De weg naar een data-gedreven (interne) beheersing

De weg naar een data-gedreven (interne) beheersing Gestandaardiseerde data-analysesoftware ondersteunt controles met succes, bijvoorbeeld in het uitvoeren van financiële analyses. Vaak kan bovendien een verdiepingsslag gemaakt worden naar de onderliggende primaire bedrijfsprocessen. Het gebruik van data-analysetools en -technieken heeft voordelen voor zowel de accountant als de onderneming. Marcel Smit - Risk Assurance, Assurance

1. Data-analyse steeds vaker ingezet De accountant is zich steeds meer bewust van de waardevolle inzichten die de inzet van data-analysetechnieken kunnen bieden voor de controle. De koudwatervrees is verdwenen. Bij een aanzienlijk aantal controles ondersteunt gestandaardiseerde data-analysesoftware (bijvoorbeeld AccountAnalyser) met succes de controle in onder meer het uitvoeren van financiële analyses. Bij een toenemend aantal opdrachten wordt ook de verdiepingsslag gemaakt naar de onderliggende primaire bedrijfsprocessen. Denk hierbij bijvoorbeeld aan inkoop- en verkoopanalyses, of aan onderhandenwerkanalyses op projectadministraties. Slimme analyses die gericht zijn op de aanwezige procesrisico’s en de internebeheersmaatregelen. Bijvoorbeeld op het inkoopproces kunnen analyses worden uitgevoerd op de ‘three-way matching’, volledigheid van het inkoopproces en de aanwezige functiescheidingen. Met datavisualisatie worden resultaten samengevat in een handzaam dashboardformaat. Figuur 1 toont een voorbeeld van het resultaat van een ‘re-performance’

46

Spotlight Jaargang 20 - 2013 uitgave 4

van de ‘three-way matching’ op het inkoopproces met behulp van dataanalyse. Alle inkooptransacties over de periode die onderhevig is aan de controle zijn 100% (dus integraal) gecontroleerd. Daarbij worden zowel de aantallen als de prijscomponent vergeleken, maar ook of inkooptransacties buiten de logistieke module om rechtstreeks in het grootboek worden geboekt (en dus of de beheersmaatregelen in het logistieke proces worden vermeden). Voor de accountant betekent dit meer comfort en in combinatie met de overige analyses op het inkoopproces en eventuele dataanalyses op overige processen meer audit efficiency. Fantastisch voor de controle die daarmee efficiënter, effectiever en relevanter wordt. Maar hoe kan de onderneming als object van controle hier ook van profiteren? Of is het gebruik van data-analysetools en -technieken een strikte aangelegenheid voor de accountant om de kwaliteit van de controle te verbeteren?

2. Data-analyse kan veel meer dan veel ondernemingen denken Om data-analysetechnieken in de controle in te zetten verkrijgt de accountant (meestal) de transactiedata van de onderneming. De nieuwste methoden maken het mogelijk om de data-extractie uit de IT-systemen van de onderneming op een efficiënte en snelle manier te doen. Kortom, de inspanningen aan de kant van de onderneming zijn veelal beperkt. Na het verzamelen en overdragen van de data door de onderneming aan de accountant blijft het vervolgens vaak stil; tijdens te weinig controles bespreekt de accountant de (eerste) resultaten van data-analyse met de onderneming. Voor de onderneming is feitelijk weinig zichtbaar van de gedane analyses. Dat is spijtig en een gemiste kans! Meer inzicht in de processen De meeste ondernemingen zijn namelijk zeer geïnteresseerd in de juiste werking van de primaire bedrijfsprocessen en het inzicht of de bedrijfsprocessen optimaal benut worden. Voor de onderneming is het interessant te weten in hoeverre

3. Het mes snijdt aan twee kanten

aanwezige beheersmaatregelen zoals ‘three-way matching’ heeft gewerkt of in hoeverre eerder gesignaleerde functiescheidingsconflicten zijn opgelost. De accountant kan aan de hand van de (resultaten van de) data-analyse inzicht geven in de operationele effectiviteit van de bedrijfsprocessen. Daarnaast kan hij inzicht verschaffen in welke mate de functionaliteit van het onderliggende ERP-systeem effectief wordt benut. Denk hierbij aan het geven van inzicht in gemiste facturatie (verkoop) van oude openstaande leveringen, doorlooptijden tussen de verschillende transacties in het verkoopproces (zie figuur 2: voorbeeld dashboard doorlooptijdenanalyse), dubbel geregistreerde inkoopfacturen en de uitnutting van kostenbudgetten. Kortom, de accountant heeft met het gebruik van dataanalyse een potentiële schat aan informatie en een uitstekende mogelijkheid de onderneming extra inzicht te verschaffen.

