次世代の内部監査の12の要素 プロティビティの提唱する「次世代の内部監査」は、単にテクノロジーを使って今までと同じ方法で監査を実施することにとどまらず、内部監査のガバナンス要素を捉え直し、監査手法をデータやテクノロジーを活用してよりアジャイルな手法に移行し、適切なテクノロジーを導入・活用する新しい内部監査モデルです。 また、次世代の内部監査グループが導入する特定のガバナンス、メソドロジーおよびテクノロジーはさまざまです。 私たちが支援している多くの変革を通して、以下の共通の能力、品質、および要素の大部分を、3つの大きなカテゴリーでまとめることができます。 ガバナンス 内部監査の将来戦略: 戦略的な価値創造に向けた、内部監査を革新的に変えていくべく将来戦略を持つ 企業構造: 将来戦略を達成するために、内部監査の位置付けや内部監査組織を整備する リソースと人材の管理: 能力開発モデルに基づく内部人材の管理、外部人材の活用も含めたリソース管理も行う 整合・連携したアシュアランス: 3 line of defenseモデルの各ディフェンスラインが活動の整合性を確保し、連携を図る メソドロジー 動的リスク評価: より短スパンで捉えるリスクデータを特定し、リスクを評価する仕組みと運用を行う アジャイル監査手法: 計画から報告までのサイクルを短くし、監査を反復実施していく手法 レポーティング: 適時性と品質を兼ね備えた効果的なレポートで、ステークホルダーのニーズに応える 継続的なモニタリング : データを評価・分析して、多頻度にモニタリングができるような仕組みを構築する テクノロジー 高度な分析: 組織内のデータを活用してリスクを評価し、効果的・効率的に作業を実施する ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA): これまで手作業で実施していた手続をテクノロジーを活用して自動化する プロセスマイニング: プロセスを網羅的に可視化し、問題点をプロセスから捉える手法 機械学習(ML)、人工知能(AI): 機械学習(ML)人工知能(AI)を用いて効果的・効率的に監査を実施する