數據分析如何使傳統稽核走向淘汰［ＡＩ翻譯文章］

在這個數據為王的時代，傳統審計已死

在這個數據成為新石油的時代，傳統的審計方法已經過時。數據分析正在徹底顛覆審計方式。你要麼搭上數據分析這艘船，要麼留在岸邊。請做出選擇。

一個時代的終結：為何傳統審計已死

傳統的審計方法——包括統計抽樣和人工審查——在紙質文件和列印報表的時代確實行之有效。然而，在當今的數位生態系統中，企業每天在多個平台上處理數百萬筆交易，這種方法無異於在蒙上眼睛的情況下大海撈針。

由於年度審計是被動的，往往是在損害已經發生後才發現問題。這種滯後性導致審計無法即時提供資訊，讓利益相關者越來越無法接受。

數據分析革命

數據分析正在革新審計流程，提供了過去認為不可能的能力。以下是一些顛覆性的變革：

• 即時分析大規模數據：數據分析工具能夠在幾秒內檢查數百萬筆交易，精確識別模式、異常和風險。
• 機器學習預測風險：機器學習演算法可以在高風險交易發生之前就預測其可能性。
• 自然語言處理（NLP）即時識別合規問題：NLP 可在數千筆記錄中迅速發現合規異常，確保企業符合監管標準。

新時代的審計專業人員：從抽樣測試者到策略顧問

傳統方式：選擇樣本、人工測試、計算數據。
新時代方式：現代審計師不僅需要具備傳統的專業知識，還需要掌握數據科學技能。不僅要理解數據的意義，更要學會如何利用數據分析來獲取商業洞察，為企業創造價值。

審計專業人員的行動指南

為了在這個新時代保持競爭力，審計人員必須適應和成長。以下是幾個具體的行動建議：

1. 投資於數據分析培訓

提升整個團隊的數據分析能力。培訓計畫應涵蓋技術技能與分析思維，確保團隊能夠靈活運用數據分析技術。（譯者建議可透過學習稽核分析工具如 Arbutus 來達到學習效果)

2. 升級工具箱

探索並採用進階數據分析工具，如 R、Python、Alteryx 和 SQL，以提升數據處理與分析能力。

3. 實施持續監控

建立即時數據分析系統，提早識別潛在異常，從年度審計轉變為持續監測，提升風險管理能力。

4. 強化風險評估流程

利用數據分析識別高風險領域，並透過**預測分析（Predictive Analytics）**來預測潛在風險與機會，提升企業決策的前瞻性。

5. 應用數據視覺化技術

不要只呈現數據，而是用數據講故事。運用視覺化工具（如 Superset、Tableau 和 Power BI）來展示關鍵洞察與趨勢，讓決策者更直觀地理解數據背後的意義。（譯者建議目前 Arbutus V8 已具備視覺化功能， 可考慮初期採用)

6. 跨部門協作

與工程、IT、數據科學及財務團隊密切合作，確保數據分析無縫整合到審計流程中，實現更高效的審計模式。

審計行業的十字路口

審計行業正處於轉折點。傳統審計方法已無法應對當前的數據挑戰，數據分析已經徹底改變了審計流程。

為了為企業和利益相關者創造更大價值，審計人員必須擁抱變革，積極培養必要的技能與專業知識，以適應數據驅動的未來。

關於作者

Muema Lombe，持有 CISA、CRISC、CGEIT、CRMA、CSSLP、CDPSE 等專業認證，目前負責 Airbnb 的技術審計與數據分析。他擁有超過 10 年的專業經驗，涵蓋外部審計、內部審計、技術審計、合規與安全領域，從四大會計師事務所（Big 4）到高速成長的科技初創企業皆有豐富的經歷。

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