Manejo de Base de Datos y Uso de Muestreo Estadístico

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1 Estado Libre Asociado de Puerto Rico OFICINA DEL CONTRALOR Manejo de Base de Datos y Uso de Muestreo Estadístico Adiestramiento Auditores Internos del Gobierno Iván Denizac González abril 2005

2 El Auditor y los adelantos tecnológicos La profesión de auditor está evolucionando a raíz de los nuevos adelantos tecnológicos estableciendo al auditor nuevos retos

3 Retos para el auditor Sistemas de contabilidad computadorizados Sistemas de digitalización de documentos Sistemas de correo electrónicos ( ) Descentralización de información Procesos computadorizados Aplicaciones especializadas

4 Retos para el auditor Sistemas de base de datos / Data Warehouse Acceso a las bases de datos mediante los sistemas computadorizados Técnicas de auditoría asistida por computadora (CAAT s) Data Mining

5 Retos para el auditor Entrevistas con: Administradores de base de datos Administradores de sistemas Programadores de sistemas Oficiales de seguridad de acceso lógico

6 Avances tecnológicos que ayudan al auditor Application Programs Interface (API) aplicaciones user-friendly Open System Arquitecture (OSI) Open DataBases Conected (ODBC) Programas de automatización de oficina (MS-Office, entre otros) Programas especializados de auditoría Internet

7 Normas y guías establecidas AICPA, SAS No. 80, enmienda el SAS no. 31 Evidential Matter. The Information Technology Age: Evidential Matter in the Electronic Environment. Efectivo el 1 de enero de 1997 ISACA emitió una guía titulada, Use of Computer Assisted Audit Techniques (CAATs). Efectivo el 1 de diciembre de 1998

8 Uso de la tecnología en las auditorías Computer Assisted Audit Techniques (CAAT S) La aplicación de cualquier técnica de auditoría computadorizada, tales como: Programas especializados de auditoría Programas de utilidades Datos de prueba Programas de rastreo Sistemas expertos de auditoría Programas especializados de auditoría: IDEA ACL CA-Easytrieve SAS

9 Uso de las tecnología en las auditorías

10 Funciones de los programas especializados de auditoría Realizar diferentes tipos de muestreo Seleccionar datos en específico Importar archivos de diferentes formatos Exportar archivos a diferentes formatos Realizar estratificaciones por cuantía o cantidad Determinar la antiguedad de las cuentas (Aging) Determinar la existencia de brechas - (Gaps)

11 Funciones de los programas especializados de auditoría Permitir organizar los datos (Index & Sort) Resumir (Summarized) Unir diferentes archivos (Join) Comparar diferentes archivos (Merge) Crear nuevos campos que calculen (Virtual Field)

12 Uso de la tecnología en las auditorías Data Mining (Descubriendo información oculta) La extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos. Las herramientas de Data Mining predicen futuras tendencias y comportamientos, permitiendo tomar decisiones proactivas y conducidas por el conocimiento de la información. Herramientas de Data Mining SAS Enterprise Miner WizSoft Clementine 9.0 GhostMiner Nuggets

13 Uso de las tecnología en las auditorías Gráficas de visualización de Data Mining

14 Planificación para la ejecución de CAAT S y Data Mining Determinar si las técnicas CAAT s o Data Mining son apropiadas para lograr los objetivos de la auditoría Identificar los objetivos que serán realizados mediante las técnicas CAAT s o Data Mining Determinar los datos requeridos para las pruebas Realizar las pruebas de auditoría por computadora conforme a los objetivos establecidos Documentar todos los trabajos realizados Efectúe una evaluación y corroboración sobre los procedimientos realizados mediante las técnicas CAAT s y Data Mining Efectúe pruebas de corroboración de los resultados

15 Técnicas CAAT s y Data Mining permiten detectar fraude En las compras para obviar el proceso de subastas Llamadas telefónicas (celulares) Evasión contributiva Pagos indebidos Identificar volumen de compras no razonables Fraude en las tarjetas de crédito Lavado de dinero

16 CASO Hemos sido asignado para auditar la Administración de Servicios Médicos de Puerto Rico (ASEM) El objetivo es evaluar los controles de acceso lógico al Sistema Invisión Remote Computing

17 CASO Sistema Invisión Remote Computing Patient Management Patient Accounting Resource Scheduling Clinical Observations Results Material Management Orders Processing Lifetime Clinical Record General Ledger Accounts Payable Physician View General Ledger

