Valutazione del rischio e materialità: mappa del rischio alla luce delle BDS 315 e 320

Guadagni:

• Capacità di utilizzare l'intelligenza artificiale come generatore e redattore di idee di rischio nel processo di identificazione del rischio di errori significativi conoscendo l'azienda e il suo ambiente
• Capacità di scriptare i calcoli delle soglie di materialità e insignificanza con il supporto dell'intelligenza artificiale e di verificare in modo indipendente ciascun numero
• Capacità di sostenere che la valutazione finale del rischio e il giudizio sulla materialità appartengono al giudizio professionale del revisore e che l'intelligenza artificiale fornisce solo input

Un buon auditing si ottiene o si perde alla scrivania, molto prima del lavoro sul campo. Se un revisore inizia senza conoscere il business, senza indovinare dove c’è un’alta probabilità di sbagliare e senza indirizzare le sue risorse (tempo, team, test) verso questi rischi, potrebbe cercare nei posti sbagliati, non importa quanto duramente lavori. Pertanto, il BDS 315 (Standard per determinare e valutare il rischio di errori materiali conoscendo l'azienda e il suo ambiente) e il BDS 320 (Standard di materialità nell'audit) stabiliscono il quadro dell'audit.

In questa unità, tratteremo come applicare l'intelligenza artificiale ai due compiti principali della fase di pianificazione - calcolo della materialità e mappatura dei rischi - come partner di idee e generatore di bozze, ma perché sarai sempre il giudice finale. Chiariamo prima due concetti. Un errore significativo è un errore o una frode nel bilancio che, individualmente o collettivamente, è sufficientemente ampio da influenzare le decisioni economiche degli utilizzatori del bilancio. La valutazione del rischio è uno sforzo per determinare in quale conto, classe di operazioni o informativa, e per quale motivo, è più probabile che tale errore si verifichi.

Conoscere il business: dove l'intelligenza artificiale diventa un partner di pensiero

L'ISA 315 chiede al revisore di conoscere l'impresa e l'ambiente in cui opera (industria, legislazione, modello di business, controllo interno). Durante questo processo di riconoscimento, l’auditor si chiede “che cosa tipicamente va storto in questo settore di attività?” chiede. È qui che l'intelligenza artificiale diventa un prezioso partner per il brainstorming: può elencare rapidamente le aree di rischio tipiche di un settore, i modelli comuni di frode contabile, la stagionalità e le complessità del riconoscimento dei ricavi. Ma attenzione: questo elenco fornito dall’AI è generale e generico; non riconosce la tua attività. Quindi il risultato è una “bozza di lista di controllo”, non una “valutazione del rischio”.

Impostiamo il processo passo dopo passo:

1. Fornisci il contesto. Descrivi in ​​modo anonimo il settore, le dimensioni, il modello di business e le caratteristiche principali dell'azienda. (Nessun nome, TIN.)
2. Richiedi un'idea generica di rischio. “Dove è tipicamente elevato il rischio di errori significativi in ​​questo tipo di attività?” chiedere. L'intelligenza artificiale ti fornisce una mappa iniziale.
3. Personalizza per il business. Filtra l'elenco dell'intelligenza artificiale con i fatti che conosci (la storia di questa azienda, i controlli interni, i risultati dell'anno precedente). Alcuni rischi non si applicano a questa attività; Alcuni sono rischi unici che l’intelligenza artificiale non vedrà mai.
4. Legalo con le prove. Collega ciascun rischio al test che affronterai nello studio sul campo.

Suggerimento: pensare all’intelligenza artificiale come a “dove potrebbe esserci il rischio di errori significativi?” Usalo per farti pensare; Per non farti dire "qui è sicuramente il rischio". La valutazione del rischio è un giudizio professionale; brainstorming di idee sul rischio.

Materialità: numero, ma numero basato sul giudizio

Il principio ISA 320 richiede che il revisore determini un livello di significatività all'inizio della revisione contabile. In pratica, si inizia con la scelta di un indicatore (ad esempio, l’imposta prima del profitto, delle entrate, del totale attivo o del patrimonio netto) e con l’applicazione di una percentuale ad esso. Ad esempio, il 5% dell'utile ante imposte derivante da operazioni continue o lo 0,5-1% delle entrate. Questa non è una formula meccanica: il revisore decide quale indicatore è più significativo per l'azienda, quale sarà la percentuale e l'importo finale. Vengono inoltre determinate la materialità della performance (la soglia inferiore fissata al di sotto della materialità per rafforzare i test durante la pianificazione) e la soglia chiaramente non importante (il limite delle differenze troppo piccole per essere riportate).

