私が 20 年以上前に内部監査人としてキャリアをスタートさせた頃は、現実的に扱える件数が限られていたため、私たちの仕事の大半は50件、75件といったサンプルの検証を中心に行っていました。私たちは調査結果を発表するのですが、会話はしばしば「50 件中 5 件のエラーがありました」で終わってしまいました。それは役に立つでしょうか？たぶん役に立ちます。それは変革的でしょうか？おそらくそうではありません。
今では、そのようなモデルは通用しません。データ量は爆発的に増加し、リスクはより複雑になり、監査インサイトへの期待も飛躍的に高まっています。しかし、多くの監査部門はいまだに数年前と同じツールや手法に頼っており、リスクにさらされやすく、手作業に追われています。
内部監査におけるアナリティクス意欲のギャップ
内部監査人協会（IIA）やISACAのカンファレンスで話すとき、私はいつもいくつかの簡単な質問をします。「現在、データアナリティクスを利用している人は何人いますか？」通常、会場の4分の3の人が手を挙げます。そして、「その使い方に満足している人はどれくらいいますか？」と聞きます。そのまま手を挙げている人は、およそ半分に減ります。最後に「アナリティクスの目標を達成できていないと感じている人はどれくらいいますか？」と尋ねます。すると、ほとんど全員の手が再び上がります。
その瞬間はいつも強く印象に残ります。私が「アナリティクス・アンビション・ギャップ」と呼んでいるものが、そこで明らかになるからです。ほぼすべての監査部門が、データアナリティクスをより効果的に活用したいと考えています。その可能性があることも理解しています。しかし、彼らはビジョンと実行を結びつけるのに苦労しています。
アナリティクスの成熟を阻む最大の障壁は、スキルではありません。「アナリティクスは複雑でなければならない」という思い込みです。そんなことはありません。
問題の一部は構造的なものです。監査人はビジネスを理解していますが、データを理解しているとは限りません。IT部門はシステムを理解していますが、ビジネスの背景を理解しているとは限りません。このギャップを埋めるには、ビジネスの目的とデータの目的を整合させ、次のような質問に答えられる能力が必要です。
- テストの検証に実際に必要なデータは何でしょうか。
- そのデータはどこに格納されているのでしょうか。
- ビジネス上の疑問に答えるために、どのように利用するのでしょうか。
この連携は、多くのチームが不得意とする部分ですが、同時にアナリティクスの自動化が最大の効果を発揮できる領域でもあります。Alteryxのようなプラットフォームは、ITやコーディングの専門知識を待つことなく、監査人が直接データを探索できるツールを提供することで、ビジネス理解をデータ主導のインサイトへと変換するのに役立ちます。そうなれば、アナリティクスはサイドプロジェクトではなくなり、監査のDNAの一部になります。
手作業プロセスから自動化ワークフローへ
私は、自動化が監査チームの可能性をどのように変えていくのかを、この目で見てきました。ある銀行のクライアントでは、数百人の従業員のシステムアクセスを、年に1回、フルタイムで働く6人が 6～9週間かけて手作業で見直していました。Alteryxのワークフローを使用することで、このプロセスを約1分半に短縮することができました。
ワークフローは、乱雑なテキストファイルを自動的に解析し、実際のアクセス権をロールベースのテンプレートと比較し、350件の個別のExcelレポートを生成して、各マネージャーにレビュー用としてメール送信しました。プロセスを本番環境で実行したとき、チームはそれがもう終わったとは信じられませんでした。ワークフローを実行する時間よりも、それが本当に完了したとチームに納得してもらうほうに時間がかかりました。
これこそがアナリティクス自動化の真の価値であり、スピードだけでなく、確信を持てることにあります。一度ワークフローを構築すれば、何度でも再利用でき、監査可能で、透明性も確保されます。すべての変換ステップをトレースでき、結論の裏付けとなるデータを見失うことはありません。
アナリティクス自動化が監査の役割を高めるところ
内部監査がアナリティクスを取り入れるとき、私たちは「後から振り返る」立場から「先を見通す」立場へと移行します。私たちは、問題を事後的に見つける部門であることをやめ、問題がエスカレートする前にインサイトを提示するパートナーになり始めます。
それこそが、私がAlteryxのトレーニングスペシャリストとして取り組んできた原動力でした。一度、自動化がもたらす時間の削減と、そこで得られる深いインサイトを体験したチームは、元のやり方に戻ることはほとんどありません。
最近、私は Alter Everything ポッドキャストでこの進化について話す機会があり、アナリティクスが内部監査の文化をどのように変革しているかを探りました。監査機能を変革するために、データサイエンティストである必要はありません。ビジネス知識とデータの可能性とのギャップを埋めるには、適切なマインドセットとプラットフォームがあれば十分です。
最後のまとめ
内部監査は常に、統制、データ、そして意思決定に対する「信頼」を扱う仕事です。アナリティクスの自動化を活用することで、私たちはその信頼をさらに強化できます。私たちは、より速く、より賢くテストを行い、最も重要なこと、つまり組織が自信と誠実さを持って事業を運営できるよう支援することに集中できます。
まだサンプリングだけに頼っているのであれば、そろそろ全データセットの分析に踏み出すときです。答えとインサイトは、すでにデータの中にあります。あとは、それを引き出すための適切なツールを手に入れるだけです。