Hvordan opretholder man dataintegritet i finansielle rapporter?

En vigtig faktor i at sikre korrekt finansiel rapportering er at opretholde høj dataintegritet. Når man ser på balanceopgørelser, er det afgørende at validere kontante midler og sikre, at de tal, der rapporteres, stemmer overens med andre pålidelige kilder, som f.eks. bankudtog. Bankudtog er et objektivt dokument, der kommer fra en finansiel institution og derfor kan anvendes til at verificere virksomhedens rapporterede likviditet. Selvom der kan være forskelle mellem virksomhedens kassebeholdning og bankens udtalelse, er disse ofte forårsaget af afstemningsposter, som kan løses og adresseres gennem systematisk opfølgning.

Virksomheder, der ikke har systemer på plads for at proaktivt overvåge deres data, risikerer at overser vigtige fejl, som kan skade både omdømme og økonomi. Tag for eksempel to virksomheder, A og B. Virksomhed A er reaktiv og håndterer kun problemer, når de opstår, som når en kunde påpeger en fejl på en faktura. Denne tilgang kan være tidskrævende og føre til omdømmemæssige risici, hvis problemer forbliver ubehandlede for længe. I modsætning hertil har virksomhed B et system, der konstant overvåger deres data for at identificere fejl på et tidligt stadium. Dette hjælper virksomheden med hurtigt at opdage og rette eventuelle uoverensstemmelser, hvilket mindsker risikoen for økonomiske tab og skader på virksomhedens omdømme.

Dokumentation af politikker og procedurer for udarbejdelsen af balanceopgørelser er også et grundlæggende skridt i at sikre konsistens og overholdelse af relevante regler, såsom SOX (Sarbanes-Oxley-loven), som kræver dokumentation af interne kontroller. Denne dokumentation giver ikke kun mulighed for at sikre, at arbejdet bliver udført korrekt, men fungerer også som bevismateriale i tilfælde af juridiske tvister eller undersøgelser. Derudover er den et vigtigt værktøj til oplæring af nye medarbejdere, så de kan forstå de processer, der ligger til grund for en korrekt udarbejdelse af balanceopgørelser, og samtidig bidrager til at forbedre virksomhedens generelle datalitteracy.

En vigtig faktor, som virksomhederne ikke bør forsømme, er den teknologi, der understøtter dataintegritet. Ved at udnytte teknologi og automatisering kan man reducere manuel arbejde, mindske fejl og forbedre dataintegriteten. Eksempler på dette inkluderer brugen af onlineplatforme, der direkte integrerer med forskellige datakilder, samt applikationer, der kan automatisere afstemningsprocessen og forbedre datakvaliteten. Teknologi kan således hjælpe med hurtigt at opdage fejl og skabe en mere effektiv proces i forhold til dataintegritet.

Der findes også mange udfordringer i relation til systemniveau og datakorruption, som kan have vidtrækkende konsekvenser. Hvis et system fejler, eller hvis filer bliver korrupte, kan det føre til operationelle forsinkelser, produktivitetsproblemer og potentielt store økonomiske konsekvenser. Desuden kan fejl i applikationsudvikling, som manglende data-validering, føre til fejl, der ikke opdages, men som kan medføre unøjagtige finansielle rapporter og dermed risikable beslutninger. For at undgå sådanne problemer bør organisationer implementere robuste strategier for at beskytte dataens integritet og minimere risikoen for datakorruption.

I lyset af dette skal man forstå, at dataintegritet ikke kun handler om at rette fejl, når de opstår, men om at have systemer på plads, der kontinuerligt monitorerer og analyserer dataene. Effektiv dataintegritet kræver både teknologi, uddannelse af medarbejdere og klare procedurer, som sikrer, at organisationen kan håndtere eventuelle problemer hurtigt og effektivt.