Samenvatting

Een interessante ontwikkeling is wanneer de accountant de stap zet om de verkregen inzichten in detail te bespreken met de onderneming. Dit resulteert steeds vaker in de vraag of de accountant de uitgevoerde analyses periodiek kan herhalen of de onderneming kan helpen deze analyses zelf periodiek uit te uitvoeren. In dit laatste geval kunnen de specifieke data-analyses deel gaan uitmaken van het systeem van interne beheersing van de onderneming. Hiermee kan de uitvoering van de dataanalyses verschuiven van de accountant naar de onderneming, resulterend in zowel voordelen voor de onderneming als accountant.

De koudwatervrees van de accountant voor het inzetten van data-analyse in de controle is verdwenen. Naast financiële analyses wordt vaak de verdiepingsslag naar de onderliggende primaire bedrijfsprocessen gemaakt. Uitgebreide data-analyses op inkoop-, verkoop- en voorraadprocessen zijn meer en meer gemeengoed geworden in de controle. Ook ondernemingen vinden steeds vaker de weg naar dataanalysetoepassingen. Het gebruik van data-analyse door de onderneming levert inzicht op over de juiste werking van de primaire bedrijfsprocessen, leidt tot besparingen in het internebeheersingsmodel en levert voordelen op voor de accountant. De accountant kan de onderneming helpen in de reis naar data-gedreven interne beheersing.

Figuur 1. Voorbeeld data-analysedashboard inkoopproces: ‘three-way matching’

Three-way matching in de logistieke module

4,4%

Het ERP-systeem staat geautomatiseerde 'three-way matching' toe teneinde de nauwkeurigheid van de inkoopfacturen te garanderen. Dit rapport voert de 'three-way matching' opnieuw uit waarbij getoond wordt op welk volume van de inkoopfacturen de 'three-way matching' van toepassing is. Ook geeft het een gedetailleerd overzicht van de uitzonderingen, de uitzonderingen binnen de geaccepteerde toleranties en afwijkingen van gehanteerde inkoopprijzen ten opzichte van de masterdata-prijstabel.

van de inkooporders zijn aangepast na de goederen-/ factuurontvangst

Verschillen (Bedrag): Categorie: 20%

46%

54%

7% 19%

59,3%

8% 0% 0% 0%

GR - PO

GR - IR

In tol lmt

IR - PO

In tol lmt

In tol lmt

Geen verschillen

0

100%

0

100%

0

100%

PO - GR

0

100%

0

100%

0

100%

GR - IR

0

100%

0

100%

0

100%

PO - IR

0

100%

0

100%

0

100%

PO - GR, GR - IR

2.916

0%

-2.916

0%

0

0%

PO - GR, PO- IR

-153.700

0%

0

0%

-153.700

0%

GR - IR, PO - IR

0

0%

93.967

0%

93.967

0%

-1.328.507

0%

-297.214

0%

-1.625.721

0%

-1.479.291

46%

-206.163

46%

-1.685.454

46%

PO - GR, GR - IR, PO - IR

Totaal:

PO=Inkooporder, GR=Goederenontvangst, IR=Factuurontvangst

EUR 12460357,3

38,4%

B - Factuur zonder gerelateerde inkooporder of goederenontvangst C - Factuurboekingen direct in G/L

335, Documenten 699, Regels EUR 487070,04 2401, Documenten 4083, Regels EUR 8054488,83

1,90

Regels

Relatief prijsverschil tussen inkooporder en masterdatamateriaal

Bedrag

2,0 1,5

2,0 1,5 1,01

0,94 1,0

1,0 0,21

0,27 0,05

0,5

0,01

0,00

0,00

0,00

0,00

Bedrag (x Mln)

2,3%

Line Items (x 1.000)

A - Factuur met volledig 3653, Documenten inkoopproces voltooid 6606, Regels

0,5

0,02 0,0

0,0

-0,5 0%

0-10%

10-20%

20-30%

30-40%

40-50%

50-60%

60-70%

70-80%

80-90%

90-100%

>100%

Bovenstaande cijfers zijn gebaseerd op de data over de periode 01/01/2012 t/m 31/12/2012.

Spotlight Jaargang 20 - 2013 uitgave 4 47

Figuur 2. Voorbeeld data-analysedashboard verkoopproces: doorlooptijden

Doorlooptijden in het verkoopproces Gedurende het verkoopproces vinden verschillende transacties plaats die in de verkoopmodule van het ERP-systeem worden ingevoerd. De tijd tussen opeenvolgende transacties is gedefinieerd als doorlooptijd. Dit rapport toont de gemiddelde doorlooptijd tussen de verschillende transacties alsmede de distributie van de doorlooptijden op belangrijke momenten zoals verkoop tot levering, levering tot facturatie en facturatie tot betalingsontvangst.