L'intelligenza artificiale qui è un eccellente calcolatore e motore di scenari: calcola istantaneamente gli importi per diversi indicatori e percentuali, li mette di fronte a te in una tabella. Ma la scelta dell'indicatore e il giudizio finale spetta a voi. La tabella seguente mostra l'output di uno scenario tipico (i numeri sono esempi):

indicatore

Importo (TL)

% Applicato

Materialità (TL)

utile prima delle imposte

12.000.000

5%

600.000

entrate

240.000.000

0,5%

1.200.000

Patrimonio totale

180.000.000

1%

1.800.000

equità

90.000.000

2%

1.800.000

Osservando questa tabella, il revisore dei conti ritiene: "Se i profitti sono instabili, una rilevanza basata sui ricavi potrebbe essere più ragionevole; ma se l'interesse principale degli utenti in questo business è la redditività, l'utile prima delle imposte è più appropriato." Questa valutazione è un giudizio professionale che l’intelligenza artificiale non può sostituire. L'intelligenza artificiale calcola quattro scenari in 5 secondi; Decidi tu quale è corretto.

Attenzione: verificare lo scenario di materialità fornito dall'IA. Rifai tu stesso il calcolo della percentuale (600.000 è davvero il 5% di 12.000.000?) e assicurati che gli indicatori corrispondano agli importi corretti. L'IA potrebbe eseguire la moltiplicazione in modo errato o utilizzare l'importo sbagliato.

Mappa dei rischi: bozze AI, il revisore dà la priorità

Una mappa dei rischi è un foglio di lavoro che raccoglie i rischi identificati in un unico posto e assegna a ciascuno valutazioni (probabilità, impatto, affermazione pertinente, test pianificati). Le asserzioni in contabilità sono verità che il management afferma implicitamente riguardo a un conto o a una transazione: realtà/esistenza, completezza, accuratezza, valutazione, periodicità (limite), diritti-obblighi, presentazione. Ad esempio, "il reddito è completo" è un'affermazione di completezza; "Le azioni sono valutate al loro valore netto di realizzo" è un'affermazione di valutazione.

L’intelligenza artificiale funziona bene nel trasformare un elenco grezzo di rischi in una mappa organizzata: mappando ciascun rischio sulla richiesta corrispondente, elencando i possibili test e formattando la tabella. Ma non lasciargli mai due cose: (1) quale rischio si applica realmente a questa attività, (2) la definizione delle priorità dei rischi. Questi determinano dove spendi le tue risorse di audit e influiscono direttamente sulla qualità dell'audit.

tre mini custodie

Caso 1 — Uso corretto. Un responsabile della revisione ha effettuato un brainstorming sui rischi per un cliente al dettaglio appena acquisito. Chiedere ad AI “dove è tipicamente elevato il rischio di errori significativi in ​​un’attività di vendita al dettaglio con più filiali?” chiese; Ha ricevuto una bozza di 11 articoli, tra cui gestione della liquidità, differenze nel conteggio delle scorte, taglio delle entrate, manipolazione di resi/sconti. Lo ha filtrato attraverso le sue conoscenze: il cliente aveva vendite in contanti basse (pesanti con le carte), riducendo tale rischio; Ma il rischio di riduzione delle scorte, che l’intelligenza artificiale non ha trascurato, è stato fondamentale in questo settore perché alla fine dell’anno c’è stata un’intensa campagna. Risultato: l'intelligenza artificiale ha fornito il seme, il revisore ha personalizzato la mappa per l'azienda.

Caso 2 — Errore di moltiplicazione della significatività. Un membro del team ha chiesto all’IA di calcolare uno scenario di cardinalità. YZ ha erroneamente considerato le entrate pari a 24 milioni invece di 240 milioni e ha aumentato la materialità a 120.000 TL. Il membro del team lo ha inserito nella pianificazione senza verifica; Poiché la materialità delle prestazioni era sottodeterminata, il team ha iniziato a testare centinaia di elementi aggiuntivi inutilmente. L'importo è stato corretto quando la persona responsabile se ne è accorta. Lezione: ricalcolare ogni moltiplicazione dell'AI.

Caso 3 – Confusione dell'elenco pubblico per un'impresa. Uno stagista ha incollato l'elenco dei generici "rischi del settore edile" fornito da YZ sul foglio di lavoro per la valutazione del rischio. Tuttavia, questo cliente non aveva elencato il rischio di "manipolazione della percentuale di completamento nei contratti di costruzione pluriennali" (il cliente era un fornitore di materiali, non un subappaltatore); Nella lista non figurava invece il rischio specifico del cliente "prezzi di trasferimento nelle vendite intragruppo". Confondere l'elenco generale con una valutazione specifica dell'azienda ha gonfiato e lasciato i rischi incompleti.

