Discussie Opinie 25 juli 2025

Valse positieven als krachtbron voor de moderne audit

Waar auditors decennialang gewend waren om ruis te vermijden, nodigt data-analyse uit om elke afwijking te omarmen. Dat vraagt een mentaliteitsomslag.

Joël Mutanga

Een dashboard vol kerstverlichting: wie voor het eerst een data-analyse loslaat op alle inkoop- en verkooptransacties, schrikt zich vaak rot. Het scherm kleurt rood, veel roder dan een traditionele steekproef ooit liet zien, en de gedachte dringt zich op dat de controle straks twee keer zoveel tijd kost. De verleiding is groot om te concluderen dat de lawine aan valse positieven vooral ruis is. Daarmee loopt de accountancy het risico een unieke kans te laten liggen.

Definitie is eerste risicofilter

Een rode vlag verschijnt pas wanneer een regel zegt: :"Hier wijkt iets af van het verwachte patroon." Zodra die regel vaag is, bijvoorbeeld 'hoger bedrag dan gemiddeld', wordt ook een keurige huurbetaling of een bulkorder van een loyale klant gelabeld als onregelmatigheid. De remedie is ogenschijnlijk simpel: definieer kristalhelder wát een afwijking precies is. Geef aan op welk veld, over welke periode en vanaf welke drempel een alarm afgaat. Goed doordachte definities blijken in de praktijk de goedkoopste vorm van noise-reductie. Zonder die voorfilter krijgt de auditor drab in zijn koffiekop; met een scherp criterium blijft de smaak helder.

Itereren zonder gêne

Toch komt niemand weg met één perfect gedefinieerde regel; dit speelt vooral wanneer de complexiteit stijgt een grote rol. Elke eerste run van een nieuwe analyse is per definitie een ruwe schets. De kunst is om de eerste explosie aan signalen niet als tijdverlies, maar als een leermoment te zien. De financials kunnen veel leren van de software-wereld: stel scherp door korte cycli van testen, feedback verzamelen en direct bijstellen. Label elk vals alarm en leg zichtbaar vast waarom het onterecht is. De machine learning motor achter de meeste audit-tools gebruikt die feedback meteen om te herijken. Drie iteraties later blijken van de oorspronkelijke tweehonderd signalen slechts tien werkelijk interessant, vaak issues die in een steekproef nooit waren opgevallen.

Efficiëntie meet je niet in rode vlaggen, maar in doorlooptijd

Veel teams blijven hangen in de vraag hoeveel uitzonderingen hun model 'oplevert'. Dit vind ik een misleidende maatstaf. Een audit die duizend rode vlaggen genereert, maar in twee dagen tot een sluitende bevinding komt, is efficiënter dan een controle met twintig vlaggen die een week blijft sudderen. De echte indicator is de tijd tussen het eerste signaal en het moment waarop de auditor overtuigend kan onderbouwen of er sprake is van een afwijking. In die tijdswinst schuilt de businesscase van data-analyse.

Technologie als versneller, niet als zwarte doos

Software die mee-ademt met de feedback van de accountant schrikt minder snel af. De moderne audit-tool vraagt bij elk signaal: klopt deze rode vlag of was het loos alarm? Met één klik voedt de auditor het model. Dat proces vereist discipline, maar geen rocket science. Visualisatietechnieken, zoals transactiestromen in een zonnestraaldiagram, zetten de abstracte vlaggen om in een patroon dat een cfo of accountant in tien seconden begrijpt. Juist die visuele dialoog verlaagt de drempel tussen de data-scientist en de gesprekspartner aan de bestuurstafel.

Van frustratie naar fascinatie

De verschuiving van frustratie naar fascinatie begint met een culturele omslag. Waar auditors decennialang gewend waren om ruis te vermijden, nodigt data-analyse uit om elke afwijking te omarmen. Het vraagt een mentaliteits­omslag. Geen mechanische afvinkroutine, maar een nieuwsgierige, onderzoekende houding: niet reflexmatig signalen wissen, maar achterhalen wat de signalen over het proces vertellen. Telkens wanneer een rode vlag onterecht blijkt, groeit het inzicht in de datakwaliteit, het systeemlandschap en de logistiek achter de cijfers. Die extra kennis betaalt zich uit in een zorgvuldigere risico-inschatting én in een steviger gesprek met het management.

Kortom

Valse positieven zijn geen hinderlijke bijwerking van data-analyse, maar het bewijs dat het detectiemodel nog in de groei zit. Ze vormen de brandstof voor een iteratief leerproces waarbij de audit ieder jaar scherper, sneller en waardevoller wordt. Dus eigenlijk een iteratief proces zoals we die in de praktijk al kennen. Zodra financials en auditors accepteren dat een rode vlag niet per se een fout is, maar een uitnodiging tot verdieping, verandert de aanvankelijke kerstverlichting in een nauwkeurig afgesteld waarschuwings­systeem. Wie dat potentieel benut, maakt van data-gedreven controle geen kostenpost, maar een strategisch instrument. Precies wat de boardroom anno nu verlangt!