20,0

15,0

15,0 10,0

10,0 5,0

5,0

0,0

0,0

Bedrag

Factuur - betalingsontvangst

Regels

Bedrag

10,0

8,0

8,0

6,0

6,0

4,0

4,0

2,0

2,0

0,0

0,0

-2,0

Bedrag (x Mln)

20,0

Regels

35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 -5,0

35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0

Regels (x 1.000)

25,0

Levering - facturatie doorlooptijd

Bedrag (x Mln)

25,0

Regels (x 1.000)

Bedrag

Bedrag (x Mln)

Regels

30,0

< 0 01 10 0 -2 20 0 -3 30 0 -4 40 0 -5 50 0 -6 60 0 -7 70 0 -8 80 0 90 90 -1 0 > 0 10 0

Regels (x 1.000)

Order - levering doorlooptijd

29.59 dagen 4.92 dagen

Verkooporder

Levering

2.25 dagen

Facturatie

2.64 dagen

Betalingsontvangst

25.15 dagen

De doorlooptijd tussen transacties in het verkoopproces is berekend op basis van de gemiddelde doorlooptijd tussen opeenvolgende transacties. De figuren zijn gebaseerd op transactiedata uit het productiesysteem over de periode van 01/01/2013 tot en met 21/06/2013.

•

48

Voordeel voor de onderneming Het voordeel voor de onderneming is dat zij het systeem van interne beheersing kan verbeteren, maar ook nieuwe mogelijkheden krijgt om potentiële procesverbeteringen te identificeren. Zo kan de onderneming intern gericht kennis opbouwen van het gebruik van data-analyse om bijvoorbeeld de interne beheersing van het verkoopproces te verbeteren. De accountant kan hier de onderneming van dienst zijn door zijn ruime ervaring en kennis te delen ten aanzien van het toepassen van dataanalyse en samen met de onderneming een gerichte set van data-analyses te ontwikkelen die zowel ondersteunend is aan de interne beheersing als aan de externe controle. Denk hierbij aan eerder genoemde analyses als ‘threeway matching’ en inzicht in de werking van de functiescheidingen. Maar ook bij het ontwikkelen van data-analyses

Spotlight Jaargang 20 - 2013 uitgave 4

om de volledigheid van de omzet te controleren kan de accountant de onderneming ondersteunen. Ten slotte heeft de onderneming de mogelijkheid om op een frequentere basis de analyses uit te voeren en te acteren op gevonden uitzonderingen in plaats van de één tot twee keer per jaar dat de accountant de analyses uitvoert. Hiermee gaat de onderneming toe naar een beheeromgeving die data-gedreven is.

•

Voordeel voor de accountant Voordeel voor de accountant is dat hij de data-analyses van de onderneming kan gebruiken voor zijn controle. De accountant kan bij zijn controle gebruikmaken van de uitkomsten van de door de onderneming uitgevoerde data-analyses en de opvolging van de uitzonderingen die uit de data-analyse naar voren zijn gekomen. De accountant bespaart hiermee de inspanningen om

zelf de benodigde data te analyseren en te interpreteren. Als de onderneming bijvoorbeeld maandelijks de ‘three-way matching’ op inkopen analyseert en de opvolging van de uitzonderingen en de bijbehorende acties zorgvuldig vastlegt, kan de accountant eenvoudig vaststellen in welke mate deze beheersmaatregel heeft gefunctioneerd. Voorwaarde is natuurlijk wel dat de accountant eerst heeft vastgesteld dat hij kan steunen op de door de onderneming uitgevoerde analyses. Kortom, door de onderneming te helpen kan de accountant de efficiëntie van zijn controle verder verbeteren. De moderne accountant heeft de kennis en kunde tot zijn beschikking om de onderneming te ondersteunen de weg in te slaan naar data-gedreven interne beheersing én accountantscontrole.

4. Weg naar data-gedreven controleomgeving is gezamenlijke reis De onderneming voelt de toenemende druk van veranderende markten, wijzigingen in businesscondities en de impact van veranderende wet- en regelgeving. Hierdoor stijgt het verlangen om processen en de effectiviteit van de interne beheersing te verbeteren. Maatregelen van interne beheersing zijn kostbaar maar met het gebruik van data-analyse kunnen in het overgrote deel van de situaties deze kosten aanzienlijk beperkt blijven. Bijvoorbeeld de vervanging van een arbeidsintensieve handmatige periodieke controle op de hantering van de juiste verkoopprijzen door geautomatiseerde controle (met data-analyse) zal in de meeste gevallen tot besparingen leiden. Ondernemingen kiezen daarom steeds vaker voor het implementeren van dataanalyseoplossingen binnen het systeem van interne beheersing.