Hvordan Ledger-databaser forhindrer problemer med dataintegritet i finansielle systemer

Når man arbejder med ledger-databaser, især i konteksten af finansielle systemer, er det essentielt at forstå, hvordan disse databaser sikrer dataintegritet. Dette sker gennem en række mekanismer, der gør det muligt at opretholde en pålidelig og uforanderlig historik over alle transaktioner og opdateringer. Et centralt element i dette er den måde, hvorpå data verificeres og opdateres gennem unikke og uforanderlige 'digests' og block addresses. Lad os se nærmere på, hvordan dette fungerer, og hvordan man kan teste det i praksis.

Når vi foretager en opdatering på en kundes rekord, som f.eks. opdatering af et billån, forbliver dokument-ID'et uændret, men der sker ændringer i de relevante metadata. For at bekræfte, at opdateringen er korrekt, skal man foretage en verifikation af dokumentet. Dette kan gøres ved at hente metadata for den opdaterede post og derefter bruge en SHA-256 hash-funktion, som sikrer, at dataene er uforanderlige. Dette hash-system er baseret på en Merkle-træstruktur, som gør det muligt at kryptere og validere dokumentet på en pålidelig måde.

Ved at sammenligne den oprindelige 'digest' med den opdaterede version kan man observere ændringerne i dokumentet. Dette afspejles i en ændring af block-adressen og sekvensnummeret, som gør det muligt at spore den præcise revision af dataene på et givent tidspunkt. Når man anvender den opdaterede digest til at bekræfte dokumentet, vil systemet give en positiv bekræftelse, som bekræfter, at alle ændringer er korrekt registreret.

En af de mest kraftfulde funktioner i ledger-databaser er deres evne til at bevare alle historiske data, selv efter at optegnelser er blevet slettet. Når man sletter data i et traditionelt system, fjernes disse data permanent, og det er ikke muligt at rekonstruere historikken. I ledger-databaser derimod, bliver sletningen kun en logisk handling, der opretter en ny revision, der markerer dokumentet som slettet. Dette gør det muligt at rekonstruere hele historikken af ændringer, selvom de oprindelige poster ikke længere er synlige i tabellen.

Dette princip understøttes af Amazon QLDB, hvor historikken af alle transaktioner kan tilgås via en simpel SELECT-forespørgsel, der returnerer alle ændringer foretaget i en tabel. Selvom man har slettet data fra tabellen, kan man stadig hente den oprindelige version af dokumentet og spore alle ændringer, herunder sletninger. Det er en kraftfuld funktion, der giver mulighed for at sikre, at ingen data går tabt, og at alle ændringer kan revideres og dokumenteres.

Der er dog en undtagelse til dette princip om immutabilitet. Når man skal overholde lovgivning som den Europæiske General Data Protection Regulation (GDPR) eller den kaliforniske California Consumer Privacy Act (CCPA), kan det være nødvendigt at fjerne data på en mere omfattende måde. I sådanne tilfælde kan man benytte sig af en funktion kaldet "data redaction", som gør det muligt at anonymisere eller fjerne følsomme data fra historikken. Dette er en funktion, der understøtter compliance med lovgivning og sikrer, at personlige data behandles korrekt.

Det er vigtigt at forstå, at mens ledger-databaser tilbyder en høj grad af dataintegritet og historik, er de ikke immune overfor fejl. For eksempel, hvis data slettes ved et uheld, kan man nemt indsætte de oprindelige poster igen, og systemet vil registrere disse som nye dokumenter, selvom de har samme indhold som de oprindelige. Dette betyder, at systemet stadig kan rekonstruere historikken og vise, at posterne blev oprettet eller opdateret på et tidligere tidspunkt.

Derfor er det vigtigt at forstå de grundlæggende funktioner i ledger-databaser, især når man arbejder med finansielle systemer, hvor præcision og sikkerhed er afgørende. De tilbyder ikke kun en måde at sikre, at data ikke kan manipuleres, men de giver også mulighed for at bevare en omfattende, pålidelig historik, der kan bruges til audit, compliance og fejlfinding. Dette gør dem til et uundværligt værktøj i moderne finansielle systemer, der kræver uforanderlige og gennemsigtige data.

