Embedding process mining into financial
statement audits
Michael Werner, Michael Wiese ,Annalouise Maas
De controle van jaarrekeningen is een complex en zeer gespecialiseerd proces. Digitalisering
en de toenemende automatisering van transactieverwerking creëren nieuwe uitdagingen voor
auditors die deze audits uitvoeren. Nieuwe technieken voor gegevensanalyse bieden de
mogelijkheid om de controle van financiële overzichten te verbeteren en de beperkingen van
traditionele controleprocedures te overwinnen wanneer ze worden geconfronteerd met steeds
grotere hoeveelheden financieel relevante transacties die automatisch of semi-automatisch
worden verwerkt door computersystemen. In deze studie wordt process mining besproken als
een nieuwe data-analysetechniek die steeds meer aandacht krijgt in de controlepraktijk.
Process mining maakt het mogelijk om bedrijfsprocessen geautomatiseerd te analyseren.
Deze studie onderzoekt hoe process mining kan worden geïntegreerd in hedendaagse audits
door de relevante auditstandaarden te herzien en de resultaten van een veldstudie op te
nemen. Het toont de haalbaarheid aan van process mining in audits van financiële
overzichten in overeenstemming met hedendaagse auditnormen en algemeen aanvaarde
auditpraktijken. Implementatie van process mining verhoogt de betrouwbaarheid van de
controleconclusies en verbetert de robuustheid van controle-informatie door handmatige
controleprocedures te vervangen . Process mining als nieuwe dataminingtechniek biedt
auditors de middelen om gelijke tred te houden met de huidige technologische ontwikkelingen
en uitdagingen.
Introductie
Bedrijven hebben hun steeds complexere operaties geautomatiseerd met geavanceerde
computersystemen. Deze ontwikkeling heeft ook gevolgen voor het accountants- en
accountantsberoep. Openbare accountants staan voor nieuwe uitdagingen vanwege deze
toename van geautomatiseerde transactieverwerking, de groeiende heterogeniteit van
bronsystemen, de grotere complexiteit van bedrijfsprocessen en de toenemende
hoeveelheden en verscheidenheid aan gecreëerde data. Internationale en nationale
auditstandaarden specificeren niet direct hoe data-analysetechnieken kunnen of moeten
worden gebruikt in hedendaagse audits
Process mining-algoritmen analyseren gegevens van operationele computersystemen om
informatie te verschaffen over de bedrijfsprocessen binnen een organisatie. Dit heeft het
potentieel om auditors te helpen ernstige beperkingen en inefficiënties bij hedendaagse
audits te overwinnen, met name bij het beoordelen van de opzet en werking van interne
controles. Typische traditionele controleprocedures bieden weinig of geen betrouwbare
informatie wanneer zakelijke transacties grotendeels door computers worden verwerkt in
plaats van door mensen en controleprocedures zijn ingebed en geautomatiseerd in de
software zelf. De individuele en handmatige inspectie van een voldoende grote steekproef
van transacties wordt inefficiënt of zelfs onmogelijk in industrieën die dagelijks miljoenen of
miljarden transacties verwerken, zoals in de detailhandel of telecommunicatie.
, Process mining-technieken maken het mogelijk om automatisch betrouwbare
bedrijfsprocesmodellen te creëren door de geregistreerde gegevens te analyseren die tijdens
de transactieverwerking door de operationele computersystemen van een bedrijf worden
geproduceerd. Het kan een vervanging zijn voor tijdrovende en foutgevoelige handmatige
gegevensverzameling om te helpen bij het begrijpen en testen van de bedrijfsprocessen en
het interne controlesysteem van een gecontroleerde entiteit. Toepassing van process mining
stelt de auditor in staat om standaardprocessen zeer efficiënt te beoordelen en auditmiddelen
toe te wijzen aan die gebeurtenissen die afwijken van de standaardprocedures. Ze vertonen
doorgaans een veel hoger controlerisico dan standaardtransacties. De toepassing van process
mining biedt verder een basis van empirische kwantitatieve gegevens die de auditor in staat
stellen aanvullende data-analyse en kunstmatige-intelligentiebenaderingen toe te passen.
Hoewel het potentieel van nieuwe data-analyse aanzienlijk is voor audits van financiële
overzichten, bestaat er onzekerheid over hoe dergelijke technieken kunnen worden
geïntegreerd in bestaande auditbenaderingen en toegepast in overeenstemming met
relevante audit standaarden . Dit onderzoek probeert deze onzekerheid te verminderen en de
gepercipieerde barrières voor adoptie te verlagen. Het is gebaseerd op de analyse en
interpretatie van de relevante ISA, evenals gerelateerde onderzoeken en de resultaten van
een veldonderzoek om te bespreken hoe process mining kan worden ingebed in hedendaagse
controles van financiële overzichten. Deze studie is voornamelijk gebaseerd op de
systematische analyse van relevante ISA, omdat deze zijn overgenomen door de meeste
landen over de hele wereld, waaronder de VS en de lidstaten van de Europese Unie.