18 CASO Conocimiento del ambiente y evaluación de los controles internos: Estudio de la reglamentación y los procedimientos existentes Entrevistas con el funcionarios a cargo de crear los acceso al Sistema Entrevistas con los funcionarios responsables de autorizar los derechos de acceso al Sistema Entrevistas con Administradores de Sistema Entrevistas con programadores del Sistema

19 CASO Determinar el riesgo: inherente de control de detección Determinar el nivel de confianza sobre el proceso a examinar

20 CASO Identificar los elementos críticos de control y los procedimientos de auditoría a efectuar (hojas de trabajo) Uso del Formulario de Control de Acceso y la aprobación correspondiente Derechos asignados (need to know) Control de las contraseñas de acceso Eliminación de cuentas de empleados terminados Una sola cuenta de acceso por usuario Utilización de la cuenta de acceso

21 CASO Solicitar de los datos en medios electrónicos (diskette, zipdisk, CD) Identificación del alcance Certificación de la información suministrada Solicitar dos copias Examinar la información suministrada (pruebas de integridad) Determinar el examinar toda la población o seleccionar una muestra

22 Qué es muestreo? El proceso de la auditoría, consiste en la aplicación de un procedimiento de auditoría a menos del 100% de la población total, para obtener evidencia de auditoría sobre ciertas características de la población

23 Muestra Representativa Es el objetivo principal en la selección de una muestra de la población. Una muestra representativa tiene características similares a las partidas en la población en su totalidad.

24 Riesgo de Auditoría Es la probabilidad de que un error importante, falta o irregularidad pueda no ser detectado por el auditor al momento de efectuar la prueba. RA Riesgo fuera = + de la muestra Riesgo de muestreo

25 Riesgo fuera de la muestra Radica en la selección de procedimientos inadecuados de auditoría, cual no permite identificar o detectar errores, faltas o irregularidades en la documentación examinada.

26 Riesgo de muestreo Es la posibilidad de que una muestra, apropiadamente escogida, no sea representativa de la población y la conclusión del auditor sería diferente a la conclusión que resultaría de un examen de la población completa.

27 Riesgo de muestreo Está compuesto por: Riesgo de estimar el riesgo de control muy alto Riesgo de estimar el riesgo de control muy bajo Riesgo de aceptación incorrecta Riesgo de rechazo incorrecto

28 Tipos de muestreo Muestreo estadístico Se aplican las leyes de probabilidad para medir el riesgo de muestreo que siempre está presente en el muestreo de auditoría. Muestreo no estadístico (a juicio) El auditor no puede expresar sus conclusiones con una medición cuantitativa del nivel de confianza.

29 Métodos muestreo estadístico Muestreo por atributos Muestreo por variables Stop & Go Exploratorio

30 Etapas del muestreo Planificación y diseño Determinación tamaño de la muestra Selección de las partidas Examen de las partidas Evaluación de los resultados

31 Planificación y diseño de la muestra Objetivos específicos de la auditoría Procedimientos para lograr los objetivos La población a utilizar Integridad Apropiado Estratificación

32 Planificación y diseño de la muestra Ejemplo de Estratificación

33 Determinación del tamaño de la muestra Definir la población (3,709) Determinar nivel de confianza (90%) Definir que constituye una desviación crítica Determinar el error tolerable (5%) Desviaciones permitidas (0) o error esperado

34 Determinación del tamaño de la muestra

35 Selección de la muestreo Aleatorio simple Sistemático Conglomerado Probabilidad proporcional

36 Selección de la muestreo Aleatorio simple

37 Examen de las partidas Aplicar los procedimientos de auditoría a cada unidad de la muestra:

38 Examen de las partidas Desviaciones determinadas: El archivo contenía siete usuarios con más de una cuenta de acceso asignada Una cuenta de acceso no se utilizaba Una cuenta de usuario tenía asignado derechos y privilegios que no le correspondía No se utilizó el Formulario de Acceso al Sistema para la solicitud y aprobación de la cuenta de acceso de ocho usuarios Diez formularios de acceso al sistema no contenían la firma del Administrador de Seguridad o del supervisor del área. Una cuenta de acceso correspondiente a un ex empleado, permanecía activa en el sistema

39 Evaluación de los resultados Conclusión sobre la eficacia del procedimiento de control

40 Evaluación de los resultados Fórmula para la proyección de los resultados a la población: #e = número de errores encontrados n = tamaño de muestra p = proporción de casos en la muestra con errores (#e/n) x1 =SQRT((#e/n)*((n-#e)/n)/n) Li = (Población * ((#e/n)-x1)) Ls = (Población * ((#e/n)+x1))

41 Evaluación de los resultados Fórmula para la proyección de los resultados a la población:

42 Informe de Auditoría TI-02-17

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