Regnearkrisiko - definisjon, eksempler og hvordan du adresserer

Regnearkrisiko eksisterer selv i store bedrifter som bruker slike programmer. Selv om regneark regnes som et av de viktigste og kraftigste verktøyene for organisasjoner Typer organisasjoner Denne artikkelen om de forskjellige organisasjonstypene utforsker de ulike kategoriene organisasjonsstrukturer kan falle inn i. Organisasjonsstrukturer og virksomheter de siste tiårene, som ikke tar bort det faktum at regneark er utsatt for menneskelige feil. I tillegg kan de lett endres og manipuleres, og de mangler ofte intern kontroll.

Regnearkrisiko

Regnearkfeil og deres innvirkning

Regneark er praktiske å bruke, spesielt for regnskapsførere Regnskap Lønnguide I denne regnskapslønnsveiledningen gir vi deg midtpunktet for kompensasjonstall for de som er ansatt både i offentlig og privat regnskap. Regnskapsførere er ansvarlige for å undersøke regnskapet for å sikre nøyaktighet og overholdelse av eksisterende lover og forskrifter, og håndtere skatterelaterte oppgaver som å beregne og andre finanspersoner. Regneark venter imidlertid på at enheter og tall skal legges inn i dem av den menneskelige komponenten i revisjonsprosessen. Mens mennesker er utsatt for å gjøre feil, kan det gjøres feil på regneark.

Det er i utgangspunktet tre hovedkategorier av regnearkfeil, nemlig:

  • Datainntaksfeil
  • Beregning eller formel Excel Formler Cheat Sheet Finance Excel formler jukseark gir deg alle de viktigste formlene for å utføre økonomisk analyse og modellering i Excel-regneark. Hvis du vil bli en mester i Excel-analyse og ekspert på å bygge økonomiske modeller, har du kommet til rett sted. feil
  • Formateringsfeil

Feil er begynnelsen på risiko. Når slike feil ofte forekommer og blir en vane, øker risikoen. Ofte mangler det feilkontroll og gjennomgang, noe som kan være skadelig for virksomheten. Faktisk skjer feil i regneark veldig ofte, til en estimert hastighet på 88%.

Eksempler på regnearkrisiko

For å lage regnearkrapporter som er nøyaktige og feilfrie, er det viktig for regnskapsførere og bedriftseiere å forstå de forskjellige regnearkrisikoen. De blir forklart nedenfor:

1. Ufaglærte brukere

Mange tror at grunnleggende kunnskap i bruk av Microsoft Excel allerede er lik kunnskap i bruk av regneark. Dette er ikke sant, ettersom bruk av regneark krever stiv opplæring, ikke bare for nybegynnerevisorer Big 4 Advisory Firms De Big 4 rådgivningsfirmaene er nøkkelaktørene i den offentlige regnskapsbransjen. Big 4-rådgivningsfirmaene er KMPG, Deloitte, PwC og EY. De tilbyr et bredt spekter av tjenester som regnskap, ledelseskonsulent, beskatning, risikovurdering og revisjon. Lær om tjenestene til de fire store og deres, men også videreutdanning for oppdateringer. Middelmådig kunnskap og erfaring kan føre til unøyaktige beregninger, bruk av feil formler, og til og med lenke til andre regnearkpresentasjoner.

2. Utilstrekkelige retningslinjer for klargjøring av regneark

Bruk av regneark bør forberedes av brukerne ved å utstyre seg med riktig kunnskap. Derfor bør organisasjoner gi en guidebok som forklarer hvordan regneark brukes på et enklest mulig språk. Den skal inneholde informasjon og instruksjoner om hvordan du bruker regnearkprogramvaren.

3. Resirkulering av data

Klipp og lim er en vanlig vane for mennesker. Selv om det sparer mye tid og lar folk gjøre mer på kortere tid, er det ikke alltid en god idé. Dette er fordi formler gjennom tid kan bli skadet og endret, og koblinger ødelagt, noe som kan føre til unøyaktig rapportering.

