How-to: Auditor ควรเริ่มเรียน Data Analytics อย่างไรดี?
ในยุคที่ธุรกรรมการเงินมีปริมาณมหาศาลและซับซ้อนขึ้นทุกวัน การสุ่มตรวจแบบเดิมอาจไม่เพียงพอที่จะให้ความเชื่อมั่นได้อย่างเต็มที่อีกต่อไป Data Analytics จึงไม่ได้เป็นแค่ “ทางเลือก” แต่คือ “ทักษะที่จำเป็น” สำหรับผู้ตรวจสอบบัญชี (Auditor) ยุคใหม่ เพื่อช่วยให้สามารถตรวจสอบเชิงลึก ตรวจจับความผิดปกติ และที่สำคัญคือการสร้างคุณค่าเชิงกลยุทธ์ให้แก่องค์กรและลูกค้าได้มากขึ้น
บทความนี้คือแผนที่นำทางฉบับสมบูรณ์ ที่จะช่วยให้ Auditor ทุกท่านเริ่มต้นเส้นทางสาย Data Analytics ได้อย่างมั่นคงและถูกทิศทาง
Step 1: ทำความเข้าใจพื้นฐานด้านข้อมูล (Understand Data Fundamentals)
ทำไมถึงสำคัญ: ข้อมูลทางการเงินไม่ได้มีเพียงแค่ตัวเลขในสมุดบัญชี แต่มีรูปแบบที่หลากหลายมาก ตั้งแต่ไฟล์ Excel, ฐานข้อมูล SQL, ไปจนถึง Log File จากระบบ ERP หากผู้ตรวจสอบไม่เข้าใจโครงสร้างและที่มาของข้อมูล ก็จะไม่สามารถดึงข้อมูลมาใช้วิเคราะห์ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
เริ่มต้นอย่างไร:
- เข้าใจประเภทข้อมูล: รู้จักความแตกต่างระหว่าง Structured Data ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน เช่น ตารางบัญชีใน Excel และ Unstructured Data ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างตายตัว เช่น เนื้อหาในสัญญา, รายงาน PDF, หรืออีเมล
- ศึกษา Data Flow ของธุรกิจ: ทำความเข้าใจเส้นทางการเดินทางของข้อมูลในธุรกิจของลูกค้า ตั้งแต่การเปิดบิลขาย, การออกใบแจ้งหนี้, การบันทึกบัญชี ไปจนถึงการรับชำระเงิน เพื่อให้รู้ว่าควรจะดึงข้อมูลจากจุดไหนมาตรวจสอบ
Step 2: เชี่ยวชาญเครื่องมือคู่ใจ (Master Your Spreadsheet Tools)
ไม่จำเป็นต้องเริ่มจากเครื่องมือราคาแพงหรือการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อน โปรแกรมที่คุณคุ้นเคยอย่าง Microsoft Excel และ Google Sheets คือจุดเริ่มต้นที่ทรงพลังที่สุด
ตัวอย่างการใช้งาน:
- PivotTable: ใช้สรุปยอดขายรายเดือนตามพนักงาน, จัดกลุ่มค่าใช้จ่ายตามแผนก, หรือนับความถี่ของธุรกรรมเพื่อหาความผิดปกติ
- Conditional Formatting: ใช้เน้นรายการที่น่าสนใจหรือมีความเสี่ยงโดยอัตโนมัติ เช่น การใส่แถบสีแดงที่รายการค่าใช้จ่ายที่มียอดเกิน 1,000,000 บาท
- Power Query: เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการรวมไฟล์ข้อมูลจากหลายแหล่ง (เช่น ไฟล์รายงานยอดขาย 12 เดือน) และทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) ให้พร้อมใช้งานได้ในคลิกเดียว
Step 3: รู้จักเครื่องมือเฉพาะทางด้าน Audit (Learn Specialized Audit Tools)
เมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่และซับซ้อนขึ้น การใช้เครื่องมือที่ออกแบบมาสำหรับงานตรวจสอบโดยตรงจะช่วยทุ่นแรงและเพิ่มความแม่นยำได้มหาศาล
ทำไมถึงสำคัญ: การตรวจสอบบัญชีต้องการเครื่องมือที่รองรับธุรกรรมจำนวนมาก และมีฟังก์ชันที่พร้อมใช้สำหรับงาน Audit โดยเฉพาะ เช่น การค้นหาการจ่ายเงินซ้ำ (Duplicate Payments), การตรวจสอบความต่อเนื่องของหมายเลขเอกสาร (Sequence Check) หรือการกระทบยอดที่ซับซ้อน
ตัวอย่างเครื่องมือ:
- IDEA / ACL (Galvanize): เป็นซอฟต์แวร์มาตรฐานในวงการตรวจสอบบัญชี สามารถดึงข้อมูลจากระบบบัญชีของลูกค้าโดยตรง และมีฟังก์ชันสำเร็จรูปสำหรับตรวจสอบความผิดปกติแบบอัตโนมัติ
