מהי אוטומציה של ביקורת פנימית?

לביקורות פנימיות יש תפקיד מכריע בהערכת הבקרה הפנימית, הממשל התאגידי והתהליכים החשבונאיים של החברה. ביקורות אלו חיוניות להבטחת עמידה בחוקים ובתקנות, כמו גם לשמירה על דיווח כספי ואיסוף נתונים מדויקים ובזמן. עם זאת, תהליך הביקורת הפנימית המסורתית הוא לעתים קרובות זמן רב, מיותר ונוטה לדיווח על אי דיוקים ושגיאות.

כדי להתמודד עם אתגרים אלו ולפתוח את היעילות התפעולית, ארגונים פונים לאוטומציה של ביקורת פנימית. על ידי ניצול הכוח של טכנולוגיות מתקדמות כגון אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA), ניתוח נתונים ובינה מלאכותית, עסקים יכולים לחולל מהפכה בהליכי הביקורת שלהם. הטמעת אוטומציה מודיעינית מאפשרת למבקרים לתעד, לעקוב ולנטר תהליכים כמותיים ואיכותיים, מה שמוביל לשיפור הדיוק והאיכות.

מכיוון שהאוטומציה בביקורת פנימית ממשיכה להתפתח במהירות, ארגונים שחושבים קדימה כבר מאמצים מודלים חזויים, RPA ואינטליגנציה קוגניטיבית בשילוב עם אנליטיקה קונבנציונלית. מאמצים מוקדמים היו עדים לשיפורים משמעותיים באינטליגנציה של סיכונים, באיכות וביעילות. יש לציין שהסקר של דלויט מדגיש מגמה הולכת וגוברת, עם 43% מבקרים שנסקרו כבר ממנפים אנליטיקה מתקדמת ואוטומציה בפונקציות הביקורת הפנימית שלהם.

לשכת המבקרים הפנימיים 2022 דופק צפון אמריקה של ביקורת פנימית מגלה שאם ל-CAEs היו כספים נוספים, 48% היו נותנים עדיפות להגדלת הצוות, בעוד ש-25% היו מתמקדים בטכנולוגיה. מעניין לציין שככל שספיקת המימון גדלה, אחוז הבחירה בטכנולוגיה עלה מ-20% ל-33%, אך אלו שבחרו בצוות ירד מ-61% ל-31%. בין המשקיעים בטכנולוגיה, תוכנות ניתוח נתונים (68%) ותוכנות ניהול ביקורת (54%) היו תחומי העניין המובילים.

טכנולוגיות אוטומציה לביקורת פנימית

במהלך השנים, תהליכי הנהלת חשבונות ארגוניים שולבו בהדרגה במערכות ERP (Enterprise Resource Planning) ובתוכנות הנהלת חשבונות גדולות. עם זאת, מבקרים משתמשים לעתים קרובות בטכנולוגיה ממקורות שונים כדי לבצע פונקציות אימות, ארכיון ואקסטרפולציה, וכתוצאה מכך משימות חוזרות ועתירות עבודה המשתנות ממעורבות אחת לאחרת. כפתרון, נוצרה מערכת ליבה של פונקציות הניתנות לאוטומציה, המובילה להנדסה מחודשת של נהלי ביקורת שניתן להתאים אישית כך שיתאימו ללקוחות ולשותפים שונים. כיום, הספקטרום של תוכנות אוטומציה של ביקורת פנימית מקיף מגוון רחב של טכנולוגיות דיגיטליות, החל משילוב נתונים בסיסי וניתוח ועד אלמנטים קוגניטיביים מתקדמים המחקים התנהגות אנושית. כמה מהכלים הנפוצים כוללים את הדברים הבאים:

תוכנת ניהול ביקורת: תוכנה זו מסייעת לייעל את כל מחזור חיי הביקורת, מתכנון ועד דיווח. הוא משלב נתונים ממקורות שונים כדי לספק בסיס מידע עקבי ומהימן למבקרים. זה מאפשר למבקרים לנהל את לוחות הזמנים של הביקורת, להקצות משאבים ביעילות ולעקוב אחר התקדמות הביקורת בזמן אמת. עם ממשק ידידותי למשתמש, מבקרים יכולים לשתף פעולה בקלות, להקצות משימות ולעקוב אחר הסטטוס של כל ביקורת. פתרון אוטומציה זה מרכז נתונים הקשורים לביקורת, מקל על תקשורת חלקה בין חברי הצוות ומשפר את יעילות הביקורת הכוללת.

