PRIPOMOČKI PREISKOVANJA GOLJUFIJ

25

Poslovodno računovodstvo, letnik 13, št. 3-4

Mateja Gorenc1

PRIPOMOČKI PREISKOVANJA GOLJUFIJ

FRAUD INVESTIGATION ACCESSORIES

1.09 Objavljen strokovni prispevek na konferenci

UDK 343.98

Izvleček: Goljufije srečamo v poročanju

medijev, na delovnem mestu, navsezadnje

tudi v zasebnem življenju. Prirejanje

računovodskih izkazov, so pogostejši v

trenutkih gospodarske krize, ko podjetja

posegajo po različnih metodah in tehnikah,

tako da prirejajo računovodske izkaze. Za

večino je cilj uravnavanje dobička, kar

dosegajo s prikazovanjem večje vrednosti

podjetja in zniževanjem davčne osnove.

Veliko institucij doma in po svetu deluje v

boju proti gospodarskem kriminalu.

Obstaja veliko pripomočkov za

preiskovanje goljufij. V prispevku so

predstavljeni naslednji pripomočki:

Benfordov zakon, teorija relativnega

faktorja velikosti, računalniško podprta

orodja, metode za odkrivanje in

modeliranje povezav v velikih količinah

podatkov – podatkovno rudarjenje ter

primerjalne analize.

Ključne besede: preiskovanje, goljufija,

Benfordov zakon, odkrivanje prevar,

forenzično računovodstvo

Abstract: Fraud is encountered in

media reporting, in the workplace, and

ultimately in private life. Organizing

financial statements are more common

in times of economic crisis, when

companies resort to various methods

and techniques by manipulating

financial statements. For most, the goal

is to regulate profits, which they achieve

by showing a higher value of the

company and lowering the tax base.

Many institutions at home and around

the world are working to fight economic

crime. There are many tools to

investigate fraud. The paper presents the

following tools: Benford 's law, the

theory of relative size factor, computer -

aided tools, methods for detecting and

modeling connections in large amounts

of data - data mining and comparative

analysis.

Keywords: investigation, fraud,

Benford's law, fraud detection, forensic

accounting

1 Dr. Mateja Gorenc je doktorica poslovnih ved, magistrica poslovnih ved, magistrica

financ in računovodstva, diplomirana inženirka matematike, certificirana preiskovalka

prevar na področju računovodstva in financ, predavateljica na Visoki šoli za

računovodstvo in finance v Ljubljani.

26


1 UVOD

V zadnjih letih se je po svetu in po Sloveniji zgodilo ogromno prevar. Podjetja

so pomanjkanje pravil in predpisov, povezanih s preprečevanjem, in obravnavo

računovodskih prevar izkoristila v svojo korist. Kmalu po velikih svetovnih

škandalih so se pojavili novi zakoni, predpisi, pravila in modeli prakse za

preprečevanje in zaznavanje prevar. Posledica prevare je večinoma

računovodski škandal, ki torej lahko sledi iz namerne nepravilne predstavitve,

oziroma prepoznavanje postavk ali nepravilne uporabe sredstev podjetja. Gre

torej za namensko uporabo kreativnih metod, ki tako ali drugače vplivajo na

izkaz poslovnega izida, bodisi s precenjenimi prihodki, podcenjenimi stroški,

precenjenimi sredstvi ali drugo.

Za ponarejanje računovodskih podatkov obstaja veliko razlogov na strani

poslovodnikov, ki pritiskajo na računovodje, da v računovodskih izkazih

prikažejo želeno gospodarsko sliko, predvsem želen poslovni izid, pri čemer se

lotevajo nedovoljenih popravkov prihodkov in/ali odhodkov. Prav tako so

lahko motivi na strani lastnikov in njihovih pričakovanj (Koletnik, Kolar, 2008:

154). Razloge za nastanek gospodarskega kriminala je mogoče iskati tudi v

podjetju in zunaj njega. Notranji razlogi so predvsem morala posameznika in

njegova nagnjenost k prevaram, odnos poslovodstva do prevar ter dostop do

računovodskih in drugih evidenc, računovodskih rešitev ter sredstev podjetja.

Zunanji razlogi pa se nanašajo predvsem na slab socialni položaj posameznikov

ter na neučinkovit družbeni nadzor (Koletnik, Kolar, 2008: 36).

