Lees het hele artikel

WELKE ROL KAN DATA-ANALYSE SPELEN BIJ HORIZONTAAL TOEZICHT?
Data-analyse en de
monetaire steekproef
I
In het laatste nummer van de EDP-Auditor, jaargang 2008, stond het artikel De statistische steekproef: uitdaging
voor de edp-auditor (deel 2) van Arjan Hassing [HASS08]. In dit artikel werden de stand van zaken in de
rechtspraak, de mate van aanvaardbaarheid van de aanpak van de Belastingdienst en suggesties voor de
wijze van verweer hiertegen beschreven. Tevens is in het artikel gesteld dat data-analyse een alternatief, ofwel
hulpmiddel, kan zijn om boekenonderzoeken efficiënt uit te voeren en om invulling te geven aan horizontaal
toezicht. In dit artikel gaan wij nader in op de definitie van data-analyse, de voorwaarden bij het gebruik van
data-analyse, het vaststellen van de kwaliteit van gegevens, de vergelijking van de monetaire steekproef met
data-analyse en de toekomstige ontwikkelingen. In een volgend artikel zullen wij een case beschrijven, waarbij een monetaire steekproef met behulp van data-analyse is uitgevoerd.
FRANK BOERKAMP EN FEROZ FALIX
Bij het uitvoeren van efficiënt boekenonderzoek maakt de Belastingdienst gebruik van de monetaire
steekproef, waardoor op statistische
wijze de volledigheid en juistheid
van geregistreerde gegevens en
onderliggende brondocumenten
worden vastgesteld. Deze gegevens
zijn tegenwoordig steeds vaker digitaal beschikbaar, wat mogelijkheden
biedt voor het gebruik van dataanalyse als middel om de boekenonderzoeken efficiënter uit te
voeren.
WAT IS DATA-ANALYSE?
Alvorens in te gaan op de rol die dataanalyse kan spelen bij de controles
voor en door de Belastingdienst,
geven wij eerst onze definitie van
data-analyse:
Data-analyse is het op een gestructureerde wijze verzamelen van digitale
28
gegevens en deze met behulp van analyse omzetten in relevante informatie.
Met data-analyse is het mogelijk een
set van digitale gegevens integraal en
efficiënt te analyseren. Voor de analyse kunnen groeperingen, vergelijkingen en berekeningen op de
betreffende gegevens worden uitgevoerd.
Afhankelijk van de gekozen dataanalysetools kunnen de analyses met
scripts worden geautomatiseerd en
kunnen de activiteiten en resultaten
hiervan worden gelogd. Dit vergemakkelijkt de verificatie van de uitgevoerde analyses die worden uitgevoerd en verkleint de kans op fouten.
Tevens kunnen de analyses met
dezelfde scripts, met een relatief
kleine inspanning, op nieuwe inputgegevens worden uitgevoerd, mits
het formaat van deze inputgegevens
gelijk blijft.
VOORWAARDEN BIJ HET
GEBRUIK VAN DATA-ANALYSE
Voor data-analyse wordt altijd
gebruik gemaakt van digitale gegevens. Ook de controle door de
Belastingdienst wordt vaak op digitale
gegevens gebaseerd. De belangrijkste
technische randvoorwaarden om
data-analyse te kunnen uitvoeren zijn:
t EBUHFHFWFOTJOFFOFMFLUSPOJTDIGPS
NBBUWPPSBOBMZTFCFTDIJLCBBS[JKO
t EBUHFHFWFOTHFTDIJLU[JKOPNJOUF
lezen in de data-analysetools. Voorbeelden van dergelijke geschikte
formaten zijn tekstbestanden (zoals
$47
FOEBUBCBTFCFTUBOEFO
t EBU EF DSJUFSJB FO EF DPOUSPMFT EJF
gebruikt worden bij de handmatige
beoordeling van posten, kunnen
worden vertaald naar rekenregels in
data-analysetools.