כלים לניתוח נתונים: ניתוח חיזוי משתמש בתוכנה עם מודלים חזויים, כגון מודלים של סיכוני תאימות, כדי לחזות תוצאות עתידיות ולזהות סיכונים פוטנציאליים. תוכנה להדמיה של נתונים מציגה נתונים בהקשר חזותי, באמצעות לוחות מחוונים של GRC (ממשל, סיכונים ותאימות), ומשפרת את ההבנה והניתוח. תוכנה מתקדמת לניתוח נתונים מסמיכה מבקרים לנתח במהירות מערכי נתונים גדולים, ומאפשרת זיהוי של דפוסים, חריגות ומגמות. טכנולוגיה זו מתגלה כבעלת ערך רב בזיהוי מקרים פוטנציאליים של הונאה או אי ציות בתוך הארגון, מספקת תובנות מעמיקות יותר לגבי הפעילות העסקית ומאפשרת החלטות מונעות נתונים לחיזוק אמצעי ניהול סיכונים וציות.

אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA): Robotic Process Automation (RPA) הוא מחליף משחק לאוטומציה של ביקורת פנימית. זה כרוך בפריסה של בוטים של תוכנה כדי להפוך משימות חוזרות ונשנות ומבוססות כללים, כגון הזנת נתונים והפקת דוחות. RPA מייעלת תהליכים מייגעים, משפרת משמעותית את הדיוק וחוסכת זמן מבקר יקר. על ידי שחרור מבקרים ממשימות שגרתיות, RPA מאפשר להם להתרכז בפעילויות אסטרטגיות ובעלות ערך מוסף יותר, ובסופו של דבר להעלות את איכות הביקורת הכוללת.

בינה מלאכותית (AI): בינה מלאכותית משנה את נוף הביקורת הפנימית, ומעצימה את המבקרים עם כלים חכמים שמחוללים מהפכה בהערכת סיכונים, זיהוי אנומליות ומודלים חזויים. מינוף פתרונות המונעים בינה מלאכותית, מבקרים יכולים לנתח נתונים היסטוריים כדי לזהות סיכונים פוטנציאליים ולתעדף את המאמצים שלהם ביעילות. השילוב של יצירת שפה טבעית מאפשר להפוך קלט נתונים מובנה לנרטיבים לא מובנים לכאורה, לייעל את הדיווח והניתוח. עיבוד שפה טבעית מאפשר עיבוד של נתונים לא מובנים, כגון טקסט, מקל על שאילתות נתונים ויצירת מידע מובנה. יישומי למידת מכונה משפרים עוד יותר את יכולות הביקורת על ידי שיפור מתמשך של חיזוי ויעילות תפעולית באמצעות תובנות מונעות נתונים. בסופו של דבר, יישומי בינה מלאכותית מחקים התנהגות אנושית, וכוללים תפיסה חזותית, זיהוי דיבור, קבלת החלטות ותרגום שפה, ומקלים על זיהוי יזום של סיכונים מתעוררים ויישום אמצעי מניעה. השינוי הזה משפר את יכולות ניהול הסיכונים ומוסיף ערך משמעותי לארגונים, ומניע את הביקורת הפנימית לעידן חדש של יעילות ואפקטיביות.

טכנולוגית Blockchain: טכנולוגיית הבלוקצ'יין מציעה יתרונות משמעותיים לביקורת פנימית, במיוחד בשיפור השקיפות והדיוק של נתיב הביקורת. על ידי מתן תיעוד בלתי ניתן לשינוי של עסקאות ופעילויות, בלוקצ'יין מבטיח את השלמות והאותנטיות של מידע ביקורת קריטי. טכנולוגיה זו מחזקת את המהימנות של ראיות ביקורת, מחזקת את האמינות של תהליך הביקורת ומאפשרת אימות חלק של רשומות ועסקאות פיננסיות.

