingewikkelde dingen na te denken).

Weten we niet zo goed hoe deze onderzoeken in te richten (onvoorstelbaar)? Of durven we de resultaten niet onder ogen te zien? Zijn we bang onze autonomie te verliezen, onze 'professional judgement' armslag? Durven we dat niet los te laten? Nee, niet alleen omdat we het schimmig willen houden, maar juist omdat we te bang zijn om wat we kennen los te laten? Is het niet een kwestie van een 'leap of faith' ? Met het geaccepteerde risico dat het ook nog wel eens mis kan gaan?

En wat mij bezig houdt: Hoe wetenschappelijk onderbouwd is onze huidige methodiek? Waarom die eisen voor iets nieuws?



Willem Gravesande

Zie bijvoorbeeld:

https://www.dutchdigitaldelta.nl/en/commit2data/call/data-driven-research-for-banking-insurance

https://www.tilburguniversity.edu/nl/actueel/nieuws/nieuws-consortium-tilburg-university-tu-eindhoven-ontvangen-nwo-subsidie/

https://www.academictransfer.com/employer/UVT/vacancy/35873/lang/en/

Merk op dat de benodigde skills niet naadloos aansluiten bij de gemiddelde accountant.

Reageren op een artikel kan tot drie maanden na plaatsing. Reageren op dit artikel is daarom niet meer mogelijk.

Aanmelden nieuwsbrief

Ontvang elke werkdag (maandag t/m vrijdag) de laatste nieuwsberichten, opinies en artikelen in uw mailbox.

Bent u NBA-lid? Dan kunt u zich ook aanmelden via uw ledenprofiel op MijnNBA.nl.