In dit artikel gaan wij niet verder in
op de technische voorwaarden van
data-analyse.
de IT-Auditor nummer 1 | 2010
IT Auditor1.indd 28
19/02/10 4:32 PM
Voorwaarde
Rol data-analyse bij het vaststellen van de kwaliteit van gebruikte gegevens
Volledigheid van gegevens
Consistentie en plausibiliteit van gegevens
Betrouwbaarheid van gegevens
Audit-trail van analyses
Met data-analyse is het mogelijk om op totaal- en detailniveau een aansluiting te maken met de ontvangen gegevens en
de financiële rapportages van de belastingplichtige en zo alsnog de volledigheid vast te stellen.
Met data-analyse kunnen overzichten gegenereerd worden van alle voorkomende waarden per veld. De voorkomende
waarden kunnen vervolgens op plausibiliteit worden beoordeeld. Tevens kunnen relaties worden gelegd zoals referentiële
integriteit, waardoor de consistentie van de gegevens kan worden vastgesteld.
Indien niet aan deze voorwaarde is voldaan kan met data-analyse integraal worden bepaald of doorbreking van functiescheiding heeft plaatsgevonden en of de applicatiecontroles hebben gewerkt. Door het integrale karakter is het mogelijk
om bij niet-werkende controls een oordeel te vormen over de reikwijdte hiervan, zoals het aantal betrokken transacties.
De hiervoor benodigde informatie zal wel in digitaal formaat beschikbaar moeten zijn.
Met bepaalde data-analyse tools is het mogelijk de uitgevoerde data-analyse -stappen, -bewerkingen en -resultaten vast
te leggen in een logbestand.
Tabel 1: Rol van data-analyse bij het vaststellen van de kwaliteit van gebruikte gegevens.
Bij het gebruik van digitale gegevens
zal daarnaast aan de volgende functionele voorwaarden moeten worden
voldaan:
t 7PMMFEJHIFJE WBO HFHFWFOT EF WPMledigheid van de gebruikte gegevens
is geverifieerd.
t $POTJTUFOUJF FO QMBVTJCJMJUFJU WBO
gegevens: de set van minimaal vereiste validiteitcontroles (zoals
vergelijking van veldinhoud en formaat) op de ontvangen bestanden
is uitgevoerd.
t #FUSPVXCBBSIFJEWBOIFUJOGPSNBtiesysteem: de betrouwbaarheid
van de gebruikte gegevens is
gewaarborgd door functiescheiding, General IT Controls en
van toepassing zijnde applicatiecontroles.
t "VEJUUSBJMWBOEFBOBMZTFTPNEF
analyses controleerbaar te maken,
zijn de uitgevoerde stappen, bewerkingen en resultaten vastgelegd in
bijvoorbeeld een logbestand.
Als aan al deze randvoorwaarden is
voldaan, kan data-analyse worden
ingezet als middel om boekenonderzoeken efficiënt uit te voeren en
invulling te geven aan horizontaal
toezicht. In de praktijk betekent dit
dat data-analyse alleen bij de controles voor en door de Belastingdienst gebruikt kan worden als
gegevens digitaal beschikbaar zijn.
VASTSTELLEN VAN DE
KWALITEIT VAN GEGEVENS
In het geval nog niet aan de eerder
genoemde functionele voorwaarden
van volledigheid, consistentie en
plausibiliteit, betrouwbaarheid en
audit trail is voldaan, kan data-analyse worden gebruikt bij het voldoen
aan de betreffende voorwaarde. In
tabel 1 is per voorwaarde aangegeven op welke wijze data-analyse een
rol kan spelen bij het vaststellen van
de kwaliteit van de gebruikte
gegevens.
VERGELIJKING MONETAIRE
STEEKPROEF EN DATAANALYSE
De Belastingdienst voert boekenonderzoeken efficiënt uit met behulp
van de monetaire steekproef. Deze
monetaire steekproef kan ook
gebruikt worden in het kader van
horizontaal toezicht, waarbij de belastingplichtige zelf overeenstemming
met belastingwetgeving vaststelt.
