De hipótesis, algoritmos y validaciones: el arte de pensar para auditar con éxito
Una vez que hemos puesto orden, tenemos que continuar con el proyecto.
En el artículo anterior, presentamos las fases de una auditoría de recuperación y profundizamos en las dos primeras:
- Extracción de datos.
- Tratamiento de datos.
Es hora de que avancemos al siguiente paso, aparquemos la tecnología por un momento y dediquemos tiempo a pensar con las mejores herramientas que podemos usar ahora: lápiz y papel.
Nos ponemos manos a la obra y definimos las áreas de riesgo, y para ello debemos:
- Tener un objetivo claro: es imprescindible evitar la búsqueda indiscriminada de información, especialmente ante grandes volúmenes de datos. Antes de comenzar, debemos definir con precisión el resultado que esperamos obtener.
- Enunciar hipótesis: una vez definido el destino, debemos trazar el camino y anticipar posibles escenarios. Pensar en grande es clave. Una hipótesis es una pregunta transformada en afirmación, lista para ser validada o refutada. No hay que ponerse límites y sí plantear todas las hipótesis necesarias para avanzar en el análisis.
- Crear algoritmos: retomamos la tecnología para trasladar todo el trabajo anterior a la herramienta de análisis (por ejemplo, AHDA Analytics Insight en ACFYD Análisis), lo que nos permite filtrar y seleccionar los datos cualificados necesarios para validar cada hipótesis.
Personalmente, lo que le pido a una herramienta de análisis de datos es:
- Sencillez de uso: nos facilita la implementación eficiente de las hipótesis.
- Flexibilidad: nos permite adaptar los criterios sin complicaciones ni retrasos.
- Rapidez: la tecnología debe ser para nosotros un apoyo ágil, no una carga operativa.
Ahora entran en juego las personas, a quienes nos corresponde analizar los resultados:
- Validar hipótesis mediante la búsqueda del resultado inverso: debemos forzar los datos para demostrar el caso contrario al que hemos propuesto. Si no lo conseguimos, significa que la hipótesis inicial es consistente.
- Contrastar información: cruzar datos de distintas fuentes nos permite obtener conclusiones más fiables.
Por ejemplo: si el precio de un producto aparece en varios sistemas (contable, comercial) y también en el contrato, podemos verificar su coherencia y rastrear posibles discrepancias.
Si, por el contrario, solo contamos con una fuente de información, el análisis será más complicado y las conclusiones, menos fiables.
- Buscar la causa raíz: ¿Qué ha provocado el hallazgo localizado? Debemos encontrar la trazabilidad del hallazgo hacia el punto del procedimiento que lo origina. Esto nos ayudará a:
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- Validar el hallazgo.
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- Entender qué lo ha provocado.
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- Corregirlo para el futuro.
Sin embargo, un análisis no está completo mientras no realicemos una depuración de falsos positivos:
Un falso positivo es todo aquel resultado que, una vez finalizado el análisis, acaba siendo rechazado, en un periodo posterior, por no cumplir con las premisas iniciales.
Esto se debe principalmente a que, a pesar de contar con la mayor cantidad de información posible, siempre nos puede faltar la pieza del puzle que nos permita ver el resultado al completo.
Por ello, es fundamental que validemos los hallazgos con documentación adicional no utilizada previamente (por ejemplo, revisando facturas físicas en auditorías de incidencias contables).
Finalmente, antes de cerrar la auditoría, debemos realizar dos comprobaciones adicionales:
- Validación interna
- Validación externa
Pero esto, ya es tema para otro artículo.
Socio de ACFYD ANALISIS, S.L.