Hvordan man håndterer manglende data og analyserer finansielle rapporter ved hjælp af AI

Når vi arbejder med finansielle data, er det afgørende at sikre, at de er nøjagtige, komplette og fejlfri. En af de mest udfordrende opgaver i finansiel datahåndtering er at identificere og rette problemer som dubletter, manglende værdier og uoverensstemmelser. I dette afsnit vil vi gennemgå, hvordan man bruger kunstig intelligens (AI) til at analysere og forbedre kvaliteten af finansielle data, hvilket vil være en værdifuld proces i håndtering af finansielle rapporter.

En af de første opgaver, vi kan tackle, er at sikre os, at der ikke er nogen dubletter i vores transaktionsdata. Ved at bruge transaktionsnummeret kan vi hurtigt finde ud af, om der er nogen gentagne poster i 2022 Transactions.xlsx-filen. AI giver en oversigt over filens indhold og en detaljeret beskrivelse af hver kolonne, hvilket hjælper os med at forstå, hvilken type data vi arbejder med.

Når vi har bekræftet, at der ikke er dubletter, kan vi fortsætte med at kontrollere, om der mangler nogen værdier i dataene. For eksempel kan vi finde ud af, om der er nogle transaktioner, hvor salgsbeløbene mangler. I sådanne tilfælde bruger vi AI til at identificere disse tomme celler, som ofte vises som 'NaN' (Not a Number), hvilket indikerer, at der ikke er nogen værdi til stede i cellen. Denne situation er anderledes end en nul-værdi, da det simpelthen betyder, at der mangler data i stedet for at være et beregnet resultat.

En anden vigtig opgave i dataanalyse er at kontrollere for outliers – ekstreme værdier, der kan påvirke datakvaliteten. Hvis vi finder ud af, at visse transaktioner har usædvanligt høje mængder, kan vi analysere disse poster nærmere. Ved at få AI til at liste de top 20 transaktioner med de højeste mængder kan vi hurtigt identificere eventuelle fejl. Hvis vi opdager, at en af transaktionerne er blevet indtastet forkert, som f.eks. en mængde på 1.200 i stedet for 120, kan vi bede AI om at rette denne fejl og opdatere dataene.

Når vi har renset dataene for dubletter, manglende værdier og outliers, er næste skridt at sikre, at alle transaktioner er i overensstemmelse med de priser, der er fastsat i Sales Price.xlsx-filen. Ved at sammenligne de relevante kolonner kan vi hurtigt opdage eventuelle uoverensstemmelser i priserne og få AI til at identificere disse transaktioner. Når vi har fundet uoverensstemmelser, kan vi beregne prisforskellen for hver af disse transaktioner og vurdere, om der er tale om en reel fejl eller en beslutning, der er taget af salgsteamet, som i tilfælde af rabatter givet under Thanksgiving.

Sidst men ikke mindst er det vigtigt at validere forholdet mellem de forskellige datasæt. For eksempel skal vi kontrollere, at alle produkter i 2022 Transactions.xlsx-filen findes i Products.xlsx-filen. Dette sikrer, at vi ikke har "forældreløse" transaktioner, hvor relationen til produktet ikke eksisterer. Ved at matche produktnøglerne i begge filer kan AI hurtigt afsløre, om der er nogen produkter, der ikke er korrekt tilknyttet.

Dette er kun nogle af de teknikker, som AI kan anvende til at forbedre kvaliteten af finansielle data. Ved at bruge AI til at automatisere disse processer kan virksomheder spare tid og ressourcer, samtidig med at de sikrer, at deres data er korrekte og pålidelige. Det er dog vigtigt at huske, at AI ikke er en erstatning for menneskelig vurdering, men et kraftfuldt værktøj, der kan hjælpe os med at finde og rette fejl hurtigere og mere effektivt.