2 PREVARE V RAČUNOVODSKIH IZKAZIH

Koletnik, Kolar (2008: 45) opredeljujeta prevarantsko računovodsko poročanje

kot:

● prikrojevanje, prirejanje, ponarejanje ali spreminjanje računovodskih

evidenc;

● napačno prikazovanje ali namerno opustitev dogodkov, poslov ali drugih

pomembnih informacij v računovodskih izkazih;

● namerno napačno uporabo računovodskih pravil, načel in standardov.

Prevarantsko računovodsko poročanje je torej namerna napačna navedba ali

opustitev navedbe v računovodskih izkazih podjetij z namenom zavesti

uporabnike računovodskih izkazov (Nigrini, 2012: 125).

27


Mednarodni revizijski standardi (MSR, 2009) prevaro opredeljujejo kot

napačno navedbo, ki izhaja iz poneverbe sredstev, in napačno navedbo, ki

izhaja iz prevarantskega računovodskega poročanja. Prevara je namerno

dejanje, ki ga stori ena ali več oseb, navadno so to člani vodstva podjetja, da si

določene koristi pridobijo na nezakonit in nepravičen način.

Po MSR prevara obsega naslednje postavke (MSR, 2009: 7):

● prikrojevanje, ponarejanje ali spreminjanje evidenc oziroma

dokumentov,

● nezakonito prisvajanje sredstev,

● prikrivanje ali opuščanje učinkov poslovnih dogodkov v evidencah in

listinah,

● evidentiranje poslovnih dogodkov, ki se niso zgodili,

● napačno uporabo računovodskih pravil.

Po ACFE prevare razdelimo v tri glavne skupine, in sicer:

prevare, vezane na korupcijo,

prevare, vezane na osnovna sredstva ter

prevare v računovodskih izkazih.

Če pod drobnogled vzamemo prevare v računovodskih izkazih, govorimo tukaj

o podcenjenih in precenjenih neto prihodkih (ACFE, 2017).

V računovodskih izkazih se prevare pojavijo predvsem pri prikazovanju

predčasnih in lažnih prihodkov, pri povečanju prihodkov iz enkratnih virov,

odlaganju prihodkov in odhodkov na poznejše obdobje, nepravilnem knjiženju

oziroma neknjiženju obveznosti ter pri knjiženju odhodkov v prihodnosti na

sedanje obdobje (Schilit, 2002: 24–25).

Vzroki za prevarantko računovodsko poročanje so zelo različni. Tičijo

predvsem v neprestanem pritisku, ki ga organizacija izvaja nad svojimi

zaposlenimi, priložnosti za nastanek prevare, ki se kaže v danem trenutku, ter

v nemoralnih vrednotah posameznikov (MSR, 2009: 17–18). Organizacija pa

poleg vsega čuti pritiske javnosti, mednarodnih smernic poslovanja in močne

konkurence.

Različne vrste prevar so lahko storjene z namenom pridobivanja materialnih ali

drugih koristi. Najpogostejši vzroki nastanka prevar so priložnost, pritisk in

napačna razlaga dejanj (Skitek, 2000: 8–9). Spodbujevalni dejavniki za

nastanek prevar so med drugim lahko tudi nagnjenja posameznikov k

28


prevarantskim dejanjem, pritiski na poslovodstvo in potratno življenje

(Koletnik, 2009: 253–254).

3 ODKRIVANJE PRAVAR

Med pomembnejša kazniva dejanja poslovnega značaja štejemo, prevare,

nezvestobe, poneverbe, ponarejanje listin ter korupcijo. Pri prevari gre za

oškodovanje drugega na podlagi zmot in napačnih dejstev, pri nezvestobi nekdo

ne izpolni svojih obveznosti in zavestno oškoduje interese in premoženje

drugega. Pri poneverbi gre za prilaščanje tujih stvari, pri ponarejanju listin za

izdajanje nepravilnih listin, pri korupciji pa za podkupljivost človeka (Koletnik,

Kolar, 2008: 20).

Odkrivanje in preprečevanje ponarejanja računovodskih podatkov ter sporočil

lahko v prvi vrsti dosežemo z revizijo in/ali s proučevanjem (analiziranjem)

računovodskih izkazov. Pooblaščeni revizorji opravljajo neodvisno in

nepristransko preizkušanje ter ocenjevanje računovodskega poročanja, kar

zagotavlja višjo raven zaupanja v resnično in pošteno predstavitev

premoženjsko-finančnega položaja ter poslovnega in denarnega uspeha

revidiranja podjetja. Analiziranje računovodskih izkazov pa je strokovno

opravilo oziroma dejavnost razstavljanja celote na sestavne dele z namenom

iskanja vzrokov, ki so povzročili nastanek pojava. Pri proučevanju si

pomagamo z absolutnimi in relativnimi števili ter z medčasovnimi,

medpodjetniškimi in normativnimi primerjavami (Koletnik, Kolar, 2008: 167–

169).

