Using Big Data techniques to enhance Auditors’ procedures and to analyse Auditor’s report

Abstract

La introducción de técnicas y herramientas tecnológicas de Big Data ha abierto un abanico de oportunidades en la medida en que podría proporcionar información significativa sobre el análisis y los resultados de los procesos útiles para profesionales en todas las industrias. Una industria que recopila y produce una gran cantidad de datos dentro de los servicios profesionales es la Industria de la Auditoría. En consecuencia, una investigación sobre el uso de ciertas técnicas y herramientas de Big Data en el proceso de auditoría podría ser útil para comprender si dichas técnicas o herramientas realmente contribuyen a la evaluación realizada por los auditores y, también, si pueden proporcionar información detallada sobre sus informes. Uno de los objetivos de esta tesis es utilizar técnicas de Big Data para elaborar una herramienta que sirva de ayuda a los auditores en la documentación de su evaluación de la razonabilidad de las estimaciones realizadas por la dirección en relación con la evaluación de la existencia de incertidumbres sobre la aplicación del principio de empresa en funcionamiento. Otro objetivo es utilizar tales técnicas de Big Data para evaluar la potencial similitud de los informes emitidos por los auditores. Cada uno de tales objetivos constituirá un trabajo de investigación específico que será publicado. El primer trabajo de investigación se centra en el desarrollo de en un modelo basado en una herramienta en formato White-Box (abierto) de aprendizaje automático y sencillo (a diferencia de la caja negra) que combinará factores cualitativos y cuantitativos. Dicha herramienta eventualmente podría proporcionar información adicional para comprender si el uso de aprendizaje automático en un área de juicio complejo podría ser útil en la práctica proporcionando una ayuda a los auditores en su evaluación del riesgo de quiebra de la entidad. En definitiva, podría ayudar en el análisis realizado por el auditor sobre una posible inclusión o no de una advertencia sobre el futuro funcionamiento de la empresa en su informe. La segunda investigación se concentra en la aplicación de ciertas herramientas de Big Data disponibles para revisar datos textuales en informes emitidos por distintos auditores para evaluar el nivel de similitud de dichos informes considerando tres perspectivas diferentes: (1) por tema considerado como Cuestión clave de la auditoría, (2) por Auditor, y (3) por segmento de la Compañía/industria.

The introduction on Big Data techniques and technological tools has open a variety of fields since it could provide meaningful information about analysis and process output for practitioners in every industry. One industry that collects and produce a very large amount of data is the professional services - Audit Industry. Consequently, an investigation about the use of certain Big Data techniques and tools in the audit process could be helpful to understand if such techniques or tools really support auditors’ assessment and, also, if it can provide insightful information about auditors’ report. The objective of this thesis is to use big data techniques to elaborate tool to assist auditors in the documentation of its assessment of the reasonableness of estimates made by management, specifically, in relation to the evaluation of uncertainties about the application of the going concern principle. Another objective is to use such Big Data techniques to evaluate potential similarity of auditors’ report. Each one of such investigations will constitute a research paper to be published. The first investigation will concentrate in a model based on simple machine learning white-box (as opposed to black box) tool combining both qualitative and quantitative factors. Such tool could eventually be very useful to provide additional information to understand if the use of machine learning in an area or complex judgment could be useful in practice and help auditors in their assessment of entity risk of failure. Consequently, it could help auditors in its analysis for the decision of a potential inclusion or not of a going concern warning in its report. The second investigation will concentrate in the application of certain Big Data tools available to review textual data in auditors’ report to evaluate the level of similarity of such reports considering three different perspectives: (1) Key Audit Matter Topic, (2) by Auditor, and (3) by Company segment/industry.