감사 및 위험 관리자가 시각적 분석을 통해 인사이트를 더 빨리 얻는 법

셀프 서비스 분석 모델에 중심축을 준비하고 감사 및 위험 분석 기능을 향상하려면, 탐색적, 시각적 데이터 분석을 내부 감사 계획, 현장 작업 및 보고에 통합해야 한다고 생각합니다. 데이터 모집단 전체의 정기적이고, 반복 가능하며 자동화된 새로 고침이 있으면, 지속적인 감사 및 모니터링이 가능합니다. 이 블로그에서, 모든 데이터에 대해 반복되는 위험 및 감사 단계를 자동화함으로써 쿼리 디자인을 개선하고 시간을 절약하는 방법을 알려드리겠습니다. 또한 감사팀이 이러한 프로세스 변경 시에 효율적으로 실행해야 할 기술도 설명합니다. 계속해서 감사 기능 전반에 데이터 분석 및 데이터 기반 알림을 통합하는 것이 어떻게 감사팀의 성과를 향상할 수 있는지 알아보십시오.

편집자 주: Visual Risk IQ는 Tableau의 오랜 파트너로서, 그 전문 영역은 재무 및 내부 감사 전문가들이 데이터를 보고 이해하도록 돕는 것입니다. 다양한 업계의 고객을 대상으로 수백 건의 성공적인 데이터 분석 프로젝트를 완료했으며, 혁신적인 현장 교육 및 멘토링 접근 방식으로 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있게 지원합니다.

배경지식: 데이터 분석은 '새로운' 것이 아닙니다

재무, 위험 및 내부 감사 분야에서 데이터 분석은 전혀 새로운 것이 아닙니다. 스프레드시트는 30년 전부터 재무 및 감사 분야에서 널리 사용되어 왔으며, 전통적인 스크립트 작성 언어 및 보고서 작성 프로그램도 이 업계에서 그만큼 오래되었습니다. 오늘날 기술 진보에도 불구하고, 대부분의 내부 감사 프로그램은 여전히 '거래 샘플 선택'을 주요 단계로 삼아 시작됩니다.

업계 표준은 10년이 넘게 내부 감사에 계획 중 데이터 분석 사용을 고려하라고 요구해왔지만, 실제로는 여전히 많은 내부 감사팀의 주된 테스팅 방법이 샘플링에 그치는 것을 봅니다. 데이터 모집단 전체를 평가하는 경우에도, 스프레드시트에서 테스트하는 경우가 강력한 도구를 사용하는 경우만큼 많습니다. 스프레드시트를 사용하면, 감사팀에 특히 데이터 무결성과 관련된 잠재적 맹점이 생길 수 있습니다.

이 블로그에서는, 반복되는 위험 및 감사 단계를 자동화하고 스프레드시트 사용으로 생길 수 있는 맹점을 해결함으로써 쿼리 디자인을 개선하고 시간을 절약하는 방법을 알려드리겠습니다. 먼저, 이러한 프로세스 변경 시, 효율적인 감사팀이 실행해야 할 기술을 설명하는 것으로 시작합니다. 계속해서, 단지 샘플링 또는 스프레드시트 분석 대신, 최소한 데이터 기반 알림과 같은 데이터 분석을 감사 및 위험 기능에 통합해야 하는 이유에 대해 알아봅니다.

경험에 비추어 볼 때, 감사 및 위험에 중점을 둔 분석을 위한 반복 가능한 프로세스를 수립하려면, 비즈니스 질문과 기초 데이터 원본에 대한 이해를 연결하는 접근 방식이 변화해야 합니다. Visual Risk IQ에서는 비즈니스 및 데이터 중심 전문가들을 모아 그들의 비즈니스 질문을 데이터 원본에 연결하는 QuickStart 프로세스를 개발하였습니다.

그림 1: 감사 부서의 성과를 향상하기 위해 설계된 Visual Risk IQ QuickStart 프로세스.

데이터 분석에 필요한 기술은 무엇일까요?