Arjan Hassing [HASS08] beschrijft
in zijn artikel de voordelen van de
monetaire steekproef, te weten:
(1) dat deze een bewezen methode
JT
(2) dat deze de efficiëntie van de controlewerkzaamheden vergroot
wat ook de kosten van de uitvoering van de controlewerkzaamheden verlaagt.
Ook worden er in het artikel risico’s
genoemd bij het gebruik van de
monetaire steekproef. In tabel 2 en 3
hebben wij de voor- en nadelen
Voordelen Monetaire steekproef
Monetaire steekproef
Data-analyse
Bewezen methode die al vele jaren gebruikt wordt.
Data-analyse heeft zich in de praktijk bewezen als een betrouwbare methode om gegevens te verwerken en te analyseren.
Efficiënt door beoordeling van deel in plaats van geheel.
Efficiënt door scripts en inleesmethodieken, waarbij zowel beoordeling van een deel als het geheel mogelijk is. Bovendien
gelden schaalvoordelen waardoor de data-analyse bij uitbreiding van de steekproefselectie met relatief weinig extra
inspanning uit te voeren is. Een voorwaarde hierbij is dat gegevens volledig digitaal beschikbaar zijn.
Goedgekeurd door de Hoge Raad.
Toepassing van data-analyse levert naar verwachting geen belemmering op voor toepassing bij rechtszaken.
Inzetbaar voor zowel digitale gegevens als voor gegevens die uitsluitend
op papier beschikbaar zijn.
Uitsluitend voor digitale gegevens.
Tabel 2: Voordelen van de monetaire steekproef
data-analysetools de IT-Auditor nummer 1 | 2010
IT Auditor1.indd 29
29
19/02/10 4:32 PM
Nadelen Monetaire steekproef
Monetaire steekproef
Data-analyse
Bewerkelijk bij grote selectieaantallen.
Efficiënt door scripts en inleesmethodieken, waarna opschaling relatief weinig extra inspanning kost. Er is wel een investering
vereist voor de ontwikkeling van de scripts, die bij kleine selectieaantallen mogelijk niet wordt terugverdiend.
Onzekerheden doordat niet alle gevallen beoordeeld worden, zoals
aantoonbaarheid van gelijke kansverdeling en toevalsbeginsel.
Mits de gegevens digitaal aanwezig zijn, kunnen deze worden gebruikt om de facturen in te delen in homogene groepen.
Op basis van deze homogene groepen kunnen de steekproefselecties worden getrokken. Deze aanpak maakt de afhankelijkheid
van het toevalsbeginsel kleiner en de aantoonbaarheid van gelijke kansverdeling groter. De Belastingsdienst zal hiervoor
akkoord moeten zijn met de uitgangspunten en de aanpak voor het verdelen van de populatie in kleinere homogenere groepen.
Voldoende kennis en vaardigheden zijn aanwezig over statistische
technieken en grote populaties worden gebruikt.
Vereist kennis en vaardigheden van data-analyse.
Zeker bij grote populaties zijn er nog altijd veel waarnemingen nodig
om tot een oordeel te kunnen komen.
Ook bij data-analyse geldt dat bij grote populaties veel waarnemingen nodig zijn.
Tabel 3: Nadelen van de monetaire steekproef
van de monetaire steekproef op een
rij gezet en daarbij aangegeven welke
invloed de inzet van data-analyse
hierop heeft.
Uit bovenstaande vergelijking blijkt
dat de monetaire steekproef en dataanalyse in elkaars verlengde liggen.
Uitgangspunt van een steekproef is
namelijk dat niet de gehele populatie
hoeft te worden onderzocht. De conclusies over het onderzochte deel, de
steekproefselectie, vormt de basis voor
de conclusies over de totale populatie.
