Promotie Manal Laghmouch

Trefwoorden: Audit, Informatie-overbelasting, Procesafwijkingen, Machine learning

"Semi-Automatic Deviation Identification: The Way Forward to Assurance over Financial Information"

Auditors maken in toenemende mate gebruik van procesdata om te begrijpen hoe bedrijfsprocessen in de praktijk verlopen en om afwijkingen van voorgeschreven procedures te detecteren. Dit creëert nieuwe kansen, maar ook nieuwe uitdagingen: wanneer elke transactie wordt geanalyseerd, wordt het aantal gedetecteerde procesafwijkingen overweldigend groot. Slechts een klein deel van deze afwijkingen is werkelijk relevant voor de audit. Het vinden van deze relevante afwijkingen is moeilijk en in veel gevallen onwerkbaar. Dit proefschrift vertrekt vanuit de stelling dat het beheersen van deze overvloed aan gedetecteerde afwijkingen essentieel is om de waarde van data-gedreven auditing te ontsluiten. Het introduceert semi-automatische classificatietechnieken die relevante afwijkingen identificeren binnen grote datasets. De resultaten wijzen op een toekomst waarin menselijk oordeel en machine learning samenwerken om audits effectiever te maken.

Klik hier voor de livestream.