La contabilidad contemporánea se compone de grandes bases de datos, las cuales narran, mediante sus registros, la historia de las operaciones de la administración de las compañías; esa historia, sin lugar a dudas, se convierte en la evidencia contable

C.P. Demetrio Carrasco Islas
Gerente de la práctica de Forensic
KPMG Cárdenas Dosal, S.C.
dcarrasco@kpmg.com.mx

El análisis de datos, además de obtener datos útiles en la toma de decisiones, sirve para identificar conductas irregulares o inusuales que pudieran no corresponder a la ética y valores de las empresas, coadyuva como una herramienta objetiva en el descubrimiento de operaciones inusuales, patrones anómalos en los registros contables, potenciales violaciones al cumplimento de leyes nacionales e internacionales o, en el peor de los casos, estar ante un posible escenario de fraude.
Con el fin de aplicar la nueva metodología de análisis de datos dentro de la contabilidad moderna y ante las perspectivas económicas y contables para 2014, hemos incluido una serie de experiencias, temas de auditoría, opinión de profesionales de las finanzas y experiencias de estudiantes para conocer los mejores proyectos de análisis de datos que les han brindado el mayor valor, los cuales hemos resumido en las siguientes áreas.
Cuentas por Pagar y Cuentas por Cobrar (CxP y CxC)
Dada la enorme cantidad de datos incrustados dentro de Cuentas por Pagar (CxP) y Cuentas por Cobrar (CxC), el análisis de datos se suma al mayor valor en estas áreas. Muchos señalan que están revisando los datos en el archivo maestro de pagos a proveedores o recibo de pago de clientes, mientras que otros profesionales pudieran mencionar otras áreas específicas, tales como:

• Análisis de compras para identificar órdenes de compra duplicadas.
• Revisión del flujo de efectivo, con enfoque en cuentas por pagar a proveedores.
• Validación de los pagos a proveedores para evitar una posible colusión con empleados.
• Evaluación de las cuentas por cobrar en su antigüedad de saldos.
• Duplicidad de pagos en cuentas por pagar.

