Is Standaard 4410 gewijzigd? Nee, dat is niet het geval. Wel heeft de NBA in augustus 2022, het onderzoek naar data science in de mkb-praktijk uitgebracht. Dit onderzoek biedt goede handvatten om met data science aan de slag te gaan, maar wijst ook op belemmeringen voor verdere implementatie, met name op het gebied van regelgeving. Maar is het echt nodig om de regelgeving daarop aan te passen?
In dit blog geven we je suggesties en praktische handvatten om data science – ook nu al – in de mkb-praktijk toe te passen.
Het onderzoek naar data science in de mkb-praktijk
Data science omvat volgens het rapport data-analyse en aanverwante methoden. De toepassingen variëren van eenvoudig tot uiterst complex. Ook het gebruik van data om voorspellingen te kunnen doen, valt onder dit begrip. Het doel is steeds om structureel waardevolle inzichten te verkrijgen, zodat betere beslissingen kunnen worden genomen.
Uit het onderzoek blijkt dat mkb-accountants graag met data science aan de slag willen, maar dat regelgeving een belemmering vormt voor verdere implementatie. In de huidige standaarden is er nog weinig aandacht voor data science-toepassingen. Accountants geven aan dat zij guidance missen in de regelgeving, waardoor onduidelijk is hoe de Raad voor Toezicht zal oordelen bij het gebruik van data science in opdrachten. Dit wordt gezien als een gemiste kans.
Moet data science in Standaard 4410?
Nee, de regelgeving en de toepassing van Standaard 4410 behoeven geen aanpassing om data science toe te passen. Twee voorbeelden ter illustratie:
- Inzicht in de activiteiten van je klant
Neem expliciet in het dossier op dat inzicht is verkregen in de geautomatiseerde processen bij de klant en welke data de klant oplevert. De toelichtende tekst A50 van Standaard 4410 biedt hier alle ruimte voor. - Uitgaan van de gegevens van de klant, tenzij…
Data vallen onder de noemer ‘gegevens’ en zijn dus al in Standaard 4410 opgenomen. De uitdaging bij een samenstellingsopdracht is het besef wanneer sprake is van een ’tenzij’-situatie. Juist hierbij kan data science een waardevolle ondersteuning bieden.
Het zou helpen als in de toelichting van Standaard 4410 of in NBA-handreiking 1136 voorbeelden worden opgenomen van data en werkzaamheden die accountants kunnen uitvoeren. Met behulp van data science kunnen werkzaamheden wellicht gerichter worden uitgevoerd en kan het een rol spelen in klant- en opdrachtacceptatie.
Data science in de mkb-praktijk, hoe dan?
Het onderzoek toont ook aan dat vooral kleinere accountantskantoren actief met data science aan de slag moeten. Het goede nieuws is dat veel hogescholen hierin een voortrekkersrol spelen. Een voorbeeld hiervan is het Early Status onderzoek van de Hogeschool Rotterdam. Op basis van data science zijn 17 signalen geformuleerd die een mogelijke voorspelling kunnen zijn van een continuïteitsprobleem bij een klant. Deze signalen zijn verzameld in een Early Status Quickscan die een waardevolle toevoeging aan het dossier kan zijn.
Kortom, ga aan de slag met data science, los van de mogelijke uitdagingen! Het kan je helpen om efficiënter te werken, beter onderbouwde beslissingen te nemen en risico’s bij klanten eerder te signaleren. Dit leidt niet alleen tot een hogere kwaliteit van je dienstverlening, maar kan ook de vertrouwensrelatie met de klant versterken en je toegevoegde waarde als accountant vergroten.
Meer weten?
Wil je meer weten over de vereisten en documentatie bij het toepassen van data-analyse? Neem contact met ons op en vraag naar het incompany-programma.