Como a análise visual ajuda profissionais de auditoria e risco a acelerar a descoberta de informações

Nota do editor: a Visual Risk IQ é uma parceira de longa data da Tableau especializada em ajudar profissionais de finanças e auditoria interna a ver e entender seus dados. A empresa já concluiu centenas de projetos bem-sucedidos de análise de dados para clientes de todos os setores e sua abordagem inovadora de capacitação e mentoria no trabalho ajuda a acelerar a descoberta de informações importantes.

A análise de dados no setor de finanças, riscos e auditorias internas está longe de ser algo novo. As planilhas difundiram-se na área de finanças e auditoria há mais de 30 anos, e as linguagens de script e os programas de geração de relatórios tradicionais também são algo antigo no mundo dos negócios. Apesar de todos os avanços tecnológicos, a maioria dos programas de auditoria interna ainda começa com etapas-chave que dizem “selecione uma amostra de transações”.

Há mais de dez anos, as normas profissionais obrigam os auditores internos a considerar o uso da análise de dados durante o planejamento, mas, na prática, vemos que a amostragem é o método de teste predominante de muitas equipes de auditoria interna. Até mesmo quando ecossistemas inteiros de dados são avaliados, eles são testados em planilhas com a mesma frequência que em ferramentas mais sofisticadas. O uso de planilhas pode criar possíveis pontos cegos para os auditores, principalmente no que diz respeito à integridade dos dados.

Neste blog, explicaremos como melhorar a criação de consultas e economizar tempo automatizando processos recorrentes de risco e auditoria e sanando pontos cegos que o uso de planilhas pode causar. Começaremos descrevendo as habilidades que equipes de auditoria eficazes devem ter para realizar essas alterações de processo com sucesso. Continue lendo para saber por que é necessário incorporar a análise de dados (ou, no mínimo, alertas acionados por dados) em vez de usar uma simples análise de planilhas ou amostragem em suas atividades de risco e auditoria.

Em nossa experiência, um processo padronizado de análise para auditoria e riscos requer mudanças de abordagem que envolvem conectar as perguntas comerciais a uma compreensão sólida das fontes de dados subjacentes. Na Visual Risk IQ, desenvolvemos um processo de Início Rápido que une profissionais corporativos e especialistas em dados para conectar as perguntas comerciais às fontes de dados.

O grande segredo para o sucesso é garantir que os especialistas em finanças e auditoria recebam o apoio de membros da equipe que também tenham um sólido conhecimento de aquisição e preparação de dados. Sem dúvida, essas duas habilidades são necessárias para o sucesso da análise de dados de autoatendimento. Tendo concluído mais de 200 projetos bem-sucedidos de auditorias internas impulsionadas por dados em vários setores, nós da Visual Risk IQ vemos constantemente que essa combinação de habilidades é fundamental.

Aproveitando o trabalho da Associação de Analistas de Pesquisa Profissionais, que desenvolveu um Sistema de Conhecimento dedicado especificamente à análise de dados no campo de arrecadação de fundos, constatamos que áreas de especialização semelhantes são necessárias para o sucesso das análises de dados realizadas por profissionais de finanças e auditoria:

1. Gerenciamento de projetos
2. Aquisição e manipulação de dados
3. Técnicas estatísticas
4. Técnicas de geração de relatórios visuais
5. Comunicação
6. Especialização em finanças e auditoria
7. Gestão de mudanças e pensamento estratégico

É improvável, se não impossível, encontrar alguém que tenha todas as habilidades listadas acima. Por isso, acreditamos que a análise de dados centrada em finanças e auditoria definitivamente deve ser considerada um trabalho em equipe e não individual. Além disso, complementar as habilidades de auditoria e finanças com formação em dados e geração de relatórios visuais é uma ótima ideia.

Em nossa experiência, as técnicas de geração de relatórios visuais geralmente são as habilidades menos desenvolvidas desse Sistema de Conhecimento na comunidade de finanças e auditorias internas. Os profissionais de finanças são rápidos em fazer consultas confirmatórias para identificar problemas. Por exemplo, confirmar se há faturas datadas antes da data do pedido de compra. Porém, em vez de primeiro analisar o número de dias entre as faturas e os pedidos de compra para identificar o número médio, mínimo ou máximo de dias, uma tabela confirmatória que diz “listar todos se a Data A for anterior à Data B” é considerada uma resposta definitiva na maioria dos casos. Talvez os profissionais de finanças e auditoria se saiam melhor usando consultas confirmatórias porque as linguagens de script e os programas de geração de relatórios tradicionais são ferramentas melhores para desenvolver consultas confirmatórias do que para desenvolver consultas exploratórias.

