НовостиАкцииMindBridge и Validis объединяют усилия, чтобы связать сбор клиентских данных с анализом аудиторских рисков по всей совокупности данных

MindBridge и Validis объединяют усилия, чтобы связать сбор клиентских данных с анализом аудиторских рисков по всей совокупности данных

Автор: Globalfintechseries·

Ключевые выводы

  • •Validis будет стандартизировать данные на уровне транзакций из учетных систем клиентов перед их отправкой в MindBridge.
  • •MindBridge будет использовать объяснимый ИИ для анализа полной совокупности транзакций и приоритизации статей для проверки аудитором.
  • •Интеграция охватывает данные главной книги, пробного баланса, плана счетов, дебиторской и кредиторской задолженности.
  • •Компании заявляют, что интеграция сократит ручную подготовку данных и позволит аудиторам больше сосредоточиться на оценке рисков.
  • •Профессиональное суждение остается за аудиторами, которые решают, что тестировать и куда направить внимание.
MindBridge и Validis объединяют усилия, чтобы связать сбор клиентских данных с анализом аудиторских рисков по всей совокупности данных

MindBridge Analytics Inc., предоставляющая интеллектуальный уровень для Augmented Assurance, и Validis, ведущий поставщик технологий сбора и стандартизации финансовых данных, объявили о партнерстве и интеграции, которые направляют стандартизированные клиентские данные из Validis непосредственно в MindBridge для анализа рисков по всей совокупности данных.

Работа аудиторской аналитики начинается с извлечения клиентских данных из учетных систем и приведения их в пригодный для использования вид. Эта задача предшествует любой оценке рисков и отнимает время у тех профессиональных суждений, ради которых аудиторы и существуют. Аудиторские фирмы обычно получают клиентские данные из различных учетных систем и в разных форматах, которые необходимо стандартизировать и проверить до начала анализа — данные, поступающие в несогласованном или неполном виде, требуется сначала сверить, поскольку выводы, построенные на нестандартизированных исходных данных, сложно считать надежными. Когда данные готовы, возникает второй вопрос: на чем сосредоточиться и что именно анализировать, учитывая, что финансовая среда клиентов становится все более автоматизированной и сложной.

Партнерство объединяет способность Validis безопасно извлекать и стандартизировать данные на уровне транзакций непосредственно из учетных систем клиентов с объяснимым ИИ и финансовым анализом по всей совокупности данных от MindBridge. Анализ по всей совокупности означает проверку каждой транзакции, а не тестирование выборки — такой охват сложно обеспечить вручную, и именно поэтому анализ опирается на ИИ, чтобы определять, какие отмеченные статьи заслуживают первоочередного внимания аудитора. Благодаря новой интеграции стандартизированные данные главной книги, пробного баланса, плана счетов, дебиторской и кредиторской задолженности могут поступать непосредственно в MindBridge. Это сокращает объем ручной подготовки данных, позволяя аудиторам сосредоточиться на областях наибольшего риска, а не на преобразовании данных. Компании сообщили, что интеграция призвана сократить путь от получения клиентских файлов до начала анализа рисков.

"Проблема заключается не только в доступе к большим объемам данных, — сказал Леш Рекан (Les Rechan), генеральный директор MindBridge. — Дело в понимании того, где существуют риски и куда аудиторам следует направить внимание. Наше партнерство с Validis решает обе стороны этой задачи, помогая фирмам модернизировать свой подход к аудиту, сохраняя профессиональное суждение в центре процесса."

"Аудиторские фирмы получают клиентские данные из множества различных учетных систем и во множестве различных форматов, — сказал Майкл Тернер (Michael Turner), генеральный директор Validis. — Наша задача — стандартизировать эти данные и проверить их. Подключение нашей работы к MindBridge означает, что данные могут поступать непосредственно в анализ рисков, а аудитор решает, что тестировать и на чем сосредоточиться."

Интеграция отражает то, что MindBridge называет Augmented Assurance: аудиторы используют ИИ для проверки каждой транзакции с четкими объяснениями причин отметки каждой статьи, при этом профессиональное суждение остается за аудитором. Объединяя надежные стандартизированные данные с приоритизированными выводами о рисках, компании стремятся помочь фирмам повысить качество аудита, сократить ручной труд и обеспечивать более последовательную уверенность в масштабе. Для фирм, оценивающих это партнерство, конкретным показателем, за которым стоит следить, является тот, который компании установили для себя: насколько короче станет путь от получения клиентских файлов до начала анализа рисков.