De discussie over hoe process mining kan worden ingebed in hedendaagse auditbenaderingen
wordt hier onderbouwd door middel van een veldonderzoek, dat wil zeggen de implementatie
van process mining voor externe auditdoeleinden bij een van 's werelds toonaangevende
accountantskantoren. Bij de ontwikkeling van geschikte tools voor process mining en de
implementatie ervan in proefprojecten in Midden-Europese landen waren twee van de auteurs
van deze studie betrokken via directe supervisie.
statement audits
Michael Werner, Michael Wiese ,Annalouise Maas
De controle van jaarrekeningen is een complex en zeer gespecialiseerd proces. Digitalisering
en de toenemende automatisering van transactieverwerking creëren nieuwe uitdagingen voor
auditors die deze audits uitvoeren. Nieuwe technieken voor gegevensanalyse bieden de
mogelijkheid om de controle van financiële overzichten te verbeteren en de beperkingen van
traditionele controleprocedures te overwinnen wanneer ze worden geconfronteerd met steeds
grotere hoeveelheden financieel relevante transacties die automatisch of semi-automatisch
worden verwerkt door computersystemen. In deze studie wordt process mining besproken als
een nieuwe data-analysetechniek die steeds meer aandacht krijgt in de controlepraktijk.
Process mining maakt het mogelijk om bedrijfsprocessen geautomatiseerd te analyseren.
Deze studie onderzoekt hoe process mining kan worden geïntegreerd in hedendaagse audits
door de relevante auditstandaarden te herzien en de resultaten van een veldstudie op te
nemen. Het toont de haalbaarheid aan van process mining in audits van financiële
overzichten in overeenstemming met hedendaagse auditnormen en algemeen aanvaarde
auditpraktijken. Implementatie van process mining verhoogt de betrouwbaarheid van de
controleconclusies en verbetert de robuustheid van controle-informatie door handmatige
controleprocedures te vervangen . Process mining als nieuwe dataminingtechniek biedt
auditors de middelen om gelijke tred te houden met de huidige technologische ontwikkelingen
en uitdagingen.
Introductie
Bedrijven hebben hun steeds complexere operaties geautomatiseerd met geavanceerde
computersystemen. Deze ontwikkeling heeft ook gevolgen voor het accountants- en
accountantsberoep. Openbare accountants staan voor nieuwe uitdagingen vanwege deze
toename van geautomatiseerde transactieverwerking, de groeiende heterogeniteit van
bronsystemen, de grotere complexiteit van bedrijfsprocessen en de toenemende
hoeveelheden en verscheidenheid aan gecreëerde data. Internationale en nationale
auditstandaarden specificeren niet direct hoe data-analysetechnieken kunnen of moeten
worden gebruikt in hedendaagse audits
Process mining-algoritmen analyseren gegevens van operationele computersystemen om
informatie te verschaffen over de bedrijfsprocessen binnen een organisatie. Dit heeft het
potentieel om auditors te helpen ernstige beperkingen en inefficiënties bij hedendaagse
audits te overwinnen, met name bij het beoordelen van de opzet en werking van interne
controles. Typische traditionele controleprocedures bieden weinig of geen betrouwbare
informatie wanneer zakelijke transacties grotendeels door computers worden verwerkt in
plaats van door mensen en controleprocedures zijn ingebed en geautomatiseerd in de
software zelf. De individuele en handmatige inspectie van een voldoende grote steekproef
van transacties wordt inefficiënt of zelfs onmogelijk in industrieën die dagelijks miljoenen of
miljarden transacties verwerken, zoals in de detailhandel of telecommunicatie.
, Process mining-technieken maken het mogelijk om automatisch betrouwbare
bedrijfsprocesmodellen te creëren door de geregistreerde gegevens te analyseren die tijdens
de transactieverwerking door de operationele computersystemen van een bedrijf worden
geproduceerd. Het kan een vervanging zijn voor tijdrovende en foutgevoelige handmatige
gegevensverzameling om te helpen bij het begrijpen en testen van de bedrijfsprocessen en
het interne controlesysteem van een gecontroleerde entiteit. Toepassing van process mining
stelt de auditor in staat om standaardprocessen zeer efficiënt te beoordelen en auditmiddelen
toe te wijzen aan die gebeurtenissen die afwijken van de standaardprocedures. Ze vertonen
doorgaans een veel hoger controlerisico dan standaardtransacties. De toepassing van process
mining biedt verder een basis van empirische kwantitatieve gegevens die de auditor in staat
stellen aanvullende data-analyse en kunstmatige-intelligentiebenaderingen toe te passen.
Hoewel het potentieel van nieuwe data-analyse aanzienlijk is voor audits van financiële
overzichten, bestaat er onzekerheid over hoe dergelijke technieken kunnen worden
geïntegreerd in bestaande auditbenaderingen en toegepast in overeenstemming met
relevante audit standaarden . Dit onderzoek probeert deze onzekerheid te verminderen en de
gepercipieerde barrières voor adoptie te verlagen. Het is gebaseerd op de analyse en
interpretatie van de relevante ISA, evenals gerelateerde onderzoeken en de resultaten van
een veldonderzoek om te bespreken hoe process mining kan worden ingebed in hedendaagse
controles van financiële overzichten. Deze studie is voornamelijk gebaseerd op de
systematische analyse van relevante ISA, omdat deze zijn overgenomen door de meeste
landen over de hele wereld, waaronder de VS en de lidstaten van de Europese Unie.
De discussie over hoe process mining kan worden ingebed in hedendaagse auditbenaderingen
wordt hier onderbouwd door middel van een veldonderzoek, dat wil zeggen de implementatie
van process mining voor externe auditdoeleinden bij een van 's werelds toonaangevende
accountantskantoren. Bij de ontwikkeling van geschikte tools voor process mining en de
implementatie ervan in proefprojecten in Midden-Europese landen waren twee van de auteurs
van deze studie betrokken via directe supervisie.