Za preprečevanje in odkrivanje prevar je odgovorno poslovodstvo, ki mora

skrbeti za ustrezno in nenehno obvladovanje poslovnih tveganj ter za pravilno

delovanje notranjega kontrolnega sistema v podjetju. Nadzorni organi pa je

tisti, ki nadzira delo poslovodnikov (Koletnik in Kolar, 2008: 177). Podjetje

ima največje koristi od forenzičnega računovodje takrat, ko ta s preučevanjem

podjetja opozori na nepravilnosti in pomanjkljivosti v poslovnih procesih ter s

tem prepreči nastanek morebitnih prevar. S svojim delom podjetju pomaga pri

vzpostavitvi ustreznega varovalnega sistem za obvladovanje tovrstnega

poslovnega tveganja. Uspešnost preventive se kaže predvsem v tem, da se

močno zmanjša prisotnost nedovoljenih dejanj. Pri preventivnih preiskavah

forenzični računovodja preiskuje eno ali več poslovnih področij in tako presodi

ali obstaja nevarnost za nastanek prevar. Preuči obvladanje poslovnih tveganj

in izobražuje zaposlene, da bi v podjetju ne prišlo do prevar ali drugih

29


nedovoljenih dejanj. Pri tem so fokus proučevanja zgolj namerne nepravilnosti

ter tveganja povezana z njimi, in ne tudi nenamerne napake v poslovanju.

Nosilci preventivnih preiskav so lahko gospodarski, davčni, državni ali drugi

zunanji ali notranji revizorji ter preiskovalni veščaki drugih strok, ki imajo

zadostna znanja o forenzičnih preiskovanjih. Pri tem morajo upoštevati

standarde strokovnega ravnanja, ki določajo njihovo vlogo pri raziskovanju

prevar (Koletnik, 2011: 86).

Tradicionalni načini odkrivanja prevar se običajno začnejo z navedbo ali

anomalijo, da nekaj ni pravilno. To je znak, da je treba opraviti dodatne

preiskave, računalniške poizvedbe in intervjuje. V ta namen revizorji pri

pregledu uporabljajo analitične tehnike, ki dopuščajo ocenjevanje

knjigovodskih stanj brez preiskovanja posameznih transakcij. Statistične

metode so postale zelo učinkovite pri odkrivanju sumljivih področij, ki kažejo

na morebitne prevare. Te metode povečini zahtevajo napredno znanje.

Benfordov zakon je zato v učinkovito pomoč revizorjem pri odkrivanju prevar,

rezultat njegove uporabe pa sta prihranek časa in nižji stroški revidiranja

(Asllani, 2014: 130–131).

4 PRIPOMOČKI ZA PREISKOVANJE GOLJUFIJ

Tehnik za odkrivanje napak in prevar je mnogo in vsak forenzični računovodja

pri svojem delu uporablja več različnih tehnik, s katerimi si pomaga pri

njihovem odkrivanju. Ne glede na to, ali je prevara storjena znotraj podjejta ali

ne, se forenzični računovodja v vsako pogodbi in oceni, ali gre za kaznivo

dejanje. Tehnik je veliko, zato se bomo v nadaljevanju posvetili le nekaj

najpomembnejšim.

Benfordov zakon

Za forenzične računovodje je Benfordov zakon izredno učinkovit pripomoček,

saj lahko z njegovo uporabo odkrivajo prevare, ki se nanašajo na izmišljene,

prirejene ali zaokrožene številke pri računovodskih izkazih ter manipulacije z

različnimi gospodarskimi kategorijami, kot so nakup/prodaja naložb, beleženje

prihodkov od prodaje, davki in prispevki, evidentiranje števila enot na zalogi,

stroški in odhodki, dolgovi, sredstva in obveznosti do dobaviteljev (Durtschi,

Hillison in Pacini, 2004).

