Diretor técnico do novo grupo de auditoria global da Kreston, membro do Institute of Chartered Accountants of India e tem mais de 20 anos de experiência no domínio dos serviços financeiros, da consultoria em matéria de transacções e da prática de garantia de riscos.
Vice-presidente do Instituto de Auditores Internos de Israel, tem mais de 25 anos de experiência em gestão do risco, auditoria interna e conceção e avaliação de controlos, e é especialista em ajudar as organizações a compreender e avaliar os riscos nas suas operações, avaliar a conceção de processos e controlos e fornecer soluções personalizadas para melhorar a eficácia e o valor da auditoria interna.
Auditoria e tecnologia: os benefícios e os riscos
Outubro 18, 2022
A tecnologia está a desempenhar um papel cada vez mais importante na profissão de auditor, uma vez que a capacidade das aplicações informáticas para recolher dados, analisar padrões, manter registos e muito mais se torna cada vez mais sofisticada.
Este facto trouxe várias vantagens para os próprios auditores, bem como para os clientes com quem trabalham. Com a evolução tecnológica, muitos prevêem melhorias na eficiência, na poupança de custos e na qualidade do trabalho de auditoria.
Mas, embora seja fácil deixar-se levar pelo entusiasmo do progresso, também é importante reconhecer os riscos e os desafios colocados pela adoção de novas tecnologias numa auditoria.
Os auditores devem agora refletir cuidadosamente sobre os métodos e ferramentas que utilizam, os recursos de que necessitam e as precauções que devem tomar ao utilizar estes sistemas.
As vantagens das novas tecnologias no domínio da auditoria
Várias tecnologias têm um papel a desempenhar na auditoria e na contabilidade, mas, nos últimos anos, a atenção tem-se centrado em três áreas fundamentais:
- automatização robótica de processos (RPA)
- cadeia de blocos
- inteligência artificial e análise de dados (IA&DA).
Cada uma destas tecnologias oferece diferentes benefícios aos profissionais de auditoria em diferentes áreas de trabalho.
A RPA, por exemplo, funciona através da implementação de scripts para realizar tarefas de rotina em cima dos sistemas existentes. Estes interagem com as aplicações de software da mesma forma que um ser humano: copiando dados de um sistema para outro, por exemplo, ou organizando essa informação.
Como tal, permite aos auditores reduzir o tempo que, de outra forma, seria gasto em tarefas mais básicas e repetitivas, melhorando a eficiência e a produtividade e, em muitos casos, permitindo uma recolha de dados mais fiável.
Ao libertar tempo, também abre a possibilidade de o pessoal realizar um trabalho mais valioso e baseado em juízos de valor – mais uma vez, tornando o processo de auditoria mais eficiente e trazendo mais valor para o cliente.
E como a RPA tende a ser altamente estruturada, seguindo uma série de instruções, é mais fácil de gerir e auditar do que se estas acções fossem executadas por um ser humano. Através das plataformas de RPA, os auditores podem ver todas as actividades do bot e as tarefas exactas que este completou.
A cadeia de blocos pode proporcionar benefícios de transparência num grau ainda maior. Desenvolvimentos como os contratos inteligentes e os sistemas de pagamento baseados em registos imutáveis e descentralizados oferecem o potencial para pistas de auditoria sólidas e relatórios financeiros mais fiáveis.
As tecnologias de IA&DA podem, entretanto, fornecer ferramentas poderosas para analisar padrões em grandes volumes de dados, eliminando potencialmente a necessidade de amostragem como parte do processo de auditoria.
Isto pode ser utilizado para identificar e realçar transacções anómalas, que um auditor pode então investigar mais aprofundadamente.
Erros e limitações
Embora estas tecnologias tenham potencial para melhorar os processos de auditoria, continua a existir o risco de erro, humano ou não.
Por exemplo, embora os dados armazenados na cadeia de blocos sejam por natureza imutáveis, isso não significa que sejam à prova de fraude ou de erros – não há garantia de que a informação tenha sido introduzida corretamente.
Isto pode apresentar riscos reais para a integridade dos dados registados desta forma, com consequências económicas potencialmente importantes se ferramentas como os contratos inteligentes forem utilizadas em grande escala.
