Ganhos:
- Capacidade de usar inteligência artificial como gerador e redator de ideias de risco no processo de identificação do risco de distorção relevante, conhecendo o negócio e seu ambiente
- Capacidade de criar scripts de cálculos de limites de materialidade e insignificância com suporte de inteligência artificial e verificar cada número de forma independente
- Capacidade de sustentar que a avaliação final do risco e o julgamento da materialidade pertencem ao julgamento profissional do auditor e que a inteligência artificial apenas fornece informações
Uma boa auditoria é ganha ou perdida na mesa, muito antes do trabalho de campo. Se um auditor começar sem conhecer o negócio, sem adivinhar onde há grande probabilidade de errar e sem direcionar seus recursos (tempo, equipe, testes) para esses riscos, ele poderá olhar nos lugares errados, por mais que trabalhe. Portanto, a BDS 315 (Norma para determinar e avaliar o risco de distorção material através do conhecimento do negócio e do seu ambiente) e a BDS 320 (Norma de materialidade em auditoria) estabelecem a estrutura da auditoria.
Nesta unidade, abordaremos como você pode aplicar a IA às duas tarefas principais da fase de planejamento – cálculo de materialidade e mapeamento de riscos – como parceiro de ideias e gerador de rascunhos, mas por que você sempre será o juiz final. Vamos esclarecer dois conceitos primeiro. Uma distorção material é um erro ou fraude nas demonstrações financeiras que, individual ou coletivamente, é suficientemente grande para afetar as decisões económicas dos utilizadores das demonstrações. A avaliação de risco é um esforço para determinar em que conta, classe de transações ou divulgação, e por que razão, tal distorção tem maior probabilidade de ocorrer.
Conhecendo o negócio: onde a IA se torna um parceiro de pensamento
A ISA 315 pede ao auditor que conheça a entidade e o ambiente em que opera (indústria, legislação, modelo de negócio, controlo interno). Durante este processo de reconhecimento, o auditor pergunta “o que normalmente corre mal nesta linha de negócios?” ele pergunta. É aqui que a IA é um valioso parceiro de brainstorming: pode listar rapidamente as áreas de risco típicas de uma indústria, padrões comuns de fraude contabilística, sazonalidade e complexidades de reconhecimento de receitas. Mas atenção: esta lista dada pela IA é geral e genérica; não reconhece sua empresa. Portanto, o resultado é um “rascunho de lista de verificação”, não uma “avaliação de risco”.
Vamos configurar o processo passo a passo:
- Dê o contexto. Descreva anonimamente o setor, o tamanho, o modelo de negócios e os recursos notáveis da empresa. (Sem nome, TIN.)
- Solicite uma ideia genérica de risco. “Onde está o risco de distorção material normalmente elevado neste tipo de negócio?” perguntar. A IA fornece um mapa inicial.
- Personalize para negócios. Filtre a lista da IA com fatos que você conhece (histórico desta empresa, controles internos, descobertas do ano anterior). Alguns riscos não se aplicam a este negócio; Alguns são riscos únicos que a IA nunca verá.
- Amarre-o com evidências. Vincule cada risco ao teste que você abordará no estudo de campo.
Dica: pense na IA como “onde pode haver risco de distorção relevante?” Use-o para fazer você pensar; Não para fazer você dizer “é aqui que está o risco, com certeza”. A avaliação de riscos é um julgamento profissional; risco de brainstorming de ideias.
Materialidade: número, mas número baseado em julgamento
A ISA 320 exige que o auditor determine um nível de materialidade ao iniciar a auditoria. Na prática, isto começa com a escolha de um indicador (por exemplo, impostos antes do lucro, receitas, activos totais ou capital próprio) e aplicando-lhe uma percentagem. Por exemplo, 5% do lucro antes de impostos de operações contínuas ou 0,5-1% da receita. Esta não é uma fórmula mecânica: o auditor decide qual indicador é mais significativo para o negócio, qual será o percentual e o valor final. A materialidade do desempenho (o limite inferior definido abaixo da materialidade para reforçar os testes durante o planeamento) e o limite claramente sem importância (o limite de diferenças demasiado pequenas para serem comunicadas) também são determinados.
AI é uma excelente calculadora e mecanismo de cenário aqui: calcula instantaneamente os valores para diferentes indicadores e porcentagens, colocando-os à sua frente em uma tabela. Mas a escolha do indicador e o julgamento final são seus. A tabela a seguir mostra uma saída de cenário típica (os números são exemplos):
indicador
Quantidade (TL)
% aplicada
Materialidade (TL)
lucro antes de impostos
12.000.000
5%
600.000
receita
240.000.000
0,5%
1.200.000
Ativos totais
180.000.000
1%
1.800.000
patrimônio líquido
90.000.000
2%
1.800.000
Olhando para esta tabela, o auditor pensa: “Se os lucros forem instáveis, uma materialidade baseada na receita pode ser mais razoável; mas se o principal interesse dos utilizadores neste negócio for a rentabilidade, o lucro antes de impostos é mais apropriado”. Esta avaliação é um julgamento profissional que a IA não pode substituir. IA calcula quatro cenários em 5 segundos; Você decide qual está correto.
Atenção: Verifique o cenário de materialidade fornecido pela IA. Refaça você mesmo o cálculo da porcentagem (600.000 é realmente 5% de 12.000.000?) E certifique-se de que os indicadores estão nos valores corretos. A IA pode realizar a multiplicação incorretamente ou usar o valor errado.
Mapa de risco: rascunhos de IA, auditor dá prioridade
Um mapa de riscos é uma planilha que reúne os riscos identificados em um só lugar e atribui avaliações (probabilidade, impacto, reivindicação relevante, testes planejados) a cada um. Asserções em contabilidade são verdades que a administração afirma implicitamente sobre uma conta ou transação: realidade/existência, integridade, precisão, avaliação, periodicidade (corte), direitos-obrigações, apresentação. Por exemplo, “a renda está completa” é uma afirmação de integralidade; “As ações são avaliadas pelo seu valor realizável líquido” é uma afirmação de avaliação.
A IA funciona bem para transformar uma lista bruta de riscos em um mapa organizado: mapeando cada risco para a reivindicação correspondente, listando possíveis testes, formatando a tabela. Mas nunca deixe duas coisas para ele: (1) qual risco realmente se aplica a este negócio, (2) priorização de riscos. Eles determinam onde você gasta seus recursos de auditoria e impactam diretamente a qualidade da auditoria.
três mini cases
Caso 1 — Uso correto. Um executivo de auditoria fez um brainstorming sobre os riscos para um cliente de varejo recém-adquirido. Pergunte à IA “onde está o risco de distorção relevante normalmente alto em um negócio de varejo com várias filiais?” ele perguntou; Ele recebeu um rascunho de 11 itens, como gestão de caixa, diferenças de contagem de estoque, corte de receitas, manipulação de devoluções/descontos. Ele filtrou isso através de seu próprio conhecimento: o cliente teve vendas baixas à vista (pesadas no cartão), reduzindo esse risco; Mas o risco de corte de stock, que a IA não deixou escapar, foi crítico neste negócio porque houve uma campanha intensa no final do ano. Resultado: a IA entregou a semente, o auditor customizou o mapa para o negócio.
Caso 2 — Erro de multiplicação de significância. Um membro da equipe fez com que a IA calculasse um cenário de cardinalidade. YZ erroneamente considerou a receita como 24 milhões em vez de 240 milhões e aumentou a materialidade para 120.000 TL. O membro da equipe colocou isso no planejamento sem verificação; Como a materialidade do desempenho estava subdeterminada, a equipe começou a testar centenas de itens adicionais desnecessariamente. O valor foi corrigido quando o responsável percebeu. Lição: Recalcular cada multiplicação de IA.
Caso 3 — Confundir a lista pública com uma empresa. Um estagiário colou a lista genérica de “riscos da indústria da construção” fornecida por YZ na planilha de avaliação de risco. No entanto, este cliente não tinha o risco de “percentagem de manipulação de conclusão em contratos de construção plurianuais” listado (o cliente era um fornecedor de materiais, não um subcontratado); Por outro lado, o risco específico do cliente de “preços de transferência em vendas intragrupo” não estava na lista. Confundir a lista geral com uma avaliação específica do negócio inflacionou e deixou os riscos incompletos.
Alerta fraco / Alerta forte
Alerta fraco:
Conte-nos os riscos e a materialidade desta empresa.
Problema: o negócio não é apresentado, o indicador e o valor não são informados e a IA é feita para produzir um “certo risco” e um valor de materialidade fictício.
Alerta poderoso:
Sua função: você é o assistente de planejamento de um auditor independente. O julgamento final de risco e materialidade é meu.Contexto (anónimo): Uma empresa de retalho alimentar de média dimensão e multi-ramos. Há uma campanha intensa no final do ano. Vendas baseadas em cartão, pouco dinheiro. Constatação do ano anterior: variações na contagem de estoques. Tarefa A - Ideia de risco: Liste as áreas onde o risco de distorções relevantes normalmente seria alto neste tipo de negócio, mapeando cada uma para a afirmação contábil relevante (completude, veracidade, periodicidade/corte, avaliação, etc.). Observe que estes são GERAIS e a avaliação específica do negócio pertence a mim. Tarefa B - Cenário de materialidade:Calcular a tabela de cenário de materialidade com %s para os seguintes indicadores; Mostre cada multiplicação claramente para que eu possa verificá-la. Eu decidirei qual indicador escolher.- Lucro antes de impostos: 12.000.000 TL- Receita: 240.000.000 TL- Ativos totais: 180.000.000 TLRregra: Não invente números para os quais não tenha fornecido dados.
Essa solicitação é forte porque apresenta o negócio, exige a correspondência de reivindicações, torna a conta verificável e deixa a decisão para o auditor.
Erros comuns
- Confundir a lista geral de riscos com uma avaliação de negócios. Colocar a saída genérica da IA na planilha sem filtrá-la.
- Não verificando a multiplicação de cardinalidade. Não perceber o erro da IA em quantidade ou porcentagem.
- Deixando a seleção do indicador para AI. Qual indicador é apropriado é uma questão de julgamento profissional.
- Não conectar riscos a sinistros. O risco sem correspondência de sinistros não pode ser vinculado ao teste.
- Negligenciar as conclusões do ano anterior e informações específicas do negócio. A IA não sabe dessas coisas; Se você não contar a ele, o mapa de risco ficará incompleto.
Dica: Depois de preparar o mapa de riscos, pergunte à IA “Quais são os riscos que podem ter sido esquecidos neste mapa?” pergunte ao contrário. Isso ajuda você a ver pontos cegos; Mas filtre você mesmo as ideias.
Resumindo
Na fase de planeamento, a IA traz duas utilizações poderosas: brainstorming de risco setorial e cálculo de cenários de materialidade. Mas avaliar o risco de distorção relevante de acordo com a ASA 315 e determinar a materialidade de acordo com a ASA 320 é julgamento profissional. A IA fornece informações genéricas sobre riscos e contabilidade verificável; Qual risco é válido, qual indicador escolher e o valor final da materialidade cabem ao auditor. Recalcule cada multiplicação de materialidade, filtre cada ideia de risco específica do negócio.
Tarefa de aplicativo
Escolha um negócio hipotético (determine o setor, o tamanho, a conclusão do ano anterior). Com o poderoso padrão de alerta acima, primeiro tenha a ideia genérica do risco e depois o cenário de materialidade. Transforme a lista de riscos da IA em uma tabela de três colunas: “risco/afirmação relevante/aplica-se a este negócio (S/N, justificativa)”. Verifique manualmente cada multiplicação no cenário de materialidade e escreva em uma frase a justificativa do indicador escolhido.
lista de verificação
- [ ] Descrevi o negócio anonimamente, mas com contexto suficiente (setor, tamanho, resultados históricos).
- [ ] Filtrei as ideias de risco da IA através de conhecimento específico do negócio; Removi os inválidos e adicionei os que faltavam.
- [ ] Mapeei cada risco à afirmação contábil relevante e vinculei-o a um teste.
- [ ] Verifiquei de forma independente cada produto e valor no cenário de materialidade.
- [ ] justifiquei a escolha do indicador; Eu tomei a decisão.
- [ ] Eu estabeleci o limite para a materialidade do desempenho e, obviamente, para a não materialidade.
- [ ] “Existe algum risco que está sendo negligenciado?” Perguntei ao contrário e filtrei as ideias.