Benfordov zakon je matematično orodje in je eden od načinov, s katerim lahko

ugotavljamo, ali gre pri preiskovalnih računovodskih izkazih za nenamerne

30


napake ali prevare. Benfordov zakon pravi, da imajo ponarejena števila

nekoliko drugačen vzorec od veljavnega oziroma naključnih vzorcev in da

številke padajo dosledno. Števila se na prvem mestu z majhnimi vsotami (1, 2,

3, 4) pojavljajo mnogo pogosteje kot pa večje vsote številk (5, 6, 7, 8, 9)

(Durtschi, Hillison in Pacini, 2004).

Zgodba o prvi števki se je pričela leta 1881, ko je Simon Newcomb opazil, da

so logaritemske tabele bolj obrabljene na začetku kot na koncu. Sklepal je, da

uporabniki tabel pogosteje potrebujejo desetiške logaritme števil, ki se začnejo

z nižjo števko. Postavil je celo domnevo, da se prva značilna števka c pogosto

pojavlja v skladu z logaritmičnim zakonom, to je z verjetnostjo P(c = n) = log(n

+ 1) – log n = log(1 + 1/n), n = 1,2,3,…., 9 (Hladnik, 2002: 140).

Newcombovo odkritje je bilo dalj časa pozabljeno, ponovno so se ga spomnili

čez več kot petdeset let. Leta 1938 se je Frank Benford, fizik, zaposlen v nekem

podjetju za distribucijo električne energije, ponovno lotil pojava (Hladnik,

2002: 141). Sprva se je Benfordov zakon uporabljal le za matematične in

fizikalne konstante ter za geografske podatke. Hal Varian je leta 1972 navedel,

da je zakon mogoče uporabiti za preverjanje številk pri odločitvah javnega

načrtovanja (Ramaswamy, Leavins, 2007: 28).

Nigrini je leta 1994 dokazal, da se Benfordov zakon lahko uporablja pri

odkrivanju prevar oziroma goljufij. Njegova raziskava temelji na tem, da

posamezniki zaradi psiholoških in omenjenih situacij ustvarjajo prevarantska

števila (Ӧzer, Babacan, 2013: 31). Domneva se tudi, da je on prvi raziskovalec,

ki je obširno vpeljal in preizkusil Benfordov zakon na področju računovodskih

izkazov s ciljem odkriti morebitne prevare v njih (Durtschi, Hillison in Pacini,

2004: 22).

Benfordov zakon je tako postopoma pridobil vse večji pomen na področju

revizije in forenzičnega računovodstva (Ramaswamy, Leavins, 2007: 28). Do

leta 1990 Benfordov zakon ni bil priznan kot forenzična računovodska tehnika

za odkrivanje morebitnih prevar. Danes je kot analitska tehnika ena izmed

najbolj priljubljenih digitalnih postopkov in zagotavlja edinstveno metodo

analize podatkov. Benfordov zakon forenzičnim računovodjem omogoča

odkrivanje prevar, manipulativnosti in ostalih napak, ki se lahko pojavljajo na

področju računovodskih podatkov (Warshavsky, 2010: 2).

Benfordov zakon pravi, da se verjetnost pojavljanja števk na različnih mestih v

številu logaritmično zmanjšuje, ko se vrednost števke povečuje. To je v

nasprotju z intuicijo, ki navaja, da so števke porazdeljene enakomerno. Zato se

31


Benfordov zakon uporablja predvsem kot sredstvo za prepoznavanje

ponarejenih podatkov (Tolle, LaViolette, 2000: 331). Uporablja se tudi kot

forenzično orodje za primerjanje dejanske pogostosti števk s pričakovanimi

frekvencami (Moore, Benjamin, 2004: 5).

Število 1 se na začetku številk pojavi večkrat kot pa število 2 in seveda tako

naprej do števila 9. Naključni vzorec stanj v računovodskih izkazih nam pove,

da se približno 31 % vseh številk začne prav s številko 1, okoli 19 % s številko

2 in le 5 % s številko 9. Iz tega sledi, da se v nekem poljubnem vzorcu števke

1, 2 in 3 pojavijo v kar 60 %, od tega pa se jih z 1 ali 2 začne kot 50 % (Durtschi,

Hillison in Pacini, 2004). Slika 1 prikazuje verjetnost pojavitve števk na prvem

mestu v številu.

Slika 1: Benfordov zakon za prvo značilno števko

Vir: Nigrini, 2012: 16.

Verjetnost za pojavitve števke na prvih štirih mestih števila prikazuje Tabela 1.