As consultas exploratórias levam à descoberta de dados e estão mais alinhadas ao futuro da análise de dados de autoatendimento. Habilidades especiais de TI e programação não são mais necessárias porque ferramentas modernas como o Tableau facilitam a exploração e a análise de ecossistemas de dados. São necessários apenas alguns cliques para classificar ou ordenar transações dos valores mais altos para os mais baixos ou dos mais antigos para os mais novos. Além disso, com o uso de alguns filtros, é possível criar um painel interativo para exploração e encontrar informações mais relevantes do que jamais seria possível com planilhas e linguagens de script.

Para saber mais sobre técnicas de geração de relatórios visuais, inclusive como identificar o gráfico certo para sua pergunta comercial, recomendamos o blog e o livro Show me the Numbers (Mostre-me os números) de Stephen Few. Uma das técnicas mais importantes de geração de relatórios visuais no Tableau são as ações de painel e a “visualização dentro da visualização”, em que um gráfico exploratório de nível superior (por exemplo, de série temporal ou de partes do todo) pode ser usado para selecionar ou filtrar um gráfico de classificação específico com base em uma categoria ou um intervalo de datas. Isso permite que a pessoa que está fazendo e respondendo uma pergunta inicial resolva suas próximas perguntas sem programação adicional.

Ainda que as planilhas sejam versáteis e que a maioria dos auditores e analistas tenha muita experiência com elas, constatamos que o uso de planilhas cria possíveis pontos cegos para aqueles que desejam ver um panorama dos dados, principalmente em termos de integridade dos dados. Os riscos de erros de fórmulas em planilhas e até mesmo de atualizações acidentais de dados ao rolar, classificar ou filtrar um arquivo são graves demais para que as planilhas sejam consideradas uma opção confiável para uso na maioria das auditorias internas. Você pode ignorar exceções e padrões ao explorar ecossistemas de dados inteiros com consultas de exceção comuns ou ao trabalhar com conjuntos de dados limitados em planilhas. Além de usar uma plataforma de análise mais sólida que permita fazer consultas em todos os seus dados, sua equipe precisa ter profissionais capacitados para lidar com a evolução constante das atividades de risco e auditoria.

Até mesmo em organizações que ocasionalmente usam linguagens de script em seu trabalho de auditorias internas, é comum que as ferramentas sejam usadas uma vez ou outra e posteriormente sejam descartadas após mudanças de equipe. Devido à ideia hipotética e muitas vezes real de que as análises ad hoc têm um custo alto, essas ferramentas de script acabam sendo “deixadas na prateleira”, sendo raramente usadas em muitas organizações. Acreditamos que a análise de dados e particularmente a análise visual exploratória devem ser um processo mais regular e padronizado no planejamento, no trabalho em campo e na geração de relatórios de auditoria.

Nossos aplicativos favoritos de geração de relatórios visuais permitem a realização de consultas exploratórias que levam à descoberta de dados, possibilitando um modelo de análise de dados de autoatendimento. Bons exemplos para profissionais de finanças e auditoria incluem testes de viagens e entretenimento ou cartões de compras corporativas, pois as taxas de erro geralmente são altas devido à aprovação tardia desse tipo de gastos.

Este painel de dados de cartões de compra do estado de Oklahoma mostra rapidamente exceções que indicam gastos duplicados ou que violam a política estabelecida. Esta visualização é uma de nossas consultas exploratórias favoritas.

Mais recentemente, usamos o Tableau para identificar grupos de gastos que podem ter implicações para a ASC 842 (uma nova norma de contabilidade para locações). O espaço em branco em cada linha de pagamento de fornecedores no gráfico de Gantt abaixo mostra o tempo transcorrido entre os pagamentos de valores semelhantes. Grupos de linhas verticais separados por espaços regulares indicam uma probabilidade de que esses pagamentos representem uma locação que requer divulgação de acordo com essa nova norma de contabilidade.

Que visualizações você já criou que agregaram valor às suas equipes de finanças e auditorias internas? Para encontrar mais inspiração, considere entrar para o grupo de usuários da comunidade do departamento de finanças da Tableau e participar de encontros para interagir e aprender com seus colegas.

Para descobrir como adotar uma abordagem proativa para identificar riscos e melhorar as auditorias, acesse a página de soluções de análise de auditoria, risco e conformidade.