- Power BI / Tableau: แม้จะไม่ใช่เครื่องมือ Audit โดยตรง แต่ทรงพลังอย่างยิ่งในการสร้าง Dashboard เพื่อ “เห็นภาพรวม” ของความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ ทำให้ผู้ตรวจสอบและผู้บริหารสามารถมองเห็น Trend ที่ผิดปกติในบางสาขา หรือความเสี่ยงที่กระจุกตัวในบางพื้นที่ได้อย่างรวดเร็ว
Step 4: ฝึกเขียนโค้ดเบื้องต้น (Level Up with Basic Code)
เมื่อข้อมูลมีปริมาณมหาศาลเกินกว่าที่ Excel หรือเครื่องมือสำเร็จรูปจะจัดการได้ การรู้โค้ดเบื้องต้นจะทำให้ Auditor สามารถ “ควบคุมข้อมูล” ได้อย่างอิสระและยืดหยุ่นกว่าเดิม
ทำไมถึงสำคัญ: การเขียนโค้ดช่วยให้คุณสามารถปรับการวิเคราะห์ให้ตรงกับโจทย์ที่ซับซ้อนของแต่ละเคสได้ และทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์ แค่รู้พื้นฐานก็ช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้นมหาศาล
ภาษาที่ควรเริ่ม:
- SQL: คือภาษาสำหรับ “สอบถาม” ฐานข้อมูลโดยตรง เช่น สั่งให้ดึงข้อมูล “ลูกค้าที่ซื้อสินค้ามากกว่า 5 ครั้งในเดือนเดียว” หรือ “ตรวจสอบรายการบันทึกบัญชีที่เกิดขึ้นหลังเวลาทำการทั้งหมด”
- Python (ร่วมกับไลบรารี Pandas, Matplotlib): เป็นภาษายอดนิยมสำหรับทำ Data Cleaning วิเคราะห์เชิงสถิติ และสร้าง Visualization แบบอัตโนมัติ เหมาะสำหรับจัดการข้อมูลที่ยุ่งเหยิงและมีปริมาณมาก
Step 5: เรียนรู้และฝึกฝนจากเคสจริง (Practice with Real-World Cases)
ทฤษฎีจะไม่มีความหมายเลยหากไม่ได้ลงมือทำ การนำความรู้ไปทดลองใช้กับข้อมูลและสถานการณ์จริงคือหัวใจสำคัญที่สุด
ทำไมถึงสำคัญ: การลงมือทำกับข้อมูลจริงจะทำให้คุณเห็นปัญหาหน้างานและเข้าใจคุณค่าของ Data Analytics อย่างแท้จริง
แนวทางการฝึกฝน:
- ตรวจสอบบัญชีเจ้าหนี้ (AP Testing): ลองใช้ Data Analytics เพื่อค้นหาการจ่ายเงินซ้ำ ตรวจสอบซัพพลายเออร์ที่มียอดสูงผิดปกติ หรือค้นหารายการที่จ่ายชำระโดยไม่มีใบแจ้งหนี้
- ทดสอบการควบคุมภายใน (Test of Control): ใช้ข้อมูลเพื่อตรวจสอบว่าใบสั่งซื้อทุกใบมีการอนุมัติครบถ้วน หรือตรวจสอบว่าใบกำกับภาษีมีการรันหมายเลขต่อเนื่องตามลำดับจริงหรือไม่ (หากมีเลขที่หายไป อาจเป็นสัญญาณความเสี่ยง)
- การตรวจสอบเนื้อหาสาระ (Substantive Test): วิเคราะห์ Trend ของค่าใช้จ่ายประเภทต่างๆ เทียบกับปีก่อน หากค่าใช้จ่ายส่วนไหนเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ก็เป็นจุดที่ควรเข้าไปตรวจสอบเชิงลึกต่อไป
บทสรุป (Conclusion)
การเดินทางสู่การเป็นผู้ตรวจสอบบัญชีที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Auditor) อาจดูท้าทาย แต่หัวใจสำคัญคือการ เริ่มต้นจากก้าวเล็กๆ ที่มั่นคง ไม่ว่าจะเป็นการทำความเข้าใจพื้นฐานข้อมูล การฝึกใช้เครื่องมือที่คุ้นเคยให้เชี่ยวชาญไปจนถึงการลงมือปฏิบัติกับเคสจริง
ทักษะเหล่านี้ไม่เพียงแต่จะเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการทำงาน แต่จะเปลี่ยนบทบาทของคุณจาก “ผู้ตรวจสอบ” ให้กลายเป็น “ที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์” ที่องค์กรขาดไม่ได้ในยุคดิจิทัล
เริ่มต้นตั้งแต่วันนี้ เพื่อก้าวสู่การเป็น Auditor แห่งอนาคตค่ะ!
ผู้เขียน : คุณพิชชาภา อวิคุณประเสริฐ
บริษัท สอบบัญชีธรรมนิติ จำกัด