内部監査では、コンピュータ支援監査技術 (CAAT) を使用することで、監査人が大規模なデータセットを効率的かつ効果的に分析できます。不正検出に関しては、多くの場合、データの全母集団を分析することが最善のアプローチです。
詳細な説明:
CAAT に関する IIA 実践ガイド:
CAAT を使用すると、監査人はサンプルに頼るのではなく、データセット全体を分析できます。このアプローチは、異常や不正な取引がまれで、サンプルのみを分析すると見逃される可能性がある不正検出に特に役立ちます。
完全な人口分析:
監査人はデータセット全体を分析することで、不正行為を示唆するパターン、異常、外れ値を特定できます。この包括的なアプローチにより、不正行為を検出できる可能性が高まります。
IIA 規格 1220 - 適切な専門家の配慮:
この標準では、監査人が正当な注意を払うことが求められており、これには、サブセットだけでなくすべての関連データがレビューされるようにするために、不正検出のための CAAT の使用を検討することが含まれます。
他の選択肢はないのでしょうか?
オプション A (データは分離されたままにする必要があります): データを分離されたままにしておくと、分析が複雑になり、部門間の異常の発見が妨げられる可能性があります。
オプション C (受動的なアプローチ): ヒントや内部告発は重要ですが、CAAT を使用して全人口を分析する能動的なアプローチの方が、不正行為の検出には効果的です。
オプション D (ランダム サンプリング): サンプリングでは、頻度は低いものの重大な不正取引を見逃す可能性があるため、不正を検出するには不十分な場合があります。