4. Feil i regneark

Uansett hvor god en bruker er til å utføre regnearkberegninger, er risikoen for å gjøre feil fortsatt alltid høy på grunn av menneskelige faktorer. Dette gjelder spesielt med folks vaner å chatte, ta hyppige pauser på badet, sjekke telefoner og andre vaner.

5. Datatap

I så mange tilfeller går mye data tapt på grunn av sammenbrudd og strømbrudd. I slike tilfeller går timer med datainnføring tapt i løpet av et øyeblikk, noe som fører til at regnskapsføreren må gjøre om alt fra begynnelsen, kaste bort tid og ressurser.

Hvordan adressere regnearkrisiko

Akkurat som andre former for risiko, må regnearkrisiko adresseres for å minimere dem eller eliminere dem en gang for alle.

1. Opplæring og kontinuerlig utvikling

Som allerede nevnt ovenfor, er opplæringsprogrammer nødvendig for alle selskaper som bruker regneark i rapporteringen. Slik opplæring bør gis til alle brukere av programvaren, enten de er nybegynnere eller veteraner i prosessen. Regelmessig opplæring bør gjennomføres for å sikre at alle er oppdatert med endringer og nye trender i regnearkbruk.

2. Sikkerhet av data

Passord må være på plass for å sikre regnearkrapporter og begrense tilgangen til bare selskapets regnskapsførere. For å adressere resirkulering av data og datainnføring, anbefales det at forretningsberegninger holdes atskilt fra inngangsdata.

Det bør også være tilstedeværelse av datavalideringsalternativer som hjelper regnskapsførere og revisorer med å begrense oppføringen av data hvis de ikke er autoriserte.

3. Datasikkerhetskopier

Tap av data kan unngås ved å lagre regnearkrapporten hele tiden mens regnskapsføreren følger med på arbeidet sitt. I tillegg bør filene alltid lagres i nettverket og ikke bare på skrivebordet for å sikre en sikkerhetskopi hvis en av maskinene mislykkes.

4. God kvalitet programvare

Bedrifter bør investere i regnearkprogramvare av god kvalitet. De dyrere kan koste selskapet mer, men det er vanligvis bare en engangsutgift som kan gjenopprettes ved å lage nøyaktige rapporter.

Endelig ord

Regnearkrisiko er reell, og de gir store problemer for bedrifter og organisasjoner hvis de ikke blir løst. Med regneark jobber både mennesker og maskiner sammen for å lage nøyaktige forretningsrapporter.

Flere ressurser

Finance er den offisielle leverandøren av Financial Modelling and Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-sertifisering Bli med på 350 600 studenter som jobber for selskaper som Amazon, JP Morgan og Ferrari-sertifiseringsprogram, designet for å forvandle alle til en verdensklasse finansanalytiker.

For å fortsette å lære og utvikle kunnskapen din om økonomisk analyse, anbefaler vi på det sterkeste de ekstra finansressursene nedenfor:

  • All Excel opplæring og kurs
  • Dokumentere Excel-modeller Best Practices Dokumentere Excel-modeller Best Practices Når du arbeider med store og kompliserte økonomiske modeller i Microsoft Excel, kan det være ganske utfordrende å dokumentere dem tydelig for brukernes brukervennlighet og forståelighet. Vi vil diskutere her flere eksempler på beste praksis og andre nyttige tips og triks for Excel-modeller som brukere kan bruke for å vedlikeholde og revidere
  • Kvantitativ analyse Kvantitativ analyse Kvantitativ analyse er prosessen med å samle inn og evaluere målbare og verifiserbare data som inntekter, markedsandel og lønn for å forstå en virksomhets atferd og ytelse. I en tid med datateknologi betraktes kvantitativ analyse som den foretrukne tilnærmingen til å ta informerte beslutninger.
  • Verdsettelsesmodellering i Excel Verdsettelsesmodellering i Excel Verdsettelsesmodellering i Excel kan referere til flere forskjellige typer analyser, inkludert diskontert kontantstrøm (DCF), sammenlignbare handelsmultipler

Siste innlegg