Matriz de Riscos é a ferramenta que permite priorizar os riscos mais relevantes a serem testados e mitigados. Analise Probabilidade, Impacto e Criticidade.

Matriz de Riscos

Matriz de Riscos é a ferramenta que permite priorizar o risco iminente (mais relevantes) a ser testado e mitigado. A relevância é medida através de duas dimensões: probabilidade e impacto.

Probabilidade

Probabilidade é a chance do risco de materializar. Ou seja, qual é a chance de o problema ocorrer? Baixa, média ou alta?

Impacto

Impacto é o nível de dano que o risco atingirá se materializado. Ou seja, a gravidade do problema. Pergunte-se novamente: este risco é baixo, médio ou alto quanto à gravidade?

Nem sempre o impacto é financeiro. Veja outros tipos de riscos:

  • Risco Ocupacional, biológico, químico, ergonômico;
  • Risco ambiental; 
  • Risco operacional, risco de crédito, cambial;
  • Risco de Imagem / Reputação;

Após estabelecer uma nota para cada dimensão, pode-se estabelecer um ponto na matriz e determinar com maior precisão se o risco é crítico, alto, moderado ou baixo.

Tomada de Decisões

A matriz de riscos é muito útil na tomada de decisões, pois permite a avaliação imparcial de uma situação. Quando bem utilizada, os critérios são impessoais e bem definidos.

Para cada risco mapeado, deve haver um ou mais controles que minimizem o impacto e/ou a probabilidade do risco. Chamamos isso de mitigar o risco.

De acordo com a complexidade, os controles podem ser manuais ou automáticos. Controles manuais, dependem da execução de um ser humano. Controles automáticos são aqueles baseados em sistemas, sensores ou verificações periódicas.

Periodicidade de Execução do Controle

A periodicidade de execução do controle ajuda a determinar quantos itens serão testados pelo auditor. O dicionário de riscos é ponto de partida para criação da matriz. Geralmente é criado e mantido por uma área da segunda linha de defesa: Gerenciamento de Riscos, Controles Internos, Compliance etc..

Mapa de Calor

Após finalizada, a matriz pode ser resumida em um mapa de calor (heatmap), onde os riscos são posicionados entre os eixos de impacto e probabilidade. Os quadrantes são separados por cores, geralmente do verde (risco baixo) ao vermelho (risco crítico).

Mapa de Calor (Heatmap)

Todos estes critérios devem constar na metodologia de Auditoria adotada pela Companhia.

Auditoria Contínua e Data Analytics na Auditoria Interna

Auditoria Contínua ou Monitoramento Contínuo de Riscos é um tema relativamente recente para profissionais de auditoria interna, governança corporativa e análise de dados.

Assim sendo, o assunto é pertinente em qualquer uma das linhas de defesa (Gestão, Auditoria Interna, Auditoria Externa, Gerenciamento de Riscos, Controles Internos, Compliance, Prevenção de Fraudes, etc.).

O que é Auditoria Contínua?

A metodologia de auditoria interna já é muito bem consolidada:

  • Mapeamento de processo e controle interno;
  • Criação do mapa de risco;
  • Análise de probabilidade e impacto;
  • Programa de testes para auditar;
  • Documentação dos papéis de trabalho;
  • Emissão de relatório ou parecer.

Auditoria Contínua é o processo de criação de rotinas automatizadas e periódicas de análise de dados e monitoramento contínuo. Gatilhos e critérios são pré-definidos em scripts (código-fonte/programação) para identificar exceções ou outliers (situações não usuais). São “robôs” que utilizam sistemas e ferramentas de análise de dados. Os robôs auxiliam na identificação de riscos, prevenção de fraudes, avaliação da segurança da informação, auditoria preventiva e testes de conformidade.

Uma atividade estreitamente relacionada aos auditores de TI, a Auditoria Contínua, ou Monitoramento Contínuo, provavelmente iniciou-se com as técnicas de auditoria com auxílio de sistemas, mais conhecidas como CAATs (Computer-Assisted Audit Techniques).

Monitoramento Contínuo

Usando ferramentas de análise de dados, como ACL (Audit Command Language) – agora chamado de Galvanize ACL Analytics, este profissional, aplica os conhecimentos de auditoria com o auxílio da ferramenta.

Consistindo relatórios, sumarizando campos, relacionando bases de diferentes sistemas, e criando amostras aleatórias com facilidade.

Há ainda outras ferramentas de análise de dados como Arbutus, SAS, IDEA e até mesmo o SQL Server pode ser utilizado com esta finalidade.

Transformando essas análises em scripts ACL, pode-se criar rotinas automatizadas de:

  • Monitoramento contínuo de riscos inerentes ao processo;
  • Testes de controles;
  • Simulação de controles;
  • Identificação e prevenção de fraude;
  • Gerar alertas de eventos ou comportamentos não usuais de acordo com o objetivo da auditoria.

