W jaki sposób nowoczesne technologie wspierają pracę audytorów, nie zastępując przy tym profesjonalnego osądu i doświadczenia ekspertów? W tym artykule krótko przedstawiamy, jak połączenie ludzi, danych i innowacyjnych narzędzi pomaga realizować audyt w sposób bardziej efektywny, skoncentrowany na ryzyku i odpowiadający na wyzwania współczesnego biznesu.
Od czego właściwie zaczyna się projekt audytowy?
Projekt audytowy zaczyna się dużo wcześniej niż w momencie otrzymania pierwszych dokumentów od klienta. Najpierw musimy zrozumieć działalność spółki, jej otoczenie, kluczowe procesy oraz ryzyka. Na tej podstawie określamy zakres badania, harmonogram, potrzebne kompetencje i skład zespołu.
Dobre planowanie ma ogromny wpływ na cały późniejszy przebieg audytu. Pozwala odpowiednio wcześnie zidentyfikować trudniejsze obszary, zaangażować ekspertów i ustalić, gdzie możemy wykorzystać analizę danych lub automatyzację.
Jak powstaje zespół audytowy?
Nie istnieje jeden uniwersalny skład zespołu. Dobieramy go do wielkości i złożoności badanej spółki, branży, struktury grupy, terminów raportowania oraz zidentyfikowanych ryzyk.
W projekcie potrzebujemy osób o różnym poziomie doświadczenia. Młodsi członkowie zespołu skupiają się na wykonywaniu podstawowych procedur i pracy z dokumentacją. Seniorzy przejmują bardziej złożone obszary, wspierają młodszych członków zespołu i pomagają koordynować bieżące prace. Manager oraz engagement leader nadzorują całość badania, odpowiadają za kluczowe decyzje i komunikację z kierownictwem klienta, a także czuwają nad jakością wykonanych prac. Dzięki temu wszystkie elementy badania są odpowiednio połączone, a końcowa opinia zostaje wydana w sposób rzetelny i spójny.
W zależności od projektu angażowani są również specjaliści, na przykład z obszaru IT, podatków, wycen, instrumentów finansowych, modeli aktuarialnych.
Jak widać, nie ma jednego modelowego składu zespołu audytowego. W zależności od charakteru projektu zespół może być zarówno niewielki, jak i bardzo rozbudowany oraz wspierany przez różne grupy specjalistów. Naszym celem jest zawsze takie dopasowanie zasobów i kompetencji, aby badanie było przeprowadzone efektywnie, z zachowaniem wysokiej jakości i w sposób odpowiadający potrzebom klienta. Dzięki temu możemy skupić się na obszarach, które są dla klienta najważniejsze, i dostarczyć usługę na najwyższym poziomie.
Jakie kompetencje są dziś najważniejsze dla audytora?
Podstawą nadal pozostają wiedza z rachunkowości, sprawozdawczości finansowej i standardów badania. Równie ważne są jednak:
- profesjonalny sceptycyzm
- umiejętność rozumienia procesów biznesowych
- analiza danych i ocena ryzyka
- komunikacja i współpraca
- zarządzanie projektem
- umiejętność korzystania z narzędzi technologicznych
- krytyczna weryfikacja wyników generowanych przez AI
Audytor przyszłości musi równie dobrze rozumieć sprawozdanie finansowe, proces biznesowy i dane – ale przede wszystkim musi umieć krytycznie myśleć
Jakie są główne etapy audytu?
- Faza wstępna i planowanie
Poznajemy działalność klienta, analizujemy zmiany w biznesie i otoczeniu, określamy harmonogram oraz zakres prac. Identyfikujemy również obszary wymagające specjalistów lub zaawansowanej analizy danych. Analizujemy procesy, systemy i kontrole wewnętrzne. Rozmawiamy z osobami odpowiedzialnymi za kluczowe obszary oraz określamy, gdzie może wystąpić ryzyko istotnego zniekształcenia sprawozdania finansowego.
- Wykonanie procedur audytowych
Przeprowadzamy testy, analizujemy transakcje, uzyskujemy potwierdzenia, sprawdzamy szacunki i oceniamy dokumenty.
- Finalizacja i wydanie opinii
Podsumowujemy wyniki, analizujemy zidentyfikowane różnice, oceniamy kompletność sprawozdania finansowego i uzyskanych dowodów oraz komunikujemy najważniejsze obserwacje kierownictwu i organom nadzoru. Następnie wydawana jest opinia audytora.
Gdzie w tym procesie pojawia się technologia?
Technologia nie jest osobnym etapem audytu. Towarzyszy nam przez cały projekt.
Na etapie planowania pomaga zarządzać projektem, dokumentacją i powiązaniem ryzyk z procedurami. W trakcie realizacji umożliwia analizę dużych zbiorów danych, identyfikowanie nietypowych transakcji oraz obserwowanie trendów, które trudno byłoby zauważyć przy ręcznym przeglądaniu dokumentów. Podczas finalizacji wspiera porządkowanie wyników i monitorowanie statusu zidentyfikowanych kwestii.
Technologia pozwala nam poświęcić mniej czasu na mechaniczne przetwarzanie informacji, a więcej na zrozumienie, co te informacje naprawdę oznaczają.
Do czego audytor może wykorzystywać AI?
