Data Analytics é prioridade para auditores em 2018, aponta pesquisa

Um levantamento da consultoria global Protiviti realizado com auditores do mundo todo aponta que iniciativas de Transformação Digital farão cada vez mais parte do dia a dia das atividades de auditoria interna das empresas neste ano. De acordo com a pesquisa, 60% dos profissionais entrevistados planejam realizar auditorias de controle interno usando data analysis gerados de sistemas tecnológicos como robótica, digitalização e Machine Learning.

O relatório aponta que as empresas europeias e asiáticas são as organizações que mais se apoiam nos recursos proporcionados pela Transformação Digital como forma de obterem uma visão mais analítica de seus processos internos. Atualmente, 76% das companhias de cada de um destes continentes já utilizam dados de análise como parte do processo de auditoria.

Em relação aos europeus, os auditores asiáticos ainda são os que mais acreditam na qualidade dos dados extraídos por meio da tecnologia, já que 59% destes profissionais dizem que interagem estrategicamente com as capacidades do analytics contra 58% da ala europeia.

O levantamento também traz os temas que apresentam maiores riscos para a área de auditoria das empresas neste ano. Fraudes, ameaças de segurança cibernética, risco de terceiros e cultura corporativa lideram a lista de preocupações.

Segundo Alessandro Gratão, sócio das práticas de Auditoria Interna, Forensic e Financial Advisory da Protiviti Brasil, a auditoria interna agrega valor de fato, porém ainda há muito o que se fazer. ” É preciso atuar com uma função mais estratégica estruturando a terceira linha de defesa para combater ofensores da imagem, patrimônio, rentabilidade e perenidade das empresas, que são responsabilidades inerentes as quais a auditoria precisa buscar apoio nas soluções e inovações tecnológicas disponíveis atualmente”, explica Gratão.

O executivo ainda diz que o uso de analytics na auditoria está em estágio inicial no Brasil porque é necessário superar algumas barreiras como limitação orçamentária para aquisição e manutenção de ferramentas de data analysis, baixa maturidade de processos e, consequentemente, problemas de qualidade na origem de dados. “Além disso precisamos investir mais na capacitação de profissionais com aptidão para performar análises avançadas de dados que viabilizem informações consistentes para tomada de decisão”, finaliza.