Estes podem estar relacionados à segurança da informação, controle efetivo de inventário, quebra de alçada, pagamentos duplicados ou suspeitos e etc..

A automatização traz muitos benefícios:

  • Otimizar o plano de auditoria;
  • Implantar uma metodologia ágil;
  • Ganhar eficiência;
  • Evitar o retrabalho;
  • Reduzir custos;
  • Ampliar o escopo;
  • Novos métodos de visualização do parecer de auditoria;
  • Execução recorrente;
  • Análise em larga escala;
  • Alinhar interesses da auditoria e das áreas de negócios;
  • Fazer mais com menos.

Segurança dos Dados

Com alguns acessos de leitura ao AD (Active Directory) e relatórios gerenciais em ferramentas como o SCCM (System Center Configuration Manager), testes típicos de ITGC (Information Technology General Controls) podem ser realizados à distância e em tempo real sem a dependência da área de TI.

O monitoramento de transações críticas através de logs de acesso, revisão de perfis e funções pode ser facilmente avaliado comparando os dados eletrônicos e identificando situações em desacordo com as políticas e procedimentos da organização.

Auditoria Contábil

Escandalos recentes de corrupção e lavagem de dinheiro no Brasil demonstraram a importância de fortalecer a Governança Corporativa. Ficou evidente que o combate corrupção está intimamente ligado à identificação da “Contabilidade Criativa”. Movimentações atípicas reportadas pelo antigo COAF demonstraram a efetividade inegável de seguir “a rota do dinheiro do dinheiro sujo”.

A auditoria contabil, antes baseada em amostras aleatórias, evidências fornecidas pelo contador e testes de journal entries. Agora pode ser realizada de forma automática para a base completa com o cruzamento de dados. Isso amplia a cobertura de Riscos analisados.

Mapeando-se os processos, contas contábeis, tipos de documentos e comportamentos esperados podem-se identificar outliers: valores inconsistentes, atípicos, incompatíveis com o restante da série.

A análise de dados é facilitada quando a companhia utiliza dados estruturados em um sistema de ERP (Enterprise Resource Planning) como por exemplo o SAP. Neste tipo de sistema, há transações standard para cada processo, e as informações podem ser acessadas e extraídas diretamente na transação.

O ganho de eficiência vêm com conhecimento das tabelas internas do SAP. Pode-se extrair grandes volumes de dados de uma vez. Utilizamos a transação SE16, conectores ou transações ABAP.

Inovação na Auditoria Interna

A inovação é peça chave neste tipo de atividade, e está cada vez mais relacionada às tendências da área de TI: RPA, BI, Big Data, Data Science. Novos cenários se apresentam ao auditor:

  • Cloud Computing;
  • Gamificação;
  • Aplicativos mobile;
  • Internet das Coisas (IOT);
  • Trabalho remoto;
  • BYOD (Bring Your Own Device);
  • Metodologias ágeis e etc.

Exige-se portanto uma visão disruptiva do profissional para novos riscos, novos tipos de auditoria e novas possibilidades de auditar.

Automatização e RPA

O RPA (Robot Process Automation) vêm se destacando no mercado como solução de ganho de eficiência. No RPA, um robô é programado para executar tarefas sequenciais e repetitivas.

Quando associado à Inteligência Artificial, permite ainda a execução de atividades mais sofisticadas com um alto grau de precisão e aprimoramento contínuo.

Os humanos ficam liberados para atividades mais complexas, subjetivas, que exijam planejamento, estratégia e julgamento como conduta e integridade na prevenção de fraudes.

Data Science e Big Data

As Companhias estão estruturando planos de Transformação Digital, e temas como ciência de dados, data warehouse, data lake e os 3 V´s do Big Data já são corriqueiros.

O cientista de dados já um profissional cobiçado no mercado, embora o tema ainda seja bastante novo e esteja em constante aprimoramento.

As empresas de auditoria interna, consultoria, auditoria externa, faculdades, os profissionais – todos querem surfar esta onda cheia de jargões de análise de dados.

Resta ao profissional de gestão de riscos corporativos que deseja acompanhar estas inovações buscar a atualização de conhecimentos. Procure fortalecer a base teórica em matemática, especialmente estatística, desenvolver habilidades de programação e análise de dados.

Um bom começo pode ser o ACL ou ferramenta semelhante de análise de dados. Depois, cabe conhecer a linguagem R, Python e acompanhar os impactos da Inteligência Artificial e Robotização nos processos da Companhia.

Referências sobre Auditoria Contínua

Ficando Um Passo À Frente O Uso da Tecnologia por parte da Auditoria Interna (IIA/Michael P. Cangemi, 2015)

Auditoria Interna no Brasil