Hvordan AI kan hjælpe med at sikre dataintegritet i finansrapportering

I analysen af de data, der er præsenteret i Figur 10.45, kan vi se, at der ikke er nogen "Product Key 8", hvilket kan indikere, at denne post mangler. Det kan være et tegn på, at vi står over for et problem med forældreløse poster, som ikke er blevet identificeret eller håndteret korrekt. For at lære mere om, hvad forældreløse poster er, kan man henvises til afsnittet om "Håndtering af forældreløse poster" i kapitel 6, "Implementering af bedste praksis ved brug af Business Intelligence værktøjer". Hvis vi ikke udfører denne kontrol for at identificere manglende elementer, risikerer vi, at der er data, vi ikke kan fange i vores analyser, hvilket kan føre til fejl i beslutningsprocesser baseret på ufuldstændige eller fejlinformerede data.

Hvad ville der ske, hvis vi besluttede os for at beregne den samlede salg eller omsætning baseret på Products.xlsx-filen uden at matche den med den samlede omsætning i 2022 Transactions.xlsx-filen? Vi kunne meget hurtigt ende med at lave fejl, fordi vi ikke har verificeret, om alle de produkter, der er solgt i 2022 Transactions.xlsx-filen, også findes i Products.xlsx-filen. Dette kan føre til fejlinformation i rapporteringen og i værste fald en fejlbehæftet beslutning om f.eks. budgettering eller forretningsstrategi.

For at opdatere Products.xlsx-filen med de nyeste produktinformationer skal vi først indtaste den nødvendige opdatering. Ved hjælp af en AI-løsning kan vi hurtigt få ChatGPT til at opdatere filen med de nødvendige ændringer, som beskrevet i Figur 10.47. Efter opdateringen af produkterne skal vi derefter opdatere 2022 Transactions.xlsx-filen for at afspejle de ændringer, der er blevet lavet. Hvis vi ikke har ændret noget i Sales Price.xlsx-filen, behøver vi ikke at opdatere den. Når alle filer er opdateret, kan vi eksportere den nye version af 2022 Transactions.xlsx-filen som vist i Figur 10.48.

Når vi arbejder med AI-løsninger som denne, er det afgørende at gennemgå og verificere de data, der genereres. Det kan være fristende at stole på de resultater, som AI giver os, men vær opmærksom på, at AI-værktøjer kan lave fejl. Verifikation af de genererede data er derfor en nødvendighed for at sikre, at de faktisk afspejler de ændringer, vi har foretaget. AI kan være en utrolig hjælp til at fremskynde arbejdet og øge effektiviteten, men uden grundig kontrol risikerer vi at anvende fejlinformationer, som kan have alvorlige konsekvenser.

Når man anvender AI til dataanalyse og finansiel rapportering, er det også vigtigt at følge bestemte bedste praksisser for at sikre dataintegritet. For det første skal man altid være meget klar over sine mål. Før man anvender et AI-værktøj, skal man have en præcis forståelse af, hvad man ønsker at opnå, da dette vil hjælpe med at guide valget af det rette værktøj eller den rette model til at udføre opgaver som datarensning, validering og compliance. Effektive prompts, der beskriver præcist, hvad man ønsker at opnå, er en anden væsentlig faktor. Hvis man f.eks. beder AI om at analysere et datasæt, kan vagte og uklare instruktioner som "Analyser disse filer" føre til ubrugelige resultater. Det er vigtigt at være specifik: "Undersøg indholdet af disse tre Excel-filer og giv information om deres datastruktur og de typer af data, de indeholder."

Endelig er det nødvendigt at forstå, hvordan data behandles og beskyttes, især når AI-værktøjer benytter tredjepartsdatabaser. Når man bruger sådanne værktøjer, skal man sikre sig, at man er opmærksom på virksomhedens databeskyttelsespolitikker for at undgå utilsigtet deling af følsomme oplysninger.

Hvordan undgår man almindelige problemer med dataintegritet og udfordringer i finansafdelinger?

