Puntos de vista de Cangemi: La ley de Benford descubre cifras ocultas a los auditores

6 de Septiembre de 2018

Michael P. Cangemi, que en el pasado ocupó varios puestos ejecutivos, es investigador principal y miembro del consejo consultor del Laboratorio de auditoría continua e informes de la Universidad Rutgers (Nueva Jersey, EE.UU). Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen exclusivamente al autor.

La mayoría de los datos se componen de números y de la acumulación de éstos en series de datos, lo cual podría dar la impresión de que se trata de una colección de dígitos aleatorios más grande. ¿Es posible que existan patrones ocultos en todos estos números que los profesionales de las finanzas y los auditores puedan usar? Cuando asistí a la primera clase del profesor Dr. Mark Nigrini, en los años noventa, le escuché afirmar que podrían existir patrones identificables y predecibles ocultos en los números, y para mí, esto parecía desafiar toda lógica.

¿Es posible que los defraudadores al inventar números o cambiarlos, abusen de ciertos dígitos, y éstos alteren los patrones subyacentes y predecibles de los dígitos y sirvan de alerta a los auditores?

Como ex director ejecutivo de auditoría y fianzas, esto le hizo pensar y quiso averiguar más. Pero como admitió antes, al principio le pareció algo interesante desde el punto de vista académico, no algo práctico que pudiera aplicar a su empresa. Me equivoqué, y me alegro de haber decicido aprender más sobre la ley de Benford.

En los años 30, el físico Frank Benford descubrió que, efectivamente, existían patrones predecibles de dígitos en los números. Básicamente, los patrones ocultos en números, algunos tan simples como que los dígitos 1 y 2 aparecen con más frecuencia que otros en la primera posición, dan como resultado un patrón predecible.

En la película de 2016 Hidden Figures (Figuras ocultas o Talentos ocultos), un drama biográfico sobre mujeres matemáticas afroamericanas que trabajaron para la NASA durante la carrera espacial de 1961, Katherine Goble usó una antigua, poco conocida, teoría matemática para resolver un problema de trayectoria. De modo similar, en los años 90, Mark Nigrini reveló el uso de la ley de Benford en el terreno de la contabilidad y la auditoría. Desde entonces, los análisis de identificación de patrones son parte modular en las aplicaciones de análisis de datos, como es el caso de CaseWare IDEA. Esto ha dado como resultado un aumento importante del uso práctico de herramientas de análisis en auditorías por parte de auditores en todo el mundo.

La primera vez que vi un ejemplo sobre el uso de la ley de Benford fue en una conferencia de usuarios de una empresa que desarrolla software de análisis de datos. Los auditores habían descubierto muchos incumplimientos potenciales de políticas de gastos de desplazamiento y representación, y necesitaban encontrar una manera de identificar las estafas más graves. Aplicaron el análisis basado en de la ley de Benford que incluye el paquete analítico para dar prioridad a las excepciones más importantes. Identificaron un número excesivo de reclamaciones de gastos, por debajo del límite de transacciones sin comprobante establecido por la empresa. Esta manipulación artificial de los números reales produjo un patrón identificable.

Mark Nigrini no solo ha sido consejero de empresas tales como CaseWare, además ha escrito un par de libros, editados por Wiley, que recomiendo leer: Benford’s Law; Applications for Forensic Accounting, Auditing and Fraud Detection (2012) and Forensic Analytics: Methods and Techniques (2011). (Ley de Benford; Aplicaciones en contabilidad forense, auditoría, detección de fraude y análisis forense: Métodos y técnicas) Nigrini publica con frecuencia y continúa sugiriendo nuevas aplicaciones de la ley de Benford. Un ejemplo reciente es este artículo publicado en el número de mayo de 2018 de la Journal of Accountancy, (Revista de contabilidad), Round Numbers: A Finger Print of Fraud” (Números redondos: Una huella digital de fraude). Todos los que trabajamos en finanzas, gobierno corporativo, riesgo y cumplimiento normativo estamos en deuda con Mark Nigrini. Mi sugerencia es que se lo agradezcamos mediante el aprendizaje y uso de las excelentes herramientas que parten de la ley de Benford para que nuestro trabajo sea más productivo.

Si desea obtener más información sobre la ley de Benford y cómo se usa en IDEA, haga clic aquí.

 

Michael P. Cangemi

Michael P. Cangemi es investigador principal de la Universidad Rutgers y miembro del consejo consultor del Laboratorio de auditoría continua e informes de Rutgers. Ex director financiero y consejero delegado, escritor prolífico, conferenciante activo y asesor principal de varias empresas, el Sr. Cangemi centra sus investigaciones ahora en la auditoría continua, la supervisión continua de controles y la inteligencia analítica en los sectores de gobierno corporativo, gestión de riesgos, cumplimiento, finanzas y mejoras de procesos comerciales. Además colabora con el comité de finanzas y tecnología (CFIT) de la FEI (Financial Executives International) y su subcomité de gobierno corporativo, gestión de riesgos y cumplimiento, y con el consejo asesor editorial de EDPACS y con Libra Audit Advisory Board (consejo consultor de auditoría de Libra, www.libra.tech) centrado en blockchain (cadena de bloques) y su aplicación a la auditoría. Su libro Managing the Audit Function, 3ª edición (Gestión de la función de auditoría) está editado por Wiley.

Conecte con:   Michael P. Cangemi

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