監査に使えるテクノロジーを見分ける
全件を通すと浮かぶ、抜き取りの外の1件
オーディットコア・ハブのアキラです。この記事では、監査の発見事項と結論を裏付けるために内部監査人が使えるテクノロジーを、どう見分けるかを扱いますね。
道具の名前を覚える論点に見えて、実は「利点をどう言い表すか」で正誤が分かれるんです。
データ分析の最大の利点は、判断を機械に肩代わりさせることでも、扱える量が増えたことでもなく、抜き取りの外にあって見えなかった異常を、母集団の全部を通して表に出せることです。
この一文が、今回の暗記対象なんです。ひとことで言えば、最大の利点は量でも速さでもなく、抜き取りの外にあった1件が見えるようになったことなんですね。
抜き取りに頼っていた調べ方を母集団の全件へ広げられるからこそ、異常なパターンや外れ値が表に浮かび上がる、と押さえておいてください。
この記事で分かること
- データ分析を監査に使う最大の利点が、速さでも量でもないのはなぜか
- ITを使う監査技法の型と、それぞれ何を確かめられて何を確かめられないのか
- 利点の言い換え型・万能視型・技法の取り違え型という3つの出題型と、その切り方
監査に使えるテクノロジーを見分ける(P2-B-03-a)
よくある誤解
まず、テクノロジーの説明としてそれだけで出てきたら誤りになる記述を、先に並べておきますね。
- 抜き取った数件に異常がなければ母集団の全体も問題ない、という結論
- 分析の道具を入れれば専門的な判断まで機械が下してくれる、という期待
- 将来の結果を100%の精度で予測でき、監査対象部門との対話も要らなくなる、という効用
- データを大量に集めさえすれば監査として十分になる、という整理
はじめの一つは、抜き取りを信じすぎる側の誤解です。残りは、分析に期待をかけすぎる側の誤解なんですね。
向きは正反対なのに、どれも同じ一点を外しています。その一点とは、全件を通すからこそ抜き取りの外にあった1件が見える、という利点なんです。
全件とは、つまり、一部ではなくデータの全部という意味ですよ。自分の理解がこの利点を外していないか、読み進める前に一度確かめておいてください。
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