성공의 가장 큰 유일한 요인은, 반드시 데이터 수집과 데이터 준비 둘 다를 잘 아는 팀원이 재무 및 감사 분야 전문성을 지원하게 하는 것입니다. 셀프 서비스 데이터 분석을 성공적으로 수행하기 위해서는 이 두 기술 모두가 꼭 필요합니다. 다양한 업계에서 200건이 넘는 성공적인 데이터 기반 감사 프로젝트를 완료한 Visual Risk IQ는, 이 기술들의 조합이 필요하다는 것을 계속 발견합니다.

기금 모금 분야의 데이터 분석에 특화된 Body of Knowledge를 개발한 Association of Professional Research Analysts(APRA, 전문 연구 분석가 협회)의 경우를 보면서, 재무 및 감사 전문가를 위한 성공적인 데이터 분석을 위해서는 비슷한 전문 분야가 필요하다는 사실을 발견했습니다.

  1. 프로젝트 관리
  2. 데이터 수집 및 조작
  3. 통계적 기술
  4. 시각적 보고 기법
  5. 의사소통
  6. 재무 및 감사 분야 전문성
  7. 변화 관리 및 전략적 사고



위의 모든 기술을 한 개인에게서 발견하는 경우는 거의 없으므로, 재무 및 감사 중심의 데이터 분석은 개인 경기가 아닌 단체 경기로 여겨야 됩니다. 그리고, 감사 또는 재무 기술을 데이터에 관련된 시각적 보고 양식으로 보완하는 것은 특히 강력한 아이디어입니다.

경험에 비추어 볼 때, 시각적 보고 기법은 재무 및 내부 감사 커뮤니티의 Body of Knowledge에서 가장 개발되지 않은 기술입니다. 재무 전문가들은 문제를 식별하기 위한 확인 쿼리를 매우 빨리 실행합니다. 예를 들어, 구매 주문 날짜 이전의 날짜로 기입된 인보이스가 있는지 확인합니다. 그러나 먼저 인보이스와 구매 주문 날짜 간의 일 수를 조사하여 평균, 최소 또는 최대 일 수를 알 수도 있는데, 대신 너무 많은 경우에 "날짜 A가 날짜 B보다 먼저면 모두 나열하시오"라는 확인 테이블을 궁극적인 해답으로 간주하곤 합니다. 스크립트 작성 언어 및 전통적인 보고서 작성 프로그램이 탐색적 쿼리 개발보다는 확인 쿼리 개발에 더 나은 도구이기 때문에 재무 및 감사 전문가들이 확인 쿼리를 더 익숙하게 사용할 수도 있습니다.

탐색적 쿼리는 데이터 발견을 가져오며, 셀프 서비스 데이터 분석의 미래와 더 잘 연계됩니다. Tableau와 같은 최신 도구를 사용하면 데이터 모집단을 쉽게 탐색하고 분석할 수 있으므로, 특별한 IT 또는 프로그래밍 기술이 더는 필요하지 않습니다. 클릭 몇 번이면, 거래를 가장 큰 건에서 가장 작은 건으로, 또는 가장 오래된 건에서 최근 건으로 순서를 매기거나 정렬할 수 있습니다. 또한 몇 가지 필터를 사용하여, 스프레드시트나 스크립트 작성 언어로 가능했던 것보다 훨씬 뛰어난 인사이트를 탐색하고 발견하는 대화형 대시보드를 만들 수 있습니다.

비즈니스 질문에 맞는 차트 유형 찾는 것을 포함하여 시각적 보고 기법에 대한 더 자세한 내용은 Stephen Few의 저서 및 블로그, Show me the Numbers를 보시기 바랍니다. Tableau로 수행되는 시각적 보고의 가장 중요한 기법의 하나는 대시보드 동작과 대략적인 탐색 차트(예: 시계열 또는 부분에서 전체로)를 카테고리 또는 날짜 범위에 관련된 순위 차트를 선택하거나 필터링하는 데 사용할 수 있는, '비주얼리제이션 내 비주얼리제이션'입니다. 이를 통해 첫 질문을 하고 답을 한 사람이 추가 프로그래밍 없이도 다음 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다.