Figuur 3 laat zien hoe de weg naar datagedreven interne beheersing eruit ziet. De accountant kan in deze weg een belangrijke rol vertegenwoordigen. Samen kan het vertrekpunt bepaald worden De route start met het uitspreken van het ambitieniveau van de onderneming: in welke mate wil de onderneming de interne beheersing verder professionaliseren? Geldt dat ambitieniveau voor alle bedrijfsprocessen en onderdelen of brengt de onderneming daar nog onderscheid in aan? Het kan bijvoorbeeld zijn dat de onderneming de prioriteit legt bij het verkoopproces en de overige processen op een later tijdstip wil verbeteren. Vaak is dit afhankelijk van de specifieke kenmerken. Bijvoorbeeld, als alle transacties in één centraal ERP-systeem worden afgehandeld dan is het eenvoudiger om data-analyse toe te passen dan wanneer het proces over verschillende geautomatiseerde systemen

loopt of (deels) buiten deze systemen verloopt. In hoeverre is de onderneming klaar voor het toepassen van data-analyse? Zijn de kennis en benodigde hulpmiddelen binnen de onderneming aanwezig? Soms kunnen de al aanwezige business intelligence of rapportagesoftware initieel worden ingezet voor het uitwerken van een aantal relevante analyses. Soms vraagt het meer gespecialiseerde tools. Met input en ondersteuning van de accountant kan de onderneming het juiste vertrekpunt bepalen. In de praktijk is dit meestal de grootboekadministratie. Goed plan nodig om grote hoeveelheid data te lijf gaan Het grootboek wordt gevoed vanuit de diverse primaire bedrijfsprocessen, zoals inkoop, verkoop, voorraadbeheer, personeelsadministratie. Aanvullend op alle mogelijke relevante financiële analyses geeft het grootboek tevens inzicht in processtromen die het grootboek voeden.

Figuur 3. Weg naar data-gedreven interne beheersing 1. Gezamenlijke selectie analyse 5. Integratie analyses in processen cliënt 2. Data-analyse door de accountant 4. Gezamenlijke evaluatie analyse

Ambitieniveau

3. Analyse uitzonderingen door cliënt

Data-gedreven interne beheersing

Integratie van data-analyse in interne beheersing

Data-analyse op operationele systemen

Data-analyse op grootboek

Traditionele interne beheersing

Traditionele interne beheersing

Tijd

Spotlight Jaargang 20 - 2013 uitgave 4 49

Bijvoorbeeld hoeveel verschillende inkoopstromen zijn te onderkennen en welke dagboeken worden hiermee gevoed? Verlopen alle inkoopstromen via de logistieke functionaliteit of vinden ook inkoopboekingen direct in het grootboek plaats? Is dit ook de verwachte en/of gewenste situatie? Als blijkt dat het leeuwendeel van de inkooptransacties via de logistieke module loopt is de toegevoegde waarde om op deze transacties data-analyse toe te passen aanzienlijk. Eventuele inkoopregistraties die rechtstreeks in het grootboek plaatsvinden, vragen naast andere beheersingsmaatregelen (hoe wordt bijvoorbeeld hier de ‘three-way matching’ uitgevoerd?) ook andere specifieke dataanalyses. De vaak enorme hoeveelheid aan transactiedata kan een schat aan informatie opleveren, maar tegelijkertijd een grote hoeveelheid ‘false positives’ opleveren. Meestal komt dit door onvoldoende kennis van de onderliggende processen of onvoldoende specifiek gedefinieerde analyses waardoor data-analyses ten onrechte uitzonderingen signaleren. De onderneming moet daarom op basis van een goed plan deze hoeveelheid data te lijf gaan. Dit zelfde geldt natuurlijk ook als de accountant data-analyse toepast in zijn controle. Periodiek of continu data-analyses uitvoeren Ten slotte integreert de onderneming de data-analyses en uitzonderingsrapportages in het systeem van interne beheersing. De onderneming voert de data-analyses periodiek uit, bijvoorbeeld maandelijks. Voor andere data-analyses zal dit wellicht zelfs op continue basis zijn waarbij de opvolging uitzondering-gedreven zal zijn. De onderneming reageert op signalen wanneer bijvoorbeeld een bepaalde drempelwaarde wordt overschreden en zal daar passend op reageren.

50 Spotlight Jaargang 20 - 2013 uitgave 4

5. Conclusie Niet alleen de accountant maakt meer gebruik van data-analyse voor zijn controle, ook ondernemingen zetten dataanalysetoepassingen in als instrument voor data-gedreven interne beheersing. De accountant zal moeten begrijpen hoe data-gedreven interne beheersing ingrijpt op zijn controle en welke werkzaamheden (analyses) verschuiven naar de onderneming. De weg naar data-gedreven interne beheersing is een uitdagende ontdekkingsreis die de accountant gezamenlijk met de onderneming maakt. Hiermee heeft hij niet alleen de mogelijkheid om zijn relevantie te vergroten, maar ook zijn controle efficiënter uit te kunnen voeren. Dit is een handschoen die de accountant niet kan laten liggen.