La technologie continue de transformer l’audit | KPMG | CA

La technologie continue de transformer l’audit

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Puisque l’analyse de données avancée est déjà en utilisation et que l’intelligence artificielle (« IA ») cognitive est sur le point d’être appliquée en pratique, les banques et leur comité d’audit (« CA ») se posent de plus en plus de questions au sujet de la technologie dans le cadre de l’audit. Alors que la technologie d’audit est à même d’offrir d’importants avantages relativement à la qualité des audits externes, les CA doivent comprendre non seulement la manière dont l’audit changera, mais aussi ce que leur organisation doit faire pour faciliter les changements.

Les avantages sont clairs

L’analyse de données permet aux auditeurs de mettre à profit avec exactitude la totalité des données organisationnelles disponibles (par opposition à l’échantillonnage) pour accroître la qualité de l’audit grâce à des analyses et à des tests beaucoup plus approfondis. Elle peut également faire ressortir des tendances et des relations relatives aux données qui sont susceptibles d’améliorer la qualité de l’audit et d’aider les clients à obtenir une meilleure connaissance de leurs activités. De plus, outre la qualité de l’audit et les connaissances, les auditeurs externes peuvent tirer profit des importants investissements que font les banques dans la technologie pour réaliser des gains d’efficience.

Alors que l’analyse de données représente le sommet de l’analyse logique dans le cadre de la révolution technologique, l’IA cognitive correspond au raisonnement et à l’aspect rationnel dans cette équation. Des chaînes d’algorithmes poussées donnent au logiciel la capacité d’assimiler l’information et d’y « réfléchir » réellement, de manière similaire à un être humain. L’analyse de données vous permet, par exemple, de mesurer, de comparer et de prévoir. Quant à l’IA cognitive, elle peut déduire, évaluer, formuler des hypothèses, débattre et apprendre.

Un exemple concret

Du point de vue du secteur bancaire, la technologie cognitive peut aider à traiter l’un des plus grands aspects faisant appel au jugement : la détermination de la cote de risque pour les prêts. À l’aide des capacités cognitives, la bonne technologie peut rapidement traiter des millions de conventions et de documents non structurés relatifs à des prêts en recherchant des mots, des phrases et des tendances, puis analyser les données selon des domaines précis, par exemple, tous les prêts pour un code postal particulier dans une province particulière. Il est important de noter que la décision finale revient toujours à un être humain, mais cette décision sera technologiquement appuyée par un niveau de profondeur, de vitesse et d’exactitude analytiques jamais atteint auparavant.

Il importe de se rappeler que l’essentiel du processus en est toujours à l’étape du cas d’utilisation. En ce qui concerne l’audit externe, le processus doit être collectif et méthodique. Par exemple, la question de savoir si les données clés sont recueillies et conservées dans des formats synthétisables par la technologie constitue un enjeu majeur. Les institutions financières accroissent considérablement leur capacité à entreposer des données dans des formats utilisables pour améliorer leur utilisation en vue des audits externes. Cela permet d’éliminer les difficultés liées à l’extraction de données aux formats variés qui proviennent de multiples systèmes vieillissants. Des questions subsistent également quant aux prises de position des organismes de réglementation, car ils doivent juger si les cas d’analyse de données sont conformes aux normes d’audit externe. Toutes les parties concernées doivent alors reconnaître les exigences et les attentes des autres afin de faire avancer les choses d’une manière proactive, mutuellement efficace et globale.

À quoi devraient songer les CA des banques et quelles questions devraient-ils se poser?

Les CA doivent toujours maintenir des voies de communication solides et ouvertes, mais étant donné les répercussions transformatrices de ces technologies en voie de développement à l’échelle de l’organisation, il est d’autant plus important que le CA, la direction, l’audit interne et l’auditeur externe travaillent en étroite collaboration pour comprendre les problèmes, surveiller les difficultés et agir dans le but d’améliorer la qualité de l’audit. Voici des questions que tous ces groupes devraient envisager et se poser.

  • La direction accède-t-elle efficacement aux données en vue de permettre l’analyse de données et l’analyse cognitive au profit de toutes les parties intéressées?
  • L’audit interne met-il à profit l’analyse de la direction ou effectue-t-il sa propre analyse que l’auditeur externe pourrait mettre à profit?
  • Comment l’auditeur externe peut-il partager son analyse de données et ses recherches prédictives avec la direction ou l’audit interne tout en maintenant son indépendance?
  • Tous ces groupes travaillent-ils ensemble et collaborent-ils en vue d’accroître la qualité de l’audit?

À l’avenir

Il reste évidemment des questions en suspens. Au-delà du défi posé par les formats des données se trouve celui du transfert de données, c’est-à-dire la construction du « conduit » permettant de se connecter à la banque et d’aller chercher ses données pour les placer dans les applications d’audit appropriées de manière sécuritaire. Quoi qu’il en soit, le fait demeure que ces barrières changent quotidiennement et que des solutions sont continuellement en cours d’amélioration et de perfectionnement. Les essais pilotes ont fait place à la production, ce qui indique que certaines des plus grandes sources de soucis liés aux données pour les banques sont peut-être sur le point de se dissiper alors que l’analyse de données et l’IA cognitive continuent de traiter des ensembles de données plus larges et d’améliorer la qualité et l’efficience de l’audit.

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