El objetivo es identificar las excepciones a las políticas, las ineficiencias del proceso, las debilidades de control, los problemas de calidad de datos, el potencial de riesgo de fraude y posibles oportunidades de ahorro de costos.

1. Aproveche la
Tecnología
para mejorar la eficacia de la
Auditoría Interna

2. Tecnología: Fortalece la función de
Auditoría Interna
¿Qué es
Data Mining?
AI Proceso – ¿Dónde estamos ahora?
¿Dónde debemos ?
Conductores de la
Auditoría Interna (AI)
Contenido

3. El entorno en que hacemos negocios hoy
en día es más complejo que nunca

4. Una visión fragmentada de riesgo no es sostenible;
dado que esto impide una comprensión común del
riesgo a través de dominios y se opone a la toma de
decisiones basada en riesgos
CRO
CFO
CIO
CCO
Riesgo de IT
Riesgos
Operativos
Auditoría
Comunidad de
Negocios
Conducta
de Riesgo
Riesto
Financiero
Cambios
Regulatorios

5. Conductores claves
para el cambio de la Auditoría Interna
Las necesidades de las organizaciones para la mitigación de riesgos y
aseguramiento han cambiado dramáticamente…
– El riesgo estratégico es una de las principales preocupaciones de las Juntas Directivas,
sin embargo, la cantidad de información proporcionada al respecto, el valor a impactar,
las oportunidades y amenazas estratégicas a menudo son limitadas.
– Dirección Ejecutiva también se centra en los riesgos estratégicos, organizativos y
empresariales.
– La globalización, la expansión y el ritmo acelerado de los cambios están aumentando la
complejidad de los riesgos.
– Los riesgos más amplios: riesgos en torno controles financieros y el cumplimiento básica
se gestionan de manera más efectiva, mientras que hay algunas técnicas sólidas para
supervisar los riesgos más amplios.
– Hacer más con menos: hay crecientes presiones para reducir el costo del cumplimiento.

6. Conductores claves
La Transformación de la Función de Auditoría Interna
Brecha de habilitación
• Evaluación de riesgos tradicional / enfoque de
planificación de auditoría: Reactivo vs. Proactivo
• No es impulsado por los riesgos del negocio
• Fuerte enfoque en las unidades y ubicaciones auditables
• Uso limitado de análisis de datos
• Limitadas formación y desarrollo
• Falta de priorización efectiva
• Falta de voluntad para el cambio
• No se centra en la mejora de procesos claves del
negocio
Brecha de competencia
• Modelo de corta rotación
• Falta de una escala jerárquica adecuada en áreas claves:
- IT, IFRS, seguridad, impuestos, pensiones
- Detección y prevención de fraude
• Actividad de Auditoría = recursos disponibles
• Rol tradicional de la función de Auditoría interna con un
alcance limitado
• Alineación con el plan estratégico e iniciativs de soporte
• Percepción de la industria / visión competitiva
¿Qué impulsa la brecha?
Ideas de
NegocioControl y
cumplimiento
Áreas CriticasNo-negotiable Relevancia del Negocio
Brecha de competencia
Brecha de habilitación
Brecha de la
transformación
Asesor
estratégico y
de valor
La brecha de la
transformación impide que
muchas funciones de AI se
conviertan en estratégicas
y generen valor para la
gerencia ejecutiva y la
junta directiva.
Enfoques orientados a ayudar a cubrir la brecha que permita
mejorar el rendimiento.

7. Conductores claves
Retos frente a DEA
AddConIT Cía. Ltda.
Data Assurance
Los Directores Ejecutivos de Auditoría (DEA) se enfrentan a varios
retos en lo que a Auditoría Continua (AC), concierne:
• ¿Dónde empiezo?
• ¿Qué tecnologías, debo tener en cuenta?
• ¿Cuáles son las mejores prácticas para el aprovechamiento de
análisis de datos en la auditoría interna?
• ¿Qué obstáculos, qué debo evitar?
• ¿Qué están haciendo mis competidores? ¿Hay puntos de referencia
u otras directrices que puedo utilizar para ayudar a dirigir mi
estrategia?
• ¿Qué hace un exitoso piloto AC?