Detección de partidas duplicadas
Si se están analizando conductas inapropiadas, fraudes, errores o anomalías en registros contables atípicos, la detección de pagos duplicados es una rutina probada utilizada para identificarlos. Las áreas comunes para la búsqueda de detección de duplicados se incluyen en los pagos a proveedores, facturas, alta de proveedores en el archivo maestro, registros contables, números de cuenta bancarios para hacer transferencias, entre otros.
Muestreo en la selección de partidas para su inspección documental
El muestreo es una parte fundamental del trabajo en la revisión de auditoría, y con tantas maneras de degustar, no es ninguna sorpresa que este sea el favorito. Se utilizan múltiples métodos de muestreo estadístico para establecer el alcance de la revisión proporcionando información útil y valiosa cuando los resultados se extrapolan en relación con la población. Un auditor pudiera utilizar las funciones estadísticas, sumas y estratificaciones para permitir la gestión de analizar los datos haciendo proyecciones y evaluar el rendimiento pasado sobre algunos rubros de los estados financieros.
Algunos otros, como el uso de un muestreo estratificado se utiliza para examinar las ganancias y pérdidas en las operaciones con efecto retroactivo, estratificar el valor de facturas y desembolsos y realizar muestras aleatorias o, en su defecto, dirigir muestras sobre patrones específicos.
El análisis de datos, además de utilizarse para determinar muestras, también se utiliza para realizar búsquedas de palabras clave que son determinadas por la conducción del objeto del análisis; es decir, la finalidad de lo que se quiere encontrar. Así pues, se pueden identificar registros contables cuya descripción contenga palabras clave como: reclasificación, ajuste, complemento, multas, penalizaciones, no deducibles, error, pago de trámites y derechos, o la búsqueda de registros realizados por algún usuario en particular, entre otras.
Una de las muchas ventajas de tecnología de análisis de datos es que existe la posibilidad de analizar una población entera de los datos, en lugar de analizar un muestreo. Sin embargo, también es posible que se conecten, clasifiquen y resuman bases de datos de diferentes áreas para analizar conjuntos de datos afines.
Importación de archivos, extracciones y análisis de grandes conjuntos de datos
La mayoría de los auditores o profesionales de la contabilidad han encontrado sus mayores retos en saber dónde aplicar el análisis de datos y cómo obtener los datos que se necesitan e importarlos en una herramienta de análisis. Ante esto, las empresas de software han dado grandes pasos en el desarrollo de nuevas tecnologías para simplificar la importación de datos, tales como la adición de convertidores PDF, la capacidad de extraer y trabajar parte de la información, así como la expansión de los límites de capacidad de datos.
Entre estos desarrollos en el análisis de datos, la capacidad de convertir archivos PDF, los datos de texto y la información almacenada en las hojas de cálculo en una herramienta de análisis ha sido de gran utilidad cuando se trata de comparar los datos de varios archivos. A los profesionales les resulta muy conveniente trabajar con diferentes fuentes de información que al obtenerla, esta pueda ser unida y al final del día tener una sola base de datos útil para dar inicio al análisis que se requiera; sin estos desarrollos sería casi imposible analizar la información. Por ejemplo, este proceso se ha utilizado para comparar los registros de los empleados activos contra los registros de nómina e informes de acceso al inmueble de la compañía.
Asimismo, la extracción de datos con base en ciertos criterios ha sido relevante para el análisis, tales como: realizar consultas por nombre, ventas por código de clientes, importes específicos (redondeados) o registros que cumplan con ciertas características (fecha, hora, importe, usuario), entre otros.
Por medio de los avances de desarrollo de software, resulta muy conveniente el importar y manejar grandes cantidades de datos para ser analizados por diferentes criterios, y la creación de diferentes hojas de cálculo dentro de un archivo para realizar diversos pasos de análisis.
Los auditores y profesionales contables están utilizando el análisis de datos para realizar las descargas de grandes transacciones financieras durante un periodo de análisis, junto con los resúmenes, para ayudar al alcance y pruebas durante cualquier revisión.
Auditoría y monitoreo continuo
El análisis de datos se sigue utilizando para automatizar los procesos manuales y las pruebas mediante la implementación del monitoreo continuo. Varios analistas internos valoran la capacidad para desarrollar scripts de auditoría continua para identificar errores o ajustes en las cuentas contables y en el uso de la monitorización continua de los viajes y entretenimiento (T&E, Travel and Entretainment, por sus siglas en inglés), análisis detallado de las cuentas en los estados financieros, recursos humanos, cargos a resultados y cuentas por pagar.
Mientras que el monitoreo continuo puede proporcionar información en tiempo real para detectar desviaciones de control, se utiliza la monitorización periódica, otros usan la auditoría continua en su departamento para supervisar los datos de crédito a clientes, las tendencias de mercado, crédito e información financiera para realizar el seguimiento y la bandera de cambios significativos dentro de los procesos. Otros utilizan la monitorización continua de la Ley de Prácticas y Actos de Corrupción en el Extranjero (FCPA: Foreing Corrupt Practices Act para los EE.UU. o UK Bribery para el Reino Unido) con la finalidad de identificar posibles actos de corrupción y evitar sanciones por el Departamento de Justicia de los EE.UU. o por el Departamento de Justicia del Reino Unido, principalmente, para compañías listadas en las bolsas de valores respectivas.
Detección de fraude y contabilidad forense
Mientras que podamos tropezar con el fraude mediante la búsqueda de los valores atípicos o anómalos, muchos profesionales en el área financiera contable están utilizando la tecnología de análisis de datos como una herramienta forense para la detección del fraude y esquemas de conductas impropias.
Las herramientas de análisis de datos permiten que se vean los datos desde diferentes ángulos para llegar al modus operandi del fraude, que es lo que muchos Contadores e investigadores de fraudes valoran. Se están utilizando algunos de los análisis de datos para identificar posibles fraudes o tendencias y análisis de patrones que permitan identificar indicios de desvío de fondos o malversación de activos, el análisis del comportamiento y seguimiento de las tendencias en el reconocimiento de ingresos y provisiones en resultados que pudieran impactar significativamente en los resultados de estados financieros.
Nómina y empleados fantasmas
Entre las áreas clave, en las que el análisis de datos agrega valor se encuentran la caza de los empleados fantasma, falsificar los registros salariales y la manipulación de las hojas de tiempo. El análisis de datos también está aportando valor al permitir la revisión de los registros de entrada de tiempo electrónico para el cumplimiento de las políticas, los procedimientos y las normas laborales.
Análisis del inventario
Debido al enorme tamaño de algunos inventarios, el análisis de datos en la contabilidad se está utilizando para llevar a cabo análisis de inventario. Se recurre a él para identificar el inventario, ya sea obsoleto, de lento movimiento o en tránsito, conciliar el recuento de inventario físico versus el valor en libros contables y el muestreo de realizar las valoraciones y las pruebas en los datos del inventario. Así, el análisis de datos puede llegar a ser una herramienta de inteligencia de negocios para comprender mejor el riesgo y comportamiento del inventario a largo y corto plazo.
El análisis de datos es muy útil en el cumplimiento de estándares de la industria y de documentación, ya que puede emplearse, tanto en el departamento de auditoría interna como en el área de contabilidad para la planificación, ejecución y procedimientos de SOX, así como análisis de otras áreas y procesos.
A continuación se presenta una lista de análisis creativos para el análisis de datos y que permite obtener resultados útiles en la toma de decisiones para las diferentes áreas de la compañía:

• Análisis de comportamiento de los clientes en torno a los periodos de renovación de servicios.
• Análisis del comportamiento de los clientes en las ventas.
• Medición de la eficacia de un programa promocional.
• Análisis de datos financieros.
• Análisis del proyecto de revisión de facturación electrónica.
• Monitoreo de la FCPA o UK Bribery.
• Información de pruebas en varios registros del sistema.
• Grado de préstamos y tendencia de la cartera.
• Análisis de la reserva y provisiones que impactan los estados financieros.
• Análisis del reconocimiento de ingresos.
• Análisis de la Ley de Benford.
• Análisis de registros manuales realizados en fines de semana.
• Análisis de asientos contables descuadrados.
• Cuentas contables que pudieran estar fuera del catálogo de cuentas.
• Análisis de usuarios no autorizados en la elaboración de asientos manuales.
• Análisis de asientos raros. (Cargo a resultados con abono a bancos, cargo a pasivo con abono a ingresos, etcétera.)
• Análisis de rutinas antifraude, etcétera.

Aunque el análisis de los datos se ha llevado a cabo por más de dos décadas, sigue evolucionando en sus avances tecnológicos, su uso y significado. Hay una inmensa cantidad de formas en que los datos pueden ser analizados. El uso de la tecnología de análisis de datos ayuda a realizar un análisis de información contable más profundo y en menor tiempo.

Referencias
Hoaglin, D.C., Mosteller, F. y Tukey, J.W. (1983) Understanding robust and exploratory data analysis. Wiley New York.
Smith, S. y Mueller, J. (2012). Data Analysis Challenges: Try Proven Strategies for More Success. New Perspectives, Association of Healthcare Internal Auditors.
Sparks, D. Conducting Attribute Testing with Data Analysis Software, IDEA: Data Analysis Software.