פתרונות מבוססי ענן: פתרונות מבוססי ענן חשובים לאין ערוך כדי להקל על ביקורת מרחוק ושיתוף נתונים חלק בין צוותי ביקורת. עם יכולות אחסון ושיתוף פעולה מאובטחים, פלטפורמות ענן מאפשרות למבקרים לגשת ולעבוד על מידע הקשור לביקורת מכל מקום, תוך קידום גמישות וזריזות בתהליך הביקורת. טכנולוגיה זו מעצימה צוותי ביקורת מפוזרים גיאוגרפית לשתף פעולה ביעילות, תוך טיפוח פונקציית ביקורת פנימית מגובשת ומתואמת היטב.

היתרונות של אוטומציה של ביקורת פנימית

אוטומציה בביקורת פנימית מביאה אינספור יתרונות, ומשפרת את היעילות והאפקטיביות בהיבטים שונים של מחזור חיי הביקורת. אחד היתרונות הבולטים הוא איסוף וניקוי נתונים מהירים ומקיפים יותר. בין אם מדובר בביקורות פנימיות או חיצוניות, מבקרים אוספים לעתים קרובות ראיות ממקורות שונים, כגון מסמכי תהליך, חשבוניות, יומני מערכת או דוחות. איסוף נתונים ידני ממקורות לא מובנים יכול להיות גוזל זמן ומכביד. עם זאת, עם כלי אוטומציה חכמים המצוידים בעיבוד שפה טבעית (NLP) וטכנולוגיות עיבוד מסמכים חכמות, מבקרים יכולים להפוך משימות לאוטומטיות כגון המרת נתונים לא מובנים לפורמטים מובנים, ביצוע חישובים עם נתונים שחולצו ושילוב נתונים ממקורות שונים לקובץ יעד. כתוצאה מכך, מבקרים יכולים לסקור את כל האוכלוסייה במקום רק מדגם, ולצמצם משמעותית את הזמן הנדרש לביקורות ידניות.

יתרון מרכזי נוסף של אוטומציה של ביקורת פנימית הוא הערכת סיכונים טובה יותר. בנוסף לניתוח סטטיסטי והדמיות, בוטים חכמים יכולים להשתמש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח נתונים שנאספו ולזהות חריגות, כגון הונאה אפשרית או יומני IT חשודים, בהתבסס על כללים שנקבעו מראש. על ידי סימון חריגות אלה, מבקרים יכולים להתמקד באזורים בסיכון גבוה בכל האוכלוסייה, ולאפשר ניהול סיכונים יעיל יותר.

יתר על כן, בוטים התומכים בבינה מלאכותית לומדים ומתאמים באופן רציף למערכי נתונים, ומשפרים את הדיוק של זיהוי אנומליות לאורך זמן. לדוגמה, חוקרים מאוניברסיטת רוטגרס הטמיעו בוט RPA עבור חברת רואי חשבון ציבורית, שזיהתה ביעילות חריגות, כולל יתרות מוגזמות של סכום הלוואה בעסקאות.

אוטומציה של הביקורת הפנימית מאפשרת גם ביקורת תכופה יותר, שכן הפחתת העבודה הידנית מאפשרת למבקרים לבצע ביקורת בתדירות גבוהה יותר. התאמה זו לסביבה העסקית המשתנה ללא הרף מספקת לעסקים רמת ביטחון גבוהה יותר.

בוטים חכמים יכולים גם לתרום לניטור רציף של בקרות נחושות בזמן אמת, ולסמן בעיות לבדיקה נוספת על ידי המבקרים. גישה פרואקטיבית זו מאפשרת למבקרים לטפל באופן מיידי בסיכונים פוטנציאליים ולהבטיח את עמידתו של הארגון בדרישות הציות.

איך להתחיל עם אוטומציה של ביקורת פנימית?

תחילת העבודה עם אוטומציה של ביקורת פנימית כרוכה בגישה שיטתית כדי להבטיח יישום חלק ומוצלח. להלן השלבים החיוניים לתחילת התהליך:

שלב 1: זיהוי הזדמנויות אוטומציה התחל בזיהוי תהליכים ומשימות בתוך פונקציית הביקורת הפנימית המתאימים לאוטומציה. חפש פעילויות חוזרות, מבוססות כללים וגוזלות זמן שניתן לייעל באמצעות אוטומציה. כמו כן, שקול תחומים הדורשים שיפוט אנושי, שכן היבטים מסוימים של תהליכים אלה יכולים להיות אוטומטיים תוך כדי פיקוח אנושי.