Do mesmo modo, a qualidade dos dados produzidos através da automatização (RPA ou IA&DA) dependerá em grande medida da qualidade dos dados que entram. E depois de obter os resultados, estes ainda precisam de ser interpretados e compreendidos por um ser humano.
Os dados anómalos identificados através da IA, por exemplo, podem revelar-se um falso alarme e não constituir uma preocupação de auditoria. Para evitar perdas de tempo ou a aplicação incorrecta dos dados, esta informação deve ser gerida por alguém com conhecimentos de estatística e que utilize o seu discernimento na interpretação dos resultados.
Para os auditores que implementam novas tecnologias, é importante supervisionar as aplicações que estão a ser utilizadas, monitorizá-las de forma consistente e ter, pelo menos, uma compreensão funcional da tecnologia e das suas limitações.
Pessoas e formação
À medida que a automatização aumenta, muitas pessoas receiam que os seus empregos se tornem obsoletos, e essa preocupação está tão presente no sector da contabilidade como em qualquer outro.
Embora seja verdade que a automatização eliminará a necessidade de o pessoal gerir ele próprio certas tarefas manuais, os defensores destas tecnologias argumentam frequentemente que elas irão simplesmente mudar a natureza do trabalho das pessoas.
Com as tarefas mais básicas resolvidas, haverá uma maior necessidade de funções que exijam análise e julgamento humano – aquelas que, em última análise, são mais valiosas para a empresa de auditoria e para os seus clientes, mas também, em muitos casos, mais interessantes e gratificantes.
Dito isto, é importante levar a sério as preocupações dos funcionários ao adotar novas tecnologias. Os trabalhadores podem preocupar-se não só com o facto de a sua função se tornar redundante, mas também com o facto de perderem um aspeto de que gostam ou de terem de fazer uma nova formação numa nova área.
A automatização pode exigir que o pessoal em início de carreira desempenhe tarefas mais complexas e exigentes em termos de avaliação numa fase mais precoce da sua carreira do que anteriormente. Por sua vez, este facto pode colocar desafios aos gestores que supervisionam esse trabalho.
IA e transparência
Outro risco advém da utilização crescente da IA, como a aprendizagem automática. Em comparação com a automatização mais rotineira, a implementação da IA confere maior autonomia ao software. Isto pode permitir actividades mais sofisticadas, mas também significa menos visibilidade sobre a forma como os resultados são produzidos.
A IA pode atuar de formas imprevistas e não deixa praticamente nenhuma pista de auditoria para explicar como chegou à sua conclusão. Esta falta de visibilidade significa que os auditores não podem confiar nos seus resultados ou utilizá-los como provas.
Atualmente, a IA e a análise de dados não são amplamente ensinadas nos estudos de contabilidade, deixando uma lacuna de conhecimento no sector.
Para tirar o máximo partido das oportunidades oferecidas por esta tecnologia e evitar interpretar mal ou manipular mal os seus dados, os profissionais de auditoria terão de melhorar as suas competências para compreenderem os fundamentos do seu funcionamento.
Ética e conformidade
Por último, há várias questões éticas importantes a considerar quando se analisam as novas tecnologias no domínio da auditoria.
A cadeia de blocos, por exemplo, é notoriamente intensiva em termos de recursos para funcionar. A quantidade de energia necessária para operar sistemas na cadeia de blocos é significativa não só pelo seu custo financeiro para a empresa, mas também pelas suas consequências ambientais.
Por outro lado, a IA&DA exige frequentemente a recolha de grandes volumes de dados, o que pode dar origem às suas próprias questões éticas e jurídicas. As empresas de auditoria ou outras organizações que implementam a aprendizagem automática devem refletir cuidadosamente sobre a sua fonte de dados e a sua conformidade com os quadros jurídicos.
Por exemplo, as empresas sediadas na UE ou que tratam dados de pessoas na UE terão de pensar na forma como estão a cumprir os requisitos do regulamento geral sobre a proteção de dados (RGPD), bem como do seu equivalente no Reino Unido.
Fale-nos do impacto das novas tecnologias na auditoria.