8. Marco del proceso de
Auditoría Interna – Hoy
AddConIT Cía. Ltda.
Data Assurance
Evaluación
de riesgos
anual
Plan de
Auditoría
Trabajo de
campo
La tecnología se
está aplicando aquí
(en la
administración de
auditoría y análisis
de datos), para
acelerar el proceso
de auditoría
Reportes
Cierre y
Archivo
Proceso para utilizar los resultados de la evaluación de
riesgos del próximo año
Utilize información de auditorías pasadas para la actual (análisis de datos no
aprovechado en cada proyecto). Sin embargo, el intercambio de información
informa dentro del grupo

9. Marco del proceso de
Auditoría Interna – Futuro
AddConIT Cía. Ltda.
Data Assurance
La tecnología permite un enfoque de Auditoría interna con
una mayor oportunidad de identificación y respuesta de
riesgos
Evaluación de riesgos
EN CURSO
• Monitorear los riesgos
claves (RC).
• Cambios en los RC que
indiquen cambio en el
perfil de riesgo.
Plan de Auditoría
•Monitorear los
resultados para
cambiar la frecuencia
/ alcance de las
auditorías previstas
Reportes
•Reportar cambios en
las tendencia de la
Administración
Trabajo de Campo
PERIÓDICO
Auditoría
Estratégica
Programa de
Auditoría
Continua
Ejecutar
Script
Automáticos
Excepciones
Reportes
Revisión
Reportes

10. Análisis de datos
• Análisis de datos ocasional.
Apoyo rutinario
• Núcleo de competencias
técnicas en el
departamento.
• Resultados utilizados para
la actualización de la
evaluación de riesgos en
todo el proceso de
auditoría.
Estado inicial
• Creación de expertos en
datos para el desarrollo de
rutinas de análisis de
datos.
• Ningún proceso para
incorporar a la metodología
de AI.
• Enfocado en AI.
Optimización
Completa
• La tecnología permite la
plena integración en el
flujo de trabajo de
auditoría interna.
• Enfocado en el negocio.
Existe un amplio espectro de uso
de la tecnología en Auditoría
Continua.
Mejorar el uso de la tecnología
puede ayudar a mejorar la
eficiencia del proceso de
auditoría continua.
Madurez de la Auditoría
Continua

11. ¿Qué es Data Mining?
La minería de datos es el proceso de análisis de datos para extraer
patrones ocultos. La minería de datos transforma los datos en
información que se puede evaluar.
Definición
El objetivo es identificar las excepciones a las políticas, las
ineficiencias del proceso, las debilidades de control, los problemas de
calidad de datos, el potencial de riesgo de fraude y posibles
oportunidades de ahorro de costos.
Objetivo
del Data
Mining
¿Hay empleados de su organización se hacen pasar por los
proveedores de la empresa? Esta práctica está prohibida en la
mayoría de organizaciones. En la prueba de búsqueda de
coincidencias por aproximación, los campos de dirección de dos
bases de datos han sido comparados para encontrar posibles
coincidencias - y estafadores.
Identificar
Áreas para
el Data
Mining

12. ¿Qué es Data Mining?
(Descubrimiento de relaciones / patrones ocultos)
AddConIT Cía. Ltda.
Data Assurance
Tipos de entidad
• Proveedor
• Empleado
• Cliente
• Registro de cheques
• Negocios de Alto Riesgo
• Entidad de Alto Riesgo
Tipos de características
Proveedor 1 Proveedor 2Dirección
Proveedor 2 Empleado 1Nombre
Empleado 1 Empleado 2Cuenta bancaria
La agrupación de entidades
coincidentes por tipo de
propiedad.
A=B, B=C;
Por lo tanto, A=B=C
A = Bob Jones
B = Trucking Inc (Attn:
Robert Jones)
C = NY Trucking Inc
Nombre Fecha de contratación
Dirección SSN
Teléfono ID
Fax DUNS Number
Cuenta bancaria User ID
Fecha de nacimiento Email

13. Desafíos
Data Quality = calidad de los datos
AddConIT Cía. Ltda.
Data Assurance
Superar los problemas con la calidad de los datos y la normalización de datos
(Combatir los falsos negativos)
• Perfiles de datos
• Limpieza y normalización de datos
• Verificación de datos
ID# Nombre Direcciones Ciudad Estado C postal Nota
5154155 Larry M. Bird 1234 17th Street NW Washinton DC 20006
A1617 Larry Bird, M., 1234 Seventeenth Street NW DX 20006 02111
5146261 Joe Smith 110 Eye St. N.W. Washington DC 20005 CHK ID
87121 Smith, Joe 110 I Street 1st floor DC FR Alert
87458 Smith & Smith Inc 500 9th St. S.E. Washington DC 20003
No hay consistencia
coherente en los nombres
Nombres de
compañías
Información
importante
sepultada
Errores
ortográficos
Datos en
campo
incorrecto
Errores en
el ingreso
de los datos
Valores
faltantes
Texto de
formato
libre
No hay
clave
única

14. Desafíos
ejemplo de limpieza de datos
• Nombres del personal
• Nombres normalizados de compañías
• Direcciones normalizadas