שלב 2: הגדירו את החזון והאסטרטגיה נסחו בבירור את החזון לאוטומציה של הביקורת הפנימית והגדירו את האסטרטגיה ליישומו. הבן את המטרות שברצונך להשיג באמצעות אוטומציה, בין אם זה שיפור יעילות, דיוק, הערכת סיכונים או מתן תובנות יקרות יותר לארגון. העבר את האסטרטגיה לכל מחזיקי העניין, כולל צוותי ביקורת, הנהלה ו-IT.

שלב 3: בנה את התשתית הדרושה כדי לתמוך באוטומציה, צור תשתית איתנה הכוללת את הטכנולוגיה, הכלים והמשאבים הנדרשים. ודא שלצוות שלך יש את הכישורים וההכשרה הדרושים כדי למנף אוטומציה ביעילות. פתח מסגרת ממשל המגדירה תפקידים, אחריות ותהליכי אישור ליוזמות אוטומציה.

שלב 4: בחר את כלי האוטומציה הנכונים. בחר את כלי האוטומציה המתאימים המתאימים לאסטרטגיית האוטומציה שלך ולצרכים הספציפיים של תהליכי הביקורת הפנימית שלך. אלה עשויים לכלול אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA), תוכנות לניתוח נתונים, עיבוד שפה טבעית (NLP) ויישומי בינה מלאכותית (AI).

שלב 5: אוטומציה פיילוט ובדיקה לפני יישום מלא של אוטומציה בכל תהליכי הביקורת הפנימית, ערוך פיילוט או הוכחת קונספט לבדיקת כלי האוטומציה שנבחרו בסביבה מבוקרת. זה עוזר לזהות את כל האתגרים הפוטנציאליים או ההתאמות הדרושים ליישום מוצלח.

שלב 6: מעקב ואופטימיזציה לאחר פריסת האוטומציה, עקוב באופן רציף אחר ביצועיה ואסוף משוב ממבקרים ומבעלי עניין אחרים. העריכו באופן קבוע את ההשפעה של אוטומציה על תהליכי ביקורת ותוצאות. זיהוי אזורים לשיפור וביצוע התאמות נדרשות כדי לייעל את יעילות האוטומציה.

שלב 7: הרחב את האוטומציה בהדרגה ככל שהביטחון והניסיון באוטומציה של ביקורת פנימית גדלים, הרחב את היישום שלה בהדרגה כדי לכסות יותר תהליכים ומשימות. גישה מדורגת זו מאפשרת למבקרים להסתגל לשינויים ביעילות תוך מימוש היתרונות של אוטומציה.

סיכום

אוטומציה של ביקורת פנימית עומדת ככוח טרנספורמטיבי בתוך ארגונים, מחולל מהפכה בתהליכי ביקורת מסורתיים וסוללת את הדרך ליעילות, דיוק ותובנות אסטרטגיות משופרות. על ידי מינוף טכנולוגיות מתקדמות כגון אוטומציה רובוטית של תהליכים, ניתוח נתונים, בינה מלאכותית ועיבוד שפה טבעית, מבקרים יכולים לייעל משימות חוזרות, לקבל תובנות מעמיקות יותר ממערכי נתונים נרחבים ולזהות סיכונים פוטנציאליים באופן יזום. כאשר צוותי ביקורת פנימית מאמצים אוטומציה, הם נעשים מוכשרים להתמקד בפעילויות בעלות ערך גבוה יותר, לתרום אסטרטגית להצלחת הארגון ולנווט את הנוף העסקי המשתנה ללא הרף בזריזות רבה יותר. השילוב של טכנולוגיות אוטומציה מסמיך את הביקורת הפנימית לשמש כיועץ מהימן, המבטיח ניהול סיכונים חזק, ציות וקבלת החלטות נכונה לעתיד בר-קיימא ותחרותי.

שאלות נפוצות

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
• מקור: https://nanonets.com/blog/internal-audit-automation/