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或月旦知識庫）
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
知識庫
- 孫嘉明，雲端運算環境下審計數據分析的之發展趨勢與挑戰，月旦會計實務研究，7期，2018年7月。
- 吳佳翰、劉婉蓉，淺談企業舞弊偵防，月旦會計實務研究，1期，2018年1月。
- 李智仁，會發亮的不一定都是金子──Fintech發展的光與影，月旦會計實務研究，0期，2017年11月。
- 許林舜，財務機器人發展與實務運用，月旦會計實務研究，9期，2018年9月。
- 黃士銘、黃劭彥、林岳喬、卓佳慶、洪國哲，電腦稽核發展的新趨勢──法遵科技，月旦會計實務研究，8期，2018年8月。