Prompt debole / Prompt forte

Suggerimento debole:

Raccontaci i rischi e la materialità di questa azienda.

Problema: non si introduce l'impresa, non si danno l'indicatore e l'importo, e si fa sì che l'IA produca un “rischio certo” e un importo di materialità fittizia.

Suggerimento potente:

Il tuo ruolo: sei l'assistente di pianificazione di un revisore dei conti indipendente. Il giudizio finale sul rischio e sulla materialità è mio. Contesto (anonimo): un'attività di vendita al dettaglio di prodotti alimentari di medie dimensioni con più filiali. C'è una campagna intensa alla fine dell'anno. Vendite con carta, pochi contanti. Risultati dell'anno precedente: varianze del conteggio delle scorte. Attività A - Idea di rischio: elencare le aree in cui il rischio di errori significativi sarebbe tipicamente elevato in questo tipo di attività, associando ciascuna all'asserzione contabile pertinente (completezza, veridicità, periodicità/limite, valutazione, ecc.). Tieni presente che questi sono GENERALI e la valutazione specifica dell'azienda appartiene a me. Compito B - Scenario di materialità: Calcolare la tabella dello scenario di materialità con %s per i seguenti indicatori; Mostra chiaramente ogni moltiplicazione così posso verificarla. Deciderò quale indicatore scegliere.- Utile prima delle imposte: 12.000.000 TL- Entrate: 240.000.000 TL- Totale attivo: 180.000.000 TLRegula: Non inventare numeri per i quali non ho fornito dati.

Questo suggerimento è forte perché introduce l'azienda, richiede la corrispondenza delle richieste, rende il conto verificabile e lascia la decisione al revisore.

Errori comuni

• Confondere la lista generale dei rischi per una valutazione aziendale. Inserimento dell'output generico dell'IA nel foglio di lavoro senza filtrarlo.
• Non verificare la moltiplicazione della cardinalità. Non notare l'errore dell'IA nell'importo o nella percentuale.
• Lasciando la selezione dell'indicatore all'AI. Quale indicatore sia appropriato è una questione di giudizio professionale.
• Non collegare i rischi ai sinistri. Il rischio senza abbinamento delle richieste non può essere collegato al test.
• Trascurare i risultati dell’anno precedente e le informazioni specifiche dell’azienda. L'intelligenza artificiale non conosce queste cose; Se non glielo dici, la mappa dei rischi sarà incompleta.

Suggerimento: dopo aver preparato la mappa dei rischi, chiedi all'IA "Quali sono i rischi che potrebbero essere stati trascurati in questa mappa?" chiedi al contrario. Questo ti aiuta a vedere i punti ciechi; Ma filtra tu stesso le idee.

In sintesi

Nella fase di pianificazione, l’intelligenza artificiale offre due potenti usi: il brainstorming sui rischi settoriali e il calcolo degli scenari di materialità. Tuttavia, valutare il rischio di errori significativi in ​​conformità all’ASA 315 e determinare la significatività in conformità all’ASA 320 rientra nel giudizio professionale. L’intelligenza artificiale fornisce informazioni generiche sui rischi e contabilità verificabile; Quale rischio è valido, quale indicatore scegliere e l'importo finale della materialità spetta al revisore. Ricalcola ogni moltiplicazione di materialità, filtra ogni idea di rischio specifica per il business.

Compito dell'applicazione

Scegli un'attività ipotetica (determina il settore, le dimensioni, i risultati dell'anno precedente). Con il potente modello di suggerimento riportato sopra, ottieni prima l’idea generica del rischio, quindi lo scenario di materialità. Trasforma l'elenco dei rischi dell'IA in una tabella a tre colonne: "rischio / reclamo rilevante / si applica a questa attività (Sì/No, giustificazione)". Verifica manualmente ogni moltiplicazione nello scenario di materialità e scrivi in ​​una frase la giustificazione per l'indicatore scelto.

lista di controllo

• [ ] Ho descritto l'attività in modo anonimo ma con un contesto sufficiente (settore, dimensioni, reperti storici).
• [ ] Ho filtrato le idee di rischio dell'IA attraverso conoscenze specifiche del business; Ho rimosso quelli non validi e ho aggiunto quelli mancanti.
• [ ] Ho associato ciascun rischio alla relativa asserzione contabile e l'ho collegato a un test.
• [ ] Ho verificato in modo indipendente ciascun prodotto e importo nello scenario di materialità.
• [ ] Ho giustificato la scelta dell'indicatore; Ho preso la decisione.
• [ ] Ho fissato la soglia per la materialità della performance e ovviamente per la non materialità.
• [ ] “Ci sono rischi che vengono trascurati?” Ho chiesto al contrario e ho filtrato le idee.