0,000

0,050

0,100

0,150

0,200

0,250

0,300

0,350

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Benfordov zakon za prvo značilno števko

32


Tabela 1: Verjetnost pojavitve števke na različnih mestih v številu

Števka v %

Na 1. mestu Na 2. mestu Na 3. mestu Na 4. mestu

0 11,968 10,178 10,018

1 30,103 11,389 10,138 10,014

2 17,609 10,882 10,097 10,010

3 12,494 10,433 10,057 10,006

4 9,691 10,031 10,018 10,002

5 7,918 9,668 9,979 9,998

6 6,695 9,337 9,940 9,994

7 5,799 9,035 9,902 9,990

8 5,115 8,757 9,864 9,986

9 4,576 8,500 9,827 9,982

Skupaj 100,000 100,000 100,000 100,000

Vir: Nigrini, 2012: 6.

Nigrini (2012: 5) navaja, da do verjetnosti pojavitve prvih dveh števk v številu

pridemo s pomočjo matematične formule:

𝑃 (𝐷1𝐷2 = 𝑑1𝑑2) = log (1 + 1

𝑑1 𝑑2) ; 𝑑1𝑑2 ∈ {10, 11, … , 99}.

Verjetnost pojavitve izbrane kombinacije prvih dveh števk v številu prikazuje Tabela

2.

33


Tabela 2: Verjetnost pojavitve števke na različnih mestih v številu Š

tevke

na

2. m

estu

(v %

)

Števke na 1. mestu (v

%)

1 2 3 4 5 6 7 8 9

0 4,139 2,119 1,424

1,07

2

0,86

0

0,71

8

0,61

6

0,54

0

0,48

0 11,968

1 3,779 2,020 1,379

1,04

7

0,84

3

0,70

6

0,60

7

0,53

3

0,47

5 11,389

2 3,476 1,931 1,336

1,02

2

0,82

7

0,69

5

0,59

9

0,52

6

0,47

0 10,882

3 3,218 1,848 1,296

0,99

8

0,81

2

0,68

4

0,59

1

0,52

0

0,46

4 10,433

4 2,996 1,773 1,259

0,97

6

0,79

7

0,67

3

0,58

3

0,51

4

0,46

0 10,031

5 2,803 1,703 1,223

0,95

5

0,78

3

0,66

3

0,57

5

0,50

8

0,45

5 9,668

6 2,633 1,639 1,190

0,93

4

0,76

9

0,65

3

0,56

8

0,50

2

0,45

0 9,337

7 2,482 1,579 1,158

0,91

4

0,75

5

0,64

3

0,56

0

0,49

6

0,44

5 9,035

8 2,348 1,524 1,128

0,89

5

0,74

2

0,63

4

0,55

3

0,49

1

0,44

1 8,757

9 2,228 1,472 1,100

0,87

7

0,73

0

0,62

5

0,54

6

0,48

5

0,43

6 8,500

30,10

3

17,60

9

12,49

4

9,69

1

7,91

8

6,69

5

5,79

9

5,11

5

4,57

6

100,00

0

Vir: Gunnel, Todter, 2009: 275.

Najpogostejši testi so test prve števke, test druge števke in test prvih dveh števk.

Test prve števke primerja dejansko verjetnost pojavitve števke na prvem številu

s teoretično verjetnostjo po Benfordovem zakonu. Ta test bo forenzičnega

računovodja napotil v pravo smer in pokazal morebitno anomalijo podatkov.

Test druge števke je zato podoben testu prve števke in forenzičnemu

računovodju pomaga pri ugotavljanju morebitnih nepravilnosti v analiziranih

podatkih. Test prvih dveh števk je nekoliko bolj poglobljena preiskava, saj

preverja verjetnost pojavitve prvih dveh števk v številu. Omenjeni test

ugotavlja morebitne nepravilnosti, ki niso ugotovljene s testom prve števke ali

s testom druge števke (Warshavsky, 2010: 3).

34


Teorija relativnega faktorja velikosti

Teorija relativnega faktorja velikosti poudarja vsa nenavadna nihanja, ki so

lahko posledica prevare ali naključnih napak. Izračuna se kot razmerje med

najmanjšim in največjim številom v vzorcu. Tako lahko podatke, ki niso v

predpisanem območju, sumimo na napak ali celo prevaro. Območje se določi

na podlagi dejstva, da v vsakem podjetju obstaja določena finančna omejitev

ter da so nekatere vrednosti nesmiselne oziroma nemogoče. Če se pojavi

kakršna koli neustrezna izvedba transakcije, ki je zunaj ustreznega območja, ta

takoj postane sumljiva. Seveda moