Identificar la ausencia de controles internos efectivos: un enfoque alternativo para las auditorías de control interno

Conceptos clave de este enfoque:

1. Procedimientos de auditoría soportados por AI

Este enfoque no se centran en probar controles individuales manualmente. En cambio, utiliza el análisis de información a través del Análisis Exploratorio de Datos soportado por Inteligencia Artificial (EDA+AI). Estos procedimientos utilizan algoritmos de AGRUPAMIENTO GENÉTICO, MACHINE LEARNING, CLUSTERIZACIÓN y ANÁLISIS DE RELEVANCIA para poder detectar la ausencia de controles efectivos mediante el análisis de la totalidad de los datos de transacciones registrados en los sistemas. Este enfoque cambia el enfoque de métodos manuales que requieren mucha mano de obra a técnicas automatizadas más eficientes que pueden manejar grandes conjuntos de datos e interacciones de procesos complejos.

2. Agrupamiento Genético, Machine Learning, Clusterización y Análisis de Relevancia en auditorías

Estos algoritmos aplicados en las transacciones de negocio y de datos relacionados con los procesos, juegan un papel crucial en este nuevo enfoque de auditoría. Ayuda a crear modelos que luego se analizan para identificar constelaciones de datos críticos que pueden indicar deficiencias sistemáticas en el sistema de control interno. Este método permite a los auditores identificar áreas específicas dentro de los procesos de negocio que carecen de controles efectivos y son propensas a riesgos de error o manipulación.

3. Eficiencia y eficacia

Este enfoque está diseñado para mejorar la eficiencia y eficacia de las auditorías al reducir la dependencia de la escasa experiencia técnica requerida para las pruebas de control tradicionales. Al utilizar nuestra plataforma y metodología para la detección de deficiencias de control, los auditores pueden cubrir una gama más amplia de datos en una forma ágil y potencialmente identificar problemas que las pruebas tradicionales podrían pasar por alto.

4. Desafíos e implicaciones

La integración de técnicas tan avanzadas plantea desafíos, incluida la necesidad de que los auditores comprendan e interpreten modelos de datos complejos y las implicaciones de estos hallazgos en la calidad y confiabilidad de la auditoría. Sin embargo, nuestra plataforma de AI reduce la necesidad de tener un perfil de científico de datos para llevar a cabo los análisis. La plataforma está diseñada para que un usuario o consultor de negocio pueda identificar los hallazgos relevantes en la información. Una vez que se ha identificado al área de oportunidad o riesgo en una forma muy ágil, entonces, se pueden llevar a cabo pruebas para confirmar el hallazgo, logrando una alta eficiencia en el trabajo realizado.


Conclusión

El enfoque aborda la brecha entre las capacidades de los sistemas de información modernos y los métodos de auditoría tradicionales. Es una alternativa que potencialmente podría transformar la forma en que se auditan los controles internos, haciendo que el proceso esté más alineado con los avances tecnológicos en las operaciones de negocio.
Este enfoque es particularmente relevante para organizaciones y auditores que buscan mejorar la efectividad de sus auditorías de control interno en entornos complejos y automatizados.