Opdagelse af manuelle fejl i dataindtastning i finansafdelinger
På trods af de store fremskridt, der er gjort med automatiseringsværktøjer og systemer de seneste år, er manuelle fejl i dataindtastning stadig udbredte i finansafdelinger globalt. Fejl i dataindtastning påvirker dataenes pålidelighed og troværdighed, hvilket gør de rapporter, der genereres ud fra disse data, uegnede til brug i forretningsbeslutninger. Derfor er det vigtigt at opdage disse problemer tidligt for at forhindre alvorlige konsekvenser.

En af de bedste måder at håndtere manuelle fejl på er ved at benytte de værktøjer, der er til rådighed til at tjekke for dataintegritetsproblemer i de indtastede data, inden de bruges i beslutningstagning. Dette sikrer, at dataene er præcise og fuldstændige, før de analyseres eller behandles. Det kan være et spørgsmål om at validere, at dataene er indtastet i den rigtige format eller type. Et konkret eksempel på, hvordan man kan minimere disse fejl, findes i funktioner som datavalidering i Microsoft Excel, hvor man kan sikre, at dataindtastningen overholder et givent regelsæt, eksempelvis at et felt kun indeholder datoer.

Regelmæssige revisioner af data
For at finde eventuelle dataintegritetsproblemer i de manuelt indtastede data er det afgørende at revidere og revidere de finansielle data og transaktionsposter regelmæssigt. En regelmæssig proces til at revidere dataenes kvalitet kan hjælpe med at finde problemer, som både manuelle og automatiserede tjek måske har overset. Det er samtidig en vigtig del af at overholde lovgivningskrav som Sarbanes-Oxley Act og Basel III, som blev omtalt i det første kapitel. Det er derfor væsentligt at etablere systematiske procedurer, der sikrer, at fejl opdages og rettes hurtigt.

En måde at reducere risikoen for misbrug af aktiver og andre økonomiske tab er ved at indføre anti-svindelkontroller, såsom kontoplanreconciliation. Dette kan sikre, at betalinger kun foretages til legitime leverandører, der faktisk har leveret varer og tjenester til virksomheden. En sådan proces kan involvere en trevejs-match mellem indkøbsordrer, leverandørfakturaer og modtagelsesrapporter.

Overvågning og registrering af ændringer
En af de mest effektive måder at opdage dataintegritetsproblemer på er ved hjælp af værktøjer og systemer, der overvåger og registrerer ændringer i data. For eksempel, når samarbejdsværktøjer som Google Sheets benyttes, er det nødvendigt at have et system, der kan identificere, hvilke ændringer der er foretaget, og hvem der har foretaget dem. Funktionen "Version History" i Google Sheets giver et hurtigt og effektivt overblik over, hvem der har ændret data, og hvornår disse ændringer blev foretaget, hvilket gør det lettere at identificere problemer tidligt.

Strukturering af det rette team
Arbejdet med dataintegritetsproblemer bør ikke overlades til én enkelt person. Det er en kollektiv opgave, som kræver det rette team med præcise roller og ansvar. I praksis har hvert medlem af teamet sine egne styrker og svagheder, og nogle er måske mere tilbøjelige til at begå fejl, mens andre har bedre evner til at opdage og revidere andres arbejde. Derfor er det en god idé at tildele erfarne fagfolk til tilsynsroller og sikre, at alle i teamet har en grundig forståelse af dataintegritetsprincipper og -best practices.

Robuste datastyringspolitikker og complianceprocedurer

For at sikre maksimal dataintegritet er det vigtigt at forstå, at datakvalitet ikke er noget, der kun opnås ved hjælp af teknologi. Det kræver også kontinuerlig opmærksomhed og samarbejde på tværs af organisationen. Desuden bør virksomheder konstant holde sig opdaterede med de nyeste lovgivningsmæssige krav og teknologiske fremskridt, da både lovgivning og teknologi kan ændre sig hurtigt og dermed påvirke de procedurer, der er nødvendige for at sikre dataintegriteten.