Tevens hoeven de onderliggende
brondocumenten niet altijd digitaal
beschikbaar te zijn. Bij data-analyse
worden digitale gegevens ingelezen,
gevalideerd en geanalyseerd. Vanuit
de analyses worden selecties samen-
Drs. Frank Boerkamp Bsc en
Dr. Feroz Falix Bsc zijn sinds 2005
in dienst bij Ernst & Young Advisory
en zijn werkzaam op de afdeling
Information Management & Analytical
Services die zich in het bijzonder richt
op data-analyse, data- governance en
data compliance. Zowel Frank als Feroz
rondden in 2009 de postdoctorale
IT-Audit opleiding aan de Vrije
Universiteit Amsterdam af en waren
diverse malen betrokken bij het
gebruik van data-analyse voor controles op de belastingafdracht. Dit artikel
hebben zij geschreven op persoonlijke
titel.
30
gesteld die vervolgens worden gecontroleerd met de onderliggende brondocumenten, waarna conclusies
getrokken kunnen worden. Bij de uitvoering van een monetaire steekproef
kan niet volledig met data-analyse
worden volstaan, zolang er sprake is
van fysieke brondocumenten. Deze
documenten, behorende bij de steekproefselectie, moeten nog handmatig
worden gecontroleerd. Wel kan dataanalyse worden gebruikt om de afhankelijkheid van het toevalsbeginsel bij
de te nemen steekproefselecties te verkleinen, door de facturen in te delen in
homogene groepen. Met data-analyse
kunnen eveneens specifieke analyses
ontwikkeld worden om de meest
opvallende posten in de gehele populatie te herkennen.
TOEKOMSTIGE
ONTWIKKELINGEN
Een interessante ontwikkeling is de
opkomst van de elektronische factuur.
Als aan bepaalde vereisten is voldaan,
staan de Belastingsdienst en de wetgever toe dat brondocumenten enkel
digitaal beschikbaar zijn. Een voorbeeld van dergelijke vereisten is dat de
authenticiteit en integriteit van de
onderliggende digitale registratie
gewaarborgd zijn.
Als de brondocumenten op een legitieme wijze enkel digitaal beschikbaar
zijn, is de handmatige controle van
fysieke brondocumenten niet meer
benodigd. Wegens de schaalbaarheid
van data-analyse is dan de stap van het
uitvoeren van een monetaire steekproef
naar een integrale controle met behulp
van data-analyse relatief beperkt. In
een kosten-batenanalyse kan vervolgens worden bepaald of het extra verwachte resultaat opweegt tegen de
extra inspanningen, benodigd voor de
uitvoering van een boekenonderzoek.
CONCLUSIE
Bij de uitvoering van een efficiënt boekenonderzoek en horizontaal toezicht
kan data-analyse worden gebruikt om
de uitvoering van de monetaire steekproef te ondersteunen. Voorwaarde
hierbij is dat de benodigde gegevens
digitaal beschikbaar zijn. De toegevoegde waarde van data-analyse is de
mogelijkheid om facturen in te delen
in homogene groepen om bij de te
nemen steekproefselecties de afhankelijkheid van het toevalsbeginsel te verkleinen. Als ook de onderliggende
brondocumenten digitaal beschikbaar
zijn, nemen de voordelen van dataanalyse verder toe. Wel moet dan door
middel van een kosten-batenanalyse
worden bepaald of het resultaat hiervan opweegt tegen de benodigde
inspanningen. ■
Literatuur
[HASS07] Hassing RE RA, drs. A.J.A., De statistische
steekproef; uitdaging voor de EDP-auditor, de EDP-Auditor,
nummer 1, 2007.
[HASS08] Hassing RE RA, drs. A.J.A., De statistische
steekproef; uitdaging voor de EDP-auditor (deel 2), de
EDP-Auditor, nummer 4, 2008.
de IT-Auditor nummer 1 | 2010
IT Auditor1.indd 30
19/02/10 4:32 PM

Download Report