15. Desafíos
ejemplo de coincidencias
• Coincidencias de nombres
• Coincidencias de direcciones

16. • Sólo un pequeño
porcentaje de
las
transacciones se
revisan
• Utilización del
azar en la
selección de
muestra - Puede
identificar a sólo
1 tema y creer
erróneamente
que es un
pequeño
problema
1.
Muestreo
• Capacidad para buscar patrones
y tendencias ocultas que pueden
ser indicadores que no son
visibles fácilmente.
• Se puede utilizar el análisis de
tendencia inicial para tomar un
enfoque centrado en la selección
de la muestra (probar lo que
realmente importa).
Limitaciones
del enfoque
tradicional
Beneficio del Data MiningComponente
del proceso
de AI
• Pagos a Proveedores
Realizar tendencia inicial
para identificar patrones
inusuales (Top 50
proveedores - Cantidad y
frecuencia)
Ejemplos de los resultados
o beneficios del uso del
Data Mining
Tecnología: Fortalece la función de
Auditoría Interna

17. •Gran inversion en
tiempo para
probar si el
tamaño de la
muestra es
“apropiado” o
“estadísticamente
valido”.
•Usted puede
seleccionar y
probar un alto
volumen de
transacciones y
todavía así no
identificar
grandes hallazgos.
2.
Pruebas
Manuales
• Capacidad para poner a prueba el
100% de las transacciones
(Millones +) en unas horas.
• El alcance de las pruebas puede
evolucionar a partir de análisis de
muestras aleatorias para la
validación de los resultados /
errores.
• Validación puede evolucionar en
Monitoreo Continuo.
• Mayor nivel de confort al
explicar a los reguladores de
cumplimiento de la empresa,
Auditoría y actividades de
Supervisión.
• Mejora la capacidad de identificar
la causa raíz de los hallazgos.
Limitaciones
del enfoque
tradicional
Beneficio del Data MiningComponente
del proceso
de AI
• Pagos a Proveedores
Probar el 100% de los pagos
contra nombres de los
empleados, las direcciones,
las entidades de alto riesgo,
etc. (Comparar entre datos de
Proveedor / Empleado:
exportar coincidencia a
Excel)
Ejemplos de los resultados
o beneficios del uso del
Data Mining
Tecnología: Fortalece la función de
Auditoría Interna

18. 3.
Estimación
de impacto
Componente
del proceso
de AI
• Puede ser
limitado a
"estimar" y
"extrapolación"
del impacto al
probar muestras.
• Una alta tasa de
error puede
reducir el "nivel
de confianza" de
las estimaciones.
• Aumenta el impacto de los
resultados como AI permite
reportar el impacto completo
del problema y no una
estimación.
• Mejora la capacidad para
clasificar correctamente un
hallazgo (por ejemplo, bajo,
medio, alto).
• Mejora la capacidad de
priorizar los planes de acción de
la Administración.
Limitaciones del
enfoque
tradicional
Beneficio del Data Mining
• Errores en Contratos de
proveedores AI identifica
las tendencias actuales en los
datos en cuanto al
procesamiento de comprar y
pagos está funcionando. Los
resultados pueden ser
comparados con las políticas
del área de adquisiciones
(Momento en que son
pagadas las facturas)
Ejemplos de los resultados
o beneficios del uso del
Data Mining
Tecnología: Fortalece la función de
Auditoría Interna

19. Aplicaciones prácticas
Permiten extender sus pruebas al respecto de la búsqueda de datos "difusos,
borrosos, no muy claros" de una manera mucho más eficiente.
A continuación algunos ejemplos de esto:
Dataminig Coincidencia Aproximada (fuzzy
duplicates)

20. Lecciones rápidas:
‘34567’ vs. ‘34576’ = 1
‘1230 Main Street’ vs. ‘123o Main St’ = 5
‘Rob’ vs. ‘Robert’ = 3
‘Gary1’ vs. ‘Mary|’ = 1
‘Gary’ vs. ‘Gary’ = 1
Damerau-Levenshtein Es el mínimo número de cambios para
convertir una cadena en otra, a través de Insertar, eliminar,
reemplazar, la transposición. Levenshtein modificado, realiza
la búsqueda de remplazos de I por 1 , O por 0 del etc.

