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內部稽核新利器DAeIA 大數據風險管理首選

2018-06-21 17:24經濟日報 朱成光、邱立成

企業營運資料透過資訊系統輔助並轉為E化環境,大數據應用分析之需求也隨之而來。 圖...
企業營運資料透過資訊系統輔助並轉為E化環境,大數據應用分析之需求也隨之而來。 圖/聯合報系資料照

大數據應用趨勢

當企業營運資料透過資訊系統輔助並轉為E化環境時,對大數據應用分析的需求隨之而來。目前,部份企業已陸續從行銷角度,對消費者的消費帳戶、交易類型、交易對象與付款方式等營運數據,進行消費行為的趨勢分析,作為後續營運調整的決策參考,同時,也透過數據分析來偵測與營運面相關的風險,例如:金融機構徵信評估,就透過大數據相關分析模型來評估客戶的信用狀況,作為後續授信額度的參考指標。

而對於內部稽核而言,在面對人工智慧及機器人技術日益精進,在不久的將來即可能逐漸取代,例行性人工作業的危機挑戰下,如何達到持續性風險評估目的及兼顧效率及效益的優化型內部稽核技術,是企業當前需要更進一步思考的方向;傳統中的法規遵循及抽核的稽查方式是否也愈難符合快速變化營運環境下的風險管理需求?

當前,透過大數據技術、人工智慧與智能自動化的轉變,已在少數大型企業內部稽核作業持續轉型演進中,例如:利用企業系統內交易及相關電子資料,以全面且完整的母體數據,透過科技工具來進行稽查及分析,以取代及彌補傳統抽查方式之盲點和不完整的偵測性風險,甚至建置或購入風險管理系統來完整建立具有預警及持續性監控之風險管理機制,並以圖像方式表達以取代傳統文字方式報告。縱使很多企業因資源及規模的限制,尚無法達到前述科技自動化風險管理作業標準,但如何應用數據分析於內部稽核確實為眼下急需思考和調整的方向。

KPMG安侯企業管理公司朱成光執行副總 圖/KPMG安侯企業管理公司提供
KPMG安侯企業管理公司朱成光執行副總 圖/KPMG安侯企業管理公司提供

數據分析應用前的思考面向

在規劃以數據分析之內部稽核應用作業前,還需要思考幾個面向,以確認後續應用之數據分析方法是否能達到預期效益:

1.瞭解電子資料流程及類別:首先需先思考欲分析之數據範圍,電子資料大致可區分為結構化與非結構化資料之類別,結構化資料係指透過科技將資訊安排至已設計好的架構中,例如:採購單資訊、銷售單資訊及會計資訊等,非結構化資料則是資訊科技置入活動中所產生之資料,散落在營運流程的各環節中,但未必有結構性的資料,但卻可能是大數據分析中另一重要分析的資訊領域,例如:電子郵件、留言板等記錄。

不同類型的數據資料分析可能應用於不同流程及風險管理目的,例如:結構化資料分析可應用於一般重大例行交易之持續監督與稽核機制中,而非結構化資料,則可應用於舉報機制流程偵查之相關範圍中。另外對於電子資料輸入、處理及輸出流程及部份系統面架構及管理,也需要一定程度的瞭解,一方面確認既有控管下能維持相當的資訊品質,避免針對垃圾資訊進行無效的分析,另一方面則在進行資料分析前可透過對於流程及系統面瞭解,而規劃資訊完整或一致性之確認程序。

2.建立待分析的風險管理目標及使用工具之規劃。在面對龐大的資料量,若未先思考及建立預計分析風險的目標及效益,可能會造成事倍功半的情境,數據分析就如同兩面刃,它雖可能可達到完整檢視分析效果,倘若漫無目的進行分析,進而透過結果,再作風險目標的評估決定,反而也可能面臨見數不見林的盲點或甚至誤導風險管理的方向。故在進行大數據分析前,需先思考及建立預設的風險管理目標是極為重要的關鍵。例如:針對資料量達千萬筆的採購單資訊,在分析前需要思考其關鍵風險點是為各零組件之平均合理採購單價區間,進而比對是否有異常採購價格;面對數十萬筆的薪資資訊,可能需要思考其分析目的是要作為評估薪資結構或薪資政策的風險管理參考依據?另外,分析工具及人員操作知識的規劃也是需思考的面向之一。導入方法初期,透過Excel或通用稽核工具即可滿足分析目的需求,此外,當熟悉前述工具後,相關程序是否可作為後續稽核自動化之參考依據等。

3.思考將數據分析方法嵌入營運流程,以達到即時監控的效益。數據除可作為資訊檢視及分析用途外,亦可規劃將該些分析點嵌入流程,以達到預防性之效益。

KPMG安侯企業管理公司邱立成副總 圖/KPMG安侯企業管理公司提供
KPMG安侯企業管理公司邱立成副總 圖/KPMG安侯企業管理公司提供

點、線、面的數據分析應用於內部稽核作業

數據分析應用於內部稽核作業,係透過數據分析來改變以往風險管理稽核方式,即由傳統作法上先制訂風險導向的政策及流程作業辦法,並以抽核方式進行控制點落實執行與否之驗證,改變為透過數據分析從大量的歷史交易資訊中,以地毯式檢索的方式,過濾出潛在異常交易,進而評估內控弱點與遵循程度。

數據分析應思考建立點、線、面的分析流程,以點狀式選擇特定流程,再以線狀方式分析涵蓋流程的上、中、下游作業流程,進而彙整為面狀評估以作為內部控制制度與管控弱點的改善參考。以採購循環為例,在瞭解相關電子資訊流程及系統後,以大數據分析平均採購單價,再依資料分析反饋之正常單價區間,作為異常定義分析之評估依據,進而綜合其他分析結果作為重大舞弊風險之關鍵風險指標建立,再規劃從供應商資料檔、原物料資料檔及採購付款資料檔進行各項細部分析,以檢視是否有不正常之供應商資料建立、採購價量配比及短溢收等數據分析。最後思考如何透過大數據分析,規劃建立關鍵風險指標(KRI)及管理性報表,以作為透過數據分析以持續監控之目的,並進而以自動化設計建立預警機制之風險管理系統。

(作者/朱成光/KPMG安侯企業管理公司/執行副總、邱立成/KPMG安侯企業管理公司/副總)

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