AI może wspierać audytora przede wszystkim w pracy z dużą ilością informacji. Może pomagać w:
- porządkowaniu i streszczaniu dokumentów
- zestawianiu informacji z wielu źródeł
- tłumaczeniu dokumentów przy wykorzystaniu właściwego wzorca
- analizowaniu zmian pomiędzy wersjami dokumentów
- przygotowywaniu podsumowań spotkań
To co istotne – AI może zaproponować odpowiedzi, ale audytor mus być w stanie ją zakwestionować. Ostatecznie odpowiedzialność za wykonaną pracę, ocenę dowodów i sformułowane wnioski nadal ponosi audytor. Rezultat wygenerowany przez AI nie jest automatycznie dowodem audytowym ani gotowym wnioskiem. Audytor musi znać źródła informacji, samodzielnie zweryfikować wynik oraz zastosować profesjonalny osąd i sceptycyzm.
Czy technologia rzeczywiście oszczędza czas?
Tak, zwłaszcza przy zadaniach powtarzalnych i pracy z dużą liczbą dokumentów. Ale celem nie jest wyłącznie wykonanie audytu szybciej. Głównym celem jest wygospodarowanie czasu na analizę nietypowych rezultatów, rozmowy z klientem, ocenę szacunków i dokładniejszy przegląd obszarów podwyższonego ryzyka. Technologia ma pomóc sprawić, że nasza dokładność będzie skierowana na właściwe obszary
Jak zmienia się rola młodszych audytorów?
Młodsi audytorzy nadal muszą dobrze poznać podstawy metodologii, zrozumieć skąd pochodzą dane i jak wykonywane są poszczególne procedury.
Jednocześnie nowoczesne narzędzia sprawiają, że młodsze osoby mogą szybciej angażować się w bardziej wartościowe i analityczne zadania. Zamiast poświęcać czas wyłącznie na ręczne przetwarzanie danych, mogą skupić się na analizie wyników, wyjaśnianiu nietypowych sytuacji, zrozumieniu procesów funkcjonujących u klienta oraz formułowaniu i dokumentowaniu wniosków.
Technologia może przyspieszyć rozwój zawodowy, ale nie zastąpi podstaw. Żeby ocenić, czy wynik wygenerowany przez narzędzie ma sens, najpierw trzeba rozumieć sam proces, dane i oczekiwany rezultat. To właśnie wiedza i profesjonalny osąd audytora pozostają kluczowe.
Jak zmienia się rola doświadczonego audytora?
Rola doświadczonego audytora również się zmienia. Łączy ona kompetencje finansowe, biznesowe i technologiczne, aby właściwie zaplanować badanie, dobrać odpowiednie procedury oraz ocenić, czy wykorzystywane dane i narzędzia pozwalają osiągnąć zamierzony cel.
Doświadczony audytor odpowiada za interpretację wyników analiz, ocenę wyjątków i nietypowych transakcji, a także za wyciąganie wniosków z informacji dostarczanych przez różne źródła. To on decyduje, które obszary wymagają dodatkowej uwagi, jakie ryzyka są najistotniejsze i czy uzyskane dowody badania są wystarczające.
Wraz z rozwojem technologii jego rola coraz bardziej przypomina rolę osoby, która nie tylko rozumie liczby, ale potrafi również ocenić jakość danych, zweryfikować wyniki generowane przez narzędzia oraz przełożyć je na praktyczne wnioski dla badania. To właśnie doświadczenie i profesjonalny sceptycyzm audytora pozostają kluczowe dla jakości całego procesu.
Co jest efektem końcowym nowoczesnego audytu?
Formalnym rezultatem w dalszym ciągu pozostaje opinia biegłego rewidenta. Zmienił się natomiast sposób, w jaki do niej dochodzimy. Jeszcze kilka lat temu znaczna część pracy polegała na manualnym przetwarzaniu danych, wykonywaniu wielu powtarzalnych procedur i analizie próbek. Dziś technologia pozwala analizować znacznie większe zbiory danych, szybciej identyfikować nietypowe transkacje I skuteczniej koncetrować uwagę na obszarach podwyższonego ryzyka. Sama opinia pozostaje więc taka sama, ale drgoa do jej wydania wygląda dziś zuepłnie inaczej niż kilka lat temu. Nowoczesny audyt opiera się na połączeniu doświadczenia ludzi, danych i technologii.
AI w praktyce, czyli co zmieniło się w mojej codziennej pracy jako audytor
Moja codzienna praca jako audytora zmieniła się przede wszystkim w obszarze pracy z dużą liczbą informacji. Narzędzia AI pomagają szybciej przygotować wstępne podsumowania, porównywać dokumenty oraz porządkować notatki, dzięki czemu więcej czasu mogę poświęcić na analizę, ocenę spójności informacji i zrozumienie ich wpływu na badanie. Korzystanie z AI nie wymaga zaawansowanych umiejętności programistycznych, ale wymaga zrozumienia danych, ograniczeń technologii oraz zasad jej bezpiecznego stosowania. Kluczowe jest precyzyjne definiowanie zadań i krytyczna ocena otrzymanych wyników.
Jednym z największych odkryć w pracy z AI było dla mnie znaczenie odpowiedniego kontekstu. To samo narzędzie może wygenerować zupełnie różne odpowiedzi w zależności od jakości przekazanych informacji, jasno określonego celu oraz oczekiwanego formatu rezultatu. Doświadczenie to nauczyło mnie jeszcze większej precyzji w formułowaniu pytań i definiowaniu oczekiwań. Jednocześnie AI nie jest rozwiązaniem nieomylnym. Zdarza się, że generuje odpowiedzi brzmiące przekonująco, ale niepełne lub zawierające zbędne informacje. Dlatego traktuję jej wyniki jako materiał roboczy, który zawsze weryfikuję ze źródłami i wykorzystuję dopiero wtedy, gdy mogę samodzielnie potwierdzić jego poprawność. Dzięki takiemu podejściu AI staje się wartościowym wsparciem, które zwiększa efektywność pracy, zachowując jednocześnie wymaganą w audycie jakość i profesjonalny sceptycyzm.