21. Lecciones rápidas:
Campos de dirección a menudo contienen descripciones
innecesarias, como la Oficina, #, Suite o Apartamento, o
puntuación adicional, como comas o puntos. La Función
NORMALIZE limpia automáticamente datos como estos:
ADDRESS NORMALIZED_ADDRESS
Suite45,123WMainStreet,Miami,Florida,USA 45123WMAINSTMIAMIFLUSA
#45-123WESTMAINST,MIAMIFLUS 45123WMAINSTMIAMIFLUSA
Apt.,45,123W.MainStreet,Miami,Florida,U.S.A.. 45123WMAINSTMIAMIFLUSA

22. Fuzzy Duplicates
Prueba Resultados
Cuando el importe del pago esta cerca, pero no es
exactamente lo mismo
Donde podría haber un error de transposición de ingreso de
datos en el monto
Donde había un error de ingreso de datos de sustitución
alfanumérico
Donde dos direcciones son la misma dirección pero han
empezado de manera diferente en el archivo
Donde las direcciones es próxima, pero no exactamente
Igual
Proveedores que tienen un número de teléfono muy parecidos en
la misma ciudad

23. • Abra la tabla Beta_Payments
• En el menú, seleccione Analizar> Duplicados
• Elija Invoice_Date, Vendor_Num y Amount como sus campos duplicados
(recuerda, en este orden exacto)
• Haga clic en el botón "Más“
• Haga clic en el botón de opción CERCA y utilizar un valor de 10
• Asegúrese de que la casilla suprimir duplicados exactos se encuentre
desactivada
• En el área de expresión, ingresar la siguiente expresión Amount> 1000
• Dar el archivo de salida un nombre significativo y haga clic en Aceptar.
(Usted debe ver 2 registros)
Fuzzy Duplicates
cuando el importe del pago esta cerca, pero
no es exactamente lo mismo

24. • Abra la tabla Beta_Payments
• En el menú, seleccione Analyzar> Duplicados
• Elija Invoice_Date, Vendor_Num y Amount como sus campos duplicados
(recuerda, en este orden exacto)
• Haga clic en el botón "Más“
• Haga clic en el botón de opción SIMILAR y utilizar un valor de 1
• Asegúrese de que la casilla suprimir duplicados exactos se encuentre
desactivada
• Dar el archivo de salida un nombre significativo y haga clic en Aceptar.
(Usted debe ver 4 registros)
Fuzzy Duplicates
donde podría haber un error de transposición
de ingreso de datos en el monto

25. • Abra la tabla Beta_Payments
• En el menú, seleccione Analyzar> Duplicados
• Elija Amount, Invoice_Date y Vendor_Num como sus campos
duplicados (recuerda, en este orden exacto)
• Haga clic en el botón "Más" y seleccione SIMILAR con un valor de 0
• Asegúrese de que la casilla suprimir duplicados exactos se encuentre
desactivada
• Dar archivo de salida un nombre significativo y haga clic en Aceptar.
(Usted debe ver 5 registros)
Fuzzy Duplicates
donde habría un error de ingreso de datos
de sustitución alfanumérico

26. • Abra la tabla Beta_Vendor
• En primer lugar, desde el menú, seleccione Analyzar> Duplicados y
elegir los campos City y Address (Usted debe obtener sin duplicados)
• Ahora, cree un campo calculado denominado "Address_SortNorm"
que utiliza la siguiente expresión:
• SortNormalize (Address, 'Address_Substitution.txt')
• Realice otra prueba de duplicados utilizando City y Address_SortNorm
como los campos duplicados (Recuerda, en este orden exacto)
• Usted debe ver 13 duplicados borrosos y haciendo clic en hipervínculo
para la ciudad de Richmond debería ilustrar muy bien lo que la función
sortnormalize puede hacer para evitar falsos positivos
Fuzzy Duplicates
donde dos direcciones son la misma
dirección pero han empezado de manera
diferente en el archivo

27. • Abra la tabla Beta_Vendor
• En el menú, seleccione Analyzar> Duplicados y elija City y
Address_SortNorm como los campos duplicados (Recuerda, en este
orden exacto)
• Haga clic en el botón Más
• Haga clic en el botón de radio CERCA y utilizar un valor de 1
• Asegúrese de que la casilla suprimir duplicados exactos se encuentre
desactivada
• En la Lista de campos: Seleccione Vendor_Name y Address
• Dar el archivo de salida un nombre significativo y haga clic en Aceptar.
(Usted debe ver 69 registros)
Fuzzy Duplicates
donde las direcciones es cercana, pero no
exactamente igual

28. • Abra la tabla Beta_Vendor
• En el menú, seleccione Analyzar> Duplicados y elija City y Phone
como los campos duplicados (recuerda, en este orden exacto)
• Haga clic en el botón Más
• Haga clic en el botón de radio CERCA y utilizar un valor de 20
• Asegúrese de que la casilla suprimir duplicados exactos se encuentre
desactivada
• En la Lista de campos: Seleccione Vendor_Name y Address
• Dar el archivo de salida un nombre significativo y haga clic en Aceptar.
(Usted debe ver 6 registros con nombres de empresas que están cerca, 5
de ellos de todos modos, nunca se dejarían atrapar usando pruebas
duplicados estándar)
Fuzzy Duplicates
para encontrar proveedores que tienen un
número de teléfono muy parecidos en la
misma ciudad