El hecho de poder analizar poblaciones más grandes de transacciones y conjuntos de datos significa que los auditores pueden profundizar su comprensión de la información financiera y no financiera. La capacidad de analizar conjuntos de datos más grandes permite a los auditores identificar mejor los riesgos de declaraciones erróneas importantes, incluidos los riesgos de fraude.
Este análisis profundo de las transacciones de mayor riesgo en la banca podría, por ejemplo, permitir la identificación de un número inusualmente alto de transacciones de crédito que, a su vez, podrían indicar errores en su procesamiento, lo que indicaría una declaración errónea.
Los análisis de auditoría y las evaluaciones de riesgos permiten a los auditores centrarse en las áreas de mayor riesgo. En EY, como parte de un contrato de auditoría global, desarrollamos un tablero de control utilizando las nuevas herramientas analíticas. Nos ayuda a identificar áreas de negocio de mayor o menor riesgo en todas las regiones, así como en qué medida diferentes países o entidades eran susceptibles a la corrupción y a los problemas regulatorios. Las conclusiones se incorporaron al plan de auditoría para reforzar la misma.
En los próximos años se hará un uso importante de instrumentos analíticos mejorados. Los profesionales de la auditoría profundizarán en un análisis combinado de datos estructurados, como los estados financieros, y de datos no estructurados, como los grandes volúmenes de contratos con clientes. Serán capaces de proporcionar un análisis exhaustivo y una visión empresarial de calidad.
La inteligencia artificial (IA), machine learning, la robótica y blokchain también tendrán un gran impacto en la profesión. Pero todas estas tecnologías dependen de los datos. Si no tienen la capacidad de analizar datos, no pueden hacer análisis, no hay posibilidad de tener machine learning, ni robótica o blockchain.
Se espera que la IA proporcione herramientas más sólidas y útiles para que los auditores puedan cuestionar los datos, encontrar anomalías y mejorar las técnicas, todo lo cual puede conducir a auditorías de mayor calidad. El verdadero valor de machine learning proviene de tener computadoras que, con el tiempo, entienden lo que es "normal" para una organización e identifican lo que no lo es.
La tecnología digital está alterando el panorama actual, proporcionando a los profesionales de la auditoría las herramientas para profundizar en los datos, permitiéndoles hacer mejores preguntas y obtener mejores respuestas.