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再見了隨機抽樣,原諒我愛上數據分析

文章發表: 2018/11/21

吳佳翰

  • 勤業眾信風險管理諮詢股份有限公司總經理

高智敏

  • 勤業眾信風險管理諮詢股份有限公司經理

壹、前言

每當舞弊事件發生,公司高層心中浮現的疑問多是:「為什麼內部稽核查不到?」查不到的原因有很多,其中最主要的問題之一,可歸咎於傳統的查核方式──抽樣。囿於人力與時間,以及第三道防線之角色,內部稽核不可能逐筆檢視每筆交易之合理性,因此抽樣(抽核)自然就成為可行的方式之一。

雖然絕大多數的內部稽核實務上都仰賴抽樣,但這並不代表我們可以忽略抽樣的風險。由於抽樣比例通常都非常低,假設一年份的應收帳款有一萬筆,即使抽核了一百筆(實務上算是非常高的抽核量了),也僅檢核了1%,因此要能夠找出問題還真是大海撈針。不少內部稽核言談中對於自己「每抽必中」的直覺感到十分自豪,殊不知以統計機率角度來看,「每抽必中」其實代表了母體內存在很高比例的異常,也就是說,其實是異常很多,不管誰來抽都會中。

那麼,有沒有什麼方式可以在有限資源下,提高內部稽核偵測異常的效率與效果呢?

有的,答案就是「數據分析」。

貳、數據分析之必要條件

與多數人的想像可能大相逕庭,要能順利透過數據分析,以期及早發現異常,數據分析的技術並不是最重要的。舉例來說,在筆者輔導的企業中,多數人一開始以為只要從企業資源規劃(Enterprise Resource Planning,簡稱ERP)系統把資料下載到Excel中,再利用華麗的公式甚至撰寫小程式(如VBA),就可以發現異狀。其實,若未掌握以下三大關鍵成功因素,再複雜的公式或程式,都只是徒勞無功。

一、與企業策略連結之目標

許多數據分析專案之所以失敗,最重要的原因就是目標不明確,或是與企業策略脫鉤。筆者曾經與一家高科技公司之內部稽核合作,希望提早發現準備把研發機密資料外洩之員工。專案進行得十分順利,因為研發機密外洩為該公司長久以來之痛,不論是總經理或是研發主管,都早已將研發機密保護視為第一要務,自然會投入適當的資源與關注。

二、一定程度之資料品質

資料之於數據分析,就如食材之於烹飪,投入若有問題,產出自然也不會太好。可惜的是,食材的存在就是為了烹飪,但資料儲存的方式卻多是以企業流程運作之角度設計,而非數據分析之目的。如某些銀行之海外分行系統,可能為了快速上線或是當地使用者的壓力,而放寬了許多前端資料輸入的規定,如允許重要客戶的身分識別資訊(如護照號碼)格式不一,或是前端使用者為了快速完成交易,因此輸入各種不甚合理之資料,造成後續分析困難。因此,擁有良好的資料策略,規劃從資料輸入到分析完整生命週期的使用方式,方能解決資料品質之問題。

三、足夠之分析資源

內部稽核多為財會背景,對於資訊科技的使用多不熟悉,因此無法善用數據分析技術。企業除了培養內部稽核數據分析的能力之外,還可考慮招募或由內部轉調具資訊背景的同仁,甚至尋求外部顧問的協助,補足分析資源之不足。......(閱讀全文請參考月旦會計實務研究月旦知識庫

全文刊登於月旦會計實務研究,第8期:公司治理新紀元——深度解析修正後公司法  訂閱優惠

 

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