Snoei - Toepassing van (big) data-analyse in de MKB-jaarrekeningcontrole in een relatief
eenvoudige omgeving (2015)
Samenvatting
Ook de MKB-accountant kan bij de accountantscontrole van kleinere, minder complexe
controleomgevingen gebruik maken van (big) data-analyse. De (relatieve) kleinschaligheid van een
onderneming hoeft geen verhindering te zijn om data-analyse toe te passen. Het is belangrijk om bij
de toepassing van (big) data-analyse creatief op zoek te gaan naar geschikte benchmarks en
alternatieve informatiebronnen en een (zoveel mogelijk) directe link naar relevante beweringen in
de jaarrekening te construeren. De controlebenadering die hierop het beste aansluit, is de Business
Risk Auditcontrolebenadering (BRA). Deze benadering staat daarom centraal in deze bijdrage over
de toepassing van data-analyse. De MKB-accountant beoordeelt in dat kader via een geïntegreerde
controleaanpak het verdienmodel dat de ondernemingsleiding hanteert, de kwaliteit van de interne
beheersing, en de beschikbaarheid van passende benchmarks. Een professioneel-kritische instelling
van de accountant is onontbeerlijk om de betrouwbaarheid van de data toereikend te beoordelen en
te documenteren.
Relevantie voor de praktijk
Gebruikmaking van (big) data-analyse in de controlepraktijk is voor een belangrijk deel nog
onontgonnen terrein. Dit artikel heeft als doel bij te dragen aan het wegnemen van de
koudwatervrees van de MKB-accountant om (big) data-analyse te kunnen toepassen en de
meerwaarde daarvan in te zien.
Inleiding
Een algemene vraag binnen de audit is welke invloed het gebruik van (big) data heeft op de
efficiency en effectiviteit van de controleopdracht. In de praktijk gebruiken weinig non Big 4
kantoren hier speciale software voor, omdat ze de meerwaarde er niet van inzien. In dit artikel
wordt ingegaan op welke wijze data-analyse in de mkb-controlepraktijk (de niet-complexe
omgevingen) effectief kan worden ingezet.
Eerst gaat de auteur in op de Business Risk Auditing (BRA)-controlebenadering, omdat deze
controlebenadering aansluit op wat met (big) data-analyse in de controlepraktijk kan worden
bereikt. Na deze bredere inkadering van het onderwerp gaan ze nader in op de inpassing van data-
analyse in het domein van de cijferanalyse.
Business risk audit als vertrekpunt voor (big) data-analyse
Doelstellingen van de controle en van de accountant
Data-analyse wordt door de accountant ingezet als één van de controlemiddelen bij het verzamelen
van controlebewijs. De accountant heeft de mogelijkheid om extern en intern beschikbare
informatie van de entiteit aan elkaar te koppelen.
Data-analyse heeft hiermee een functie in de doelstellingen van de accountant, waarvan de eerste
in Standaard 200.11 relevant is in het kader van dit artikel: het verkrijgen van een redelijke mate
van zekerheid dat de financiële overzichten vrij zijn van een afwijking van materieel belang, ten
gevolge van (bewuste) fraude of (onbewuste) fouten. Dit wordt verkregen indien de accountant
voldoende en geschikte controle-informatie heeft verzameld die het controlerisico tot een
aanvaardbaar niveau terugbrengt (Standaard 200.5). Een belangrijke vraag die in dit artikel verder
wordt uitgewerkt, is of het toepassen van data-analyse bijdraagt aan het verkrijgen van de
gewenste zekerheid.
, De BRA-controlebenadering
Op basis van het voorgaande wordt reeds duidelijk dat sprake is van samenhang tussen risico-
inschattingen enerzijds en het uitvoeren van een mix van werkzaamheden anderzijds. Vanwege
deze samenhang nemen wij ons vertrekpunt bij een modernere controlebenadering (de business risk
audit). Dit vertrekpunt is mede ingegeven doordat de BRA-controlebenadering mede als
uitgangspunt heeft dat entiteiten steeds meer internationale transacties aangaan, de wereld steeds
complexer wordt, verdienmodellen van de controlecliënt aan verandering onderhevig zijn, controle
cliënten steeds meer beschikken over geïntegreerde geautomatiseerde systemen, en data veel meer
dan voorheen publiek beschikbaar zijn.
De BRA-controlebenadering heeft als basisuitgangspunt het Audit Risk Model. In dit denkmodel
wordt ervan uitgegaan dat het audit risk kan worden beperkt als gevolg van een verminderd
inherent risico, interne controlerisico, cijferanalyserisico en steekproefrisico.
In principe zijn hier twee elementen aan toegevoegd (Bell et al. 1997): (1) cliënt-specifieke
bedrijfsrisico’s, en (2) interne beheersingsmaatregelen op organisatieniveau, waaronder de
zogenaamde monitoring controls. De kern van deze controlebenadering is uiteindelijk in 2003
geïncorporeerd in de internationale controlestandaarden 315 en 330. De uitwerking van deze
benadering is dat de controlerend accountant zijn kennis verder verdiept over de klantomgeving, de
strategie en de doelstellingen om een gedegen risicoanalyse uit te voeren (Knechel et al., 2010).
Daarnaast hebben Bell et al. (2005) aandacht besteed aan de verzameling van het controlebewijs:
triangulation of evidence. Dit is een methode waarin bewijsmateriaal vanuit verschillende bronnen
wordt geanalyseerd.
Dit is eigenlijk dus gewoon het SSA, zie college 1 !
Omdat er uit verschillende bronnen bewijsmateriaal wordt verzameld ter onderbouwing van de
risico-inschatting, is er in toenemende mate sprake van indirect bewijs in een zichzelf herhalend
proces: in een iteratief controleproces worden voortdurend nieuwe risico’s onderkend waarop wordt
ingespeeld met passende controlewerkzaamheden.
Business risk auditing en informatiobronnen
De omvang van digitale data is de laatste jaren fors toegenomen. De accountant heeft hierdoor
meer mogelijkheden om data vanuit verschillende bronnen te analyseren, waardoor het
controlebewijs aan overtuigingskracht wint.
Onderzoek geeft aan dat gegevensgerichte cijferanalyse (samen met de beoordeling van de interne
beheersing van bedrijfsrisico’s) van groot belang is in de BRA-controlebenadering om de
bedrijfsactiviteiten te evalueren en onjuistheden van materieel belang te kunnen ontdekken.
De accountant moet zich onafhankelijk van de cliënt een oordeel vormen over de financiële
overzichten. En dat is waar de toegevoegde waarde van het hanteren van verschillende
eenvoudige omgeving (2015)
Samenvatting
Ook de MKB-accountant kan bij de accountantscontrole van kleinere, minder complexe
controleomgevingen gebruik maken van (big) data-analyse. De (relatieve) kleinschaligheid van een
onderneming hoeft geen verhindering te zijn om data-analyse toe te passen. Het is belangrijk om bij
de toepassing van (big) data-analyse creatief op zoek te gaan naar geschikte benchmarks en
alternatieve informatiebronnen en een (zoveel mogelijk) directe link naar relevante beweringen in
de jaarrekening te construeren. De controlebenadering die hierop het beste aansluit, is de Business
Risk Auditcontrolebenadering (BRA). Deze benadering staat daarom centraal in deze bijdrage over
de toepassing van data-analyse. De MKB-accountant beoordeelt in dat kader via een geïntegreerde
controleaanpak het verdienmodel dat de ondernemingsleiding hanteert, de kwaliteit van de interne
beheersing, en de beschikbaarheid van passende benchmarks. Een professioneel-kritische instelling
van de accountant is onontbeerlijk om de betrouwbaarheid van de data toereikend te beoordelen en
te documenteren.
Relevantie voor de praktijk
Gebruikmaking van (big) data-analyse in de controlepraktijk is voor een belangrijk deel nog
onontgonnen terrein. Dit artikel heeft als doel bij te dragen aan het wegnemen van de
koudwatervrees van de MKB-accountant om (big) data-analyse te kunnen toepassen en de
meerwaarde daarvan in te zien.
Inleiding
Een algemene vraag binnen de audit is welke invloed het gebruik van (big) data heeft op de
efficiency en effectiviteit van de controleopdracht. In de praktijk gebruiken weinig non Big 4
kantoren hier speciale software voor, omdat ze de meerwaarde er niet van inzien. In dit artikel
wordt ingegaan op welke wijze data-analyse in de mkb-controlepraktijk (de niet-complexe
omgevingen) effectief kan worden ingezet.
Eerst gaat de auteur in op de Business Risk Auditing (BRA)-controlebenadering, omdat deze
controlebenadering aansluit op wat met (big) data-analyse in de controlepraktijk kan worden
bereikt. Na deze bredere inkadering van het onderwerp gaan ze nader in op de inpassing van data-
analyse in het domein van de cijferanalyse.
Business risk audit als vertrekpunt voor (big) data-analyse
Doelstellingen van de controle en van de accountant
Data-analyse wordt door de accountant ingezet als één van de controlemiddelen bij het verzamelen
van controlebewijs. De accountant heeft de mogelijkheid om extern en intern beschikbare
informatie van de entiteit aan elkaar te koppelen.
Data-analyse heeft hiermee een functie in de doelstellingen van de accountant, waarvan de eerste
in Standaard 200.11 relevant is in het kader van dit artikel: het verkrijgen van een redelijke mate
van zekerheid dat de financiële overzichten vrij zijn van een afwijking van materieel belang, ten
gevolge van (bewuste) fraude of (onbewuste) fouten. Dit wordt verkregen indien de accountant
voldoende en geschikte controle-informatie heeft verzameld die het controlerisico tot een
aanvaardbaar niveau terugbrengt (Standaard 200.5). Een belangrijke vraag die in dit artikel verder
wordt uitgewerkt, is of het toepassen van data-analyse bijdraagt aan het verkrijgen van de
gewenste zekerheid.
, De BRA-controlebenadering
Op basis van het voorgaande wordt reeds duidelijk dat sprake is van samenhang tussen risico-
inschattingen enerzijds en het uitvoeren van een mix van werkzaamheden anderzijds. Vanwege
deze samenhang nemen wij ons vertrekpunt bij een modernere controlebenadering (de business risk
audit). Dit vertrekpunt is mede ingegeven doordat de BRA-controlebenadering mede als
uitgangspunt heeft dat entiteiten steeds meer internationale transacties aangaan, de wereld steeds
complexer wordt, verdienmodellen van de controlecliënt aan verandering onderhevig zijn, controle
cliënten steeds meer beschikken over geïntegreerde geautomatiseerde systemen, en data veel meer
dan voorheen publiek beschikbaar zijn.
De BRA-controlebenadering heeft als basisuitgangspunt het Audit Risk Model. In dit denkmodel
wordt ervan uitgegaan dat het audit risk kan worden beperkt als gevolg van een verminderd
inherent risico, interne controlerisico, cijferanalyserisico en steekproefrisico.
In principe zijn hier twee elementen aan toegevoegd (Bell et al. 1997): (1) cliënt-specifieke
bedrijfsrisico’s, en (2) interne beheersingsmaatregelen op organisatieniveau, waaronder de
zogenaamde monitoring controls. De kern van deze controlebenadering is uiteindelijk in 2003
geïncorporeerd in de internationale controlestandaarden 315 en 330. De uitwerking van deze
benadering is dat de controlerend accountant zijn kennis verder verdiept over de klantomgeving, de
strategie en de doelstellingen om een gedegen risicoanalyse uit te voeren (Knechel et al., 2010).
Daarnaast hebben Bell et al. (2005) aandacht besteed aan de verzameling van het controlebewijs:
triangulation of evidence. Dit is een methode waarin bewijsmateriaal vanuit verschillende bronnen
wordt geanalyseerd.
Dit is eigenlijk dus gewoon het SSA, zie college 1 !
Omdat er uit verschillende bronnen bewijsmateriaal wordt verzameld ter onderbouwing van de
risico-inschatting, is er in toenemende mate sprake van indirect bewijs in een zichzelf herhalend
proces: in een iteratief controleproces worden voortdurend nieuwe risico’s onderkend waarop wordt
ingespeeld met passende controlewerkzaamheden.
Business risk auditing en informatiobronnen
De omvang van digitale data is de laatste jaren fors toegenomen. De accountant heeft hierdoor
meer mogelijkheden om data vanuit verschillende bronnen te analyseren, waardoor het
controlebewijs aan overtuigingskracht wint.
Onderzoek geeft aan dat gegevensgerichte cijferanalyse (samen met de beoordeling van de interne
beheersing van bedrijfsrisico’s) van groot belang is in de BRA-controlebenadering om de
bedrijfsactiviteiten te evalueren en onjuistheden van materieel belang te kunnen ontdekken.
De accountant moet zich onafhankelijk van de cliënt een oordeel vormen over de financiële
overzichten. En dat is waar de toegevoegde waarde van het hanteren van verschillende