기타 감사 도구 및 그 한계

스프레드시트는 다양하게 사용될 수 있고 대부분의 감사 및 분석가들이 이에 매우 능숙하지만, 스프레드시트를 사용하면 데이터의 전체적인 그림을 보려는 사람에게, 특히 데이터 무결성과 관련된 맹점이 생길 수 있다는 것을 봅니다. 스프레드시트를 대부분의 내부 감사용으로 신뢰할 만한 선택으로 보기에는, 스프레드시트 계산식 오류나 파일에서 스크롤, 정렬 또는 필터링할 때 원치 않게 일어날 수 있는 데이터 업데이트에서 오는 위험이 너무 큽니다. 일반적인 예외 쿼리를 사용하여 데이터 모집단 전체를 탐색하거나 스프레드시트의 제한된 데이터 집합으로 작업함으로써, 이상값과 패턴을 놓칠 수 있습니다. 모든 데이터를 쿼리할 수 있는 더 강력한 분석 플랫폼을 사용하는 것 외에도, 팀은 변화하는 위험 및 감사 기능을 관리하기 적절한 인력을 확보해야 합니다.

내부 감사 작업에 가끔 스크립트 작성 언어를 사용하는 조직의 경우에도 도구를 한두 번 사용한 후에 직원이 바뀌어 그 사용이 줄어드는 경우가 흔합니다. 애드혹 분석의 높은 비용에 대한 인식과 현실로 인해 많은 조직에서 이러한 스크립트 작성 도구가 '셸프웨어'(shelfware)가 되고 맙니다. 데이터 분석, 특히 탐색적이고 시각적인 분석이 내부 감사 계획, 현장 작업 및 보고에서 더 정기적이고 반복 가능한 프로세스가 되어야 한다고 생각합니다.

감사가 더 쉬워지는 비주얼리제이션의 훌륭한 예

Visual Risk IQ에서 가장 선호하는 시각적 보고 응용 프로그램은 셀프 서비스 데이터 분석을 지원하며, 데이터 발견을 가져오는 탐색적 쿼리가 가능한 것입니다. 재정 및 감사 전문가에게 적합한 예로는 출장 및 접대 테스팅 또는 조달 카드가 있는데, 이런 종류의 지출은 사후 승인으로 인해 오류 발생률이 높기 때문입니다.

오클라호마 P-카드 데이터 대시보드에서는 중복 비용 또는 방침에 어긋나는 경비를 나타내는 이상값을 신속하게 볼 수 있습니다. 이 비주얼리제이션은 Visual Risk IQ에서 가장 좋아하는 탐색적 쿼리 중 하나입니다.

Figure 2: Oklahoma P-Card data showing duplicate or out-of-policy expenses.

최근에는 ASC 842(리스에 관한 새로운 회계 기준)에 영향을 받을 수 있는 지급 그룹을 식별하는 데 Tableau를 사용하였습니다. 아래 Gantt 차트에서 각 공급업체 지불 행의 여백은 비슷한 지불 금액 간의 기간을 표시합니다. 규칙적으로 간격을 둔 수직선 그룹은 그 지불금이 새로운 회계 기준에 따라 공시해야 하는 리스를 뜻하는 것일 확률이 높다는 것을 나타냅니다.

귀하가 제작한 비주얼리제이션 중 재무 및 내부 감사팀에 영향을 미친 것은 어떤 것입니까? 더 많은 영감을 얻으려면, Tableau Office of Finance 커뮤니티 사용자 그룹에 가입하고 모임에 참여하여 업계 동료와 소통하고 배워보십시오.

위험 요인을 노출하고 감사 기능을 향상하는 사전 대책을 세우는 방법에 대해서는 Tableau 감사, 위험 및 규정 준수 분석 솔루션 페이지를 살펴보십시오.