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Aug 16, 2023

L'avenir de la technologie d'audit, partie 3 : les grands cabinets

Alors que les entreprises auditées deviennent de plus en plus riches en données, les nouvelles technologies aident

Alors que les entreprises auditées deviennent de plus en plus riches en données, les nouvelles technologies aident les grands cabinets d'audit à affiner la qualité, la précision et la perspicacité de leurs audits.

En examinant l'industrie de l'audit, Stuart Cobbe - consultant principal chez The Analytical Accountant - constate des contrastes frappants entre la manière dont les petites et moyennes entreprises utilisent l'intelligence artificielle (IA) et les outils d'analyse, par rapport à ce qui se passe chez leurs homologues plus importants. "Il y a une division entre les audits réglementés par le Financial Reporting Council (FRC) et ceux couverts par l'ICAEW", dit-il. "Et cela correspond globalement à la taille et à la complexité des clients audités."

En tant qu'ancien responsable mondial de l'analyse et des connaissances du secteur chez le principal fournisseur de logiciels d'audit d'IA MindBridge, Cobbe s'intéresse de près à la manière dont des solutions telles que l'IA, les services bancaires ouverts et les outils d'analyse contribuent à l'évolution de l'audit.

« Dans les grandes entreprises », dit-il, « y compris le marché intermédiaire, l'adoption de tels outils continue de s'accélérer. En effet, dans de nombreux cas, elle atteint une masse critique, ce qui est attendu. une certaine forme d'analyse des données dans les revues - souvent basée sur l'apprentissage automatique ou l'IA - ainsi qu'une approche basée sur les données pour l'évaluation des risques et les tests de revenus."

KPMG, par exemple, héberge la plateforme intuitive d'« audit intelligent » Clara, optimisée par Microsoft Azure. Comme l'explique Matthew Campbell, directeur de la technologie de KPMG, l'entreprise a déjà identifié un certain nombre de cas d'utilisation de l'IA dans l'audit, dont l'un est la détection d'anomalies.

"Avec les outils d'analyse traditionnels", dit-il, "vous définissez généralement une série de règles et examinez un grand ensemble de données pour toute exception. Mais avec l'IA, vous fournissez une population de données au logiciel et il identifie rapidement tout ce qui est inhabituel - comme vous trouvez des aiguilles dans une botte de foin, sans savoir que ce sont les aiguilles que vous cherchez."

Campbell cite également la lecture de documents et l'audit de jugement comme des domaines où l'IA apporte une valeur ajoutée. "L'extraction d'informations et l'interprétation de gros volumes de données non structurées est un domaine en pleine croissance", déclare-t-il. "Sur le plan du jugement, l'IA joue un rôle de soutien dans le travail qui implique des éléments de prédiction ou de validation - par exemple, l'évaluation des actifs. Nous utilisons donc l'IA assez largement - principalement pour automatiser certaines parties du processus d'audit, ou pour compléter auditeurs lorsqu'ils appliquent leur propre jugement."

Dans ce contexte, Campbell définit l'audit continu activé par l'IA - l'examen minutieux des déclarations des clients sur une base continue et en temps réel - comme quelque chose vers lequel le secteur de l'audit travaille, plutôt qu'un cas d'utilisation avec un impact tangible et actuel. "La technologie est disponible", dit-il, "et je suis conscient qu'elle est utilisée dans une mesure limitée sur certaines missions d'audit interne - nous voyons donc généralement certaines entités que nous auditons utiliser cette technologie pour fournir une" première ligne de défense " type d'assurance, plutôt qu'une forme indépendante et externe. Mais il y a certainement de la place pour que cela aille dans cette direction. "

Sur une note plus actuelle, Campbell affirme que des outils innovants de traitement des données aident les auditeurs de KPMG à effectuer une analyse des causes profondes à deux fins basées sur les risques : l'exploration de processus et l'analyse des tendances.

L'exploration de processus cartographie rétrospectivement tous les itinéraires suivis par une transaction ou un processus métier, fournissant aux auditeurs une piste d'audit. Il détecte également les inefficacités, les risques et les erreurs. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour mettre en évidence le potentiel d'échecs sur des processus similaires à l'avenir.

L'analyse des tendances exploite les données pour identifier les tendances afin de comparer des entreprises, des industries et/ou des processus spécifiques similaires dans des analyses comparatives ou des tests de progression. Grâce à cette analyse, les auditeurs peuvent identifier des développements qui peuvent ne pas être immédiatement évidents à l'œil humain, mais qui pourraient révéler la cause profonde des risques systémiques.

"Par exemple", explique Campbell, "vous découvrirez peut-être que l'entreprise cliente a un employé surchargé qui approuve de nombreuses factures inexactes. Comme leur charge de travail totale peut impliquer le traitement de millions de factures, cela suggère qu'un problème important pourrait s'accumuler à long terme ."

Alors que l'environnement des affaires se numérise rapidement, dans quelle mesure Campbell pense-t-il que les nouvelles technologies affecteront la façon dont les grandes entreprises auditent les entreprises numériques pures - celles sans locaux physiques et avec des gammes de produits entièrement numériques ? "Il s'agit de comprendre l'industrie de la même manière que l'audit d'une entreprise agricole est différent de l'audit d'un fabricant", dit-il. "Conceptuellement, le processus sera similaire. Mais il y aura différents facteurs de risque et jugements comptables - par exemple, pas de locaux signifie moins d'accent sur les immobilisations, et les produits numériques signifient plus d'accent sur les actifs incorporels. Il est donc important d'introduire le bon niveau d'expertise, tant par le recrutement que par la montée en compétence.

Chez KPMG, l'amélioration des compétences contribue également à renforcer la compréhension des auditeurs des technologies émergentes, leur permettant d'auditer les différents nouveaux outils à leur disposition. "Nous avons une initiative appelée KPMG Audit University", explique Campbell. "Chaque année, nous faisons passer l'ensemble de notre pratique d'audit à travers ce programme, pour le mettre à jour sur les nouvelles normes et technologies. Cela donne à nos auditeurs la possibilité de se familiariser avec ces outils, afin qu'ils puissent déterminer la meilleure façon de les auditer, puis utilisez-les pour réaliser des audits de haute qualité sur le terrain."

Au sein du cabinet de taille moyenne Mazars, Paul Winrow, partenaire chargé de la qualité de l'audit, souligne les avantages d'outils tels que Confirmation et Circit qui automatisent les confirmations bancaires, ce qui marque une rupture avec le processus papier traditionnel et les inefficacités qui en découlent. "La rationalisation des confirmations a été un résultat important", dit-il. "Le flux de travail que nous avons maintenant avec les plateformes numériques est tellement plus efficace que l'ancien système consistant à envoyer des demandes sur papier, à attendre des confirmations et à appeler la banque pour les relancer.

"Mais en même temps, nous ne devons pas sous-estimer les gains de qualité. À mon avis, les confirmations sont un élément essentiel de la qualité de l'audit - certains des scandales les plus médiatisés qui ont frappé le secteur de l'audit ces dernières années tournaient autour de l'absence de confirmations vitales. Donc, pour moi, l'automatisation du processus est une étape tellement évidente à franchir. Oui, c'est beaucoup plus efficace, mais la rapidité et l'exhaustivité des réponses aux confirmations sont également importantes pour améliorer la qualité.

Winrow est encore plus enthousiasmé par le potentiel de l'open banking pour améliorer la qualité. L'année dernière, Mazars, un groupe d'autres cabinets d'audit et Circit ont cosigné une lettre ouverte aux régulateurs, demandant que les données disponibles pour les auditeurs dans le cadre des règles actuelles de l'open banking soient élargies afin de maximiser l'impact sur la qualité de l'audit.

« Si nous pouvons mettre en place un système bancaire ouvert correctement », dit-il, « alors, du point de vue de la qualité, cela changerait la donne. Au lieu de vérifier les transactions et de choisir un certain nombre d'échantillons à tester, vous recherchez simplement des valeurs aberrantes – et le plus l'ensemble de données est large, plus elles sont faciles à repérer. Cela permet aux auditeurs de se concentrer davantage sur les aspects critiques de l'audit.

Où ces évolutions pourraient-elles mener les grandes entreprises au cours des cinq prochaines années ?

"Nous verrons l'ensemble des compétences changer pour l'auditeur du futur", déclare Campbell. "Les entreprises clientes sont de plus en plus riches en données. Nous avons donc besoin d'outils qui garderont le contrôle de ces données et fourniront des audits de haute qualité. La technologie ne remplacera jamais complètement les gens - mais parallèlement aux compétences traditionnelles, la nouvelle génération d'auditeurs aura également besoin être en partie data scientist et en partie technologue."

Et comment ces technologies pourraient-elles affecter les frontières traditionnelles entre petites, moyennes et grandes entreprises ? Campbell déclare : « À mesure que les barrières à l'utilisation diminuent, on pourrait affirmer que ces outils sont accessibles à tous. Mais de même, les grandes entreprises ont toujours la capacité d'investir dans des technologies propriétaires. Je pense donc que la nature des distinctions change, plutôt que les distinctions elles-mêmes."

L'éminent futuriste et consultant Rohit Talwar, PDG de Fast Future, adopte un point de vue différent. "Compte tenu des problèmes de responsabilité et d'échelle liés au bon fonctionnement de l'IA", dit-il, "nous pourrions voir la formation de nouvelles alliances entre les fournisseurs de technologie et les experts en audit. En tant que tel, dans les prochaines années, nous pourrions voir certains des plus tech les partenaires avisés des grands partenariats se séparent dans un modèle de type franchisé - opérant sous la marque principale de l'entreprise, mais fonctionnant essentiellement comme des fiefs Bien qu'ils puissent acheter certains services de l'entreprise faîtière, beaucoup proviendront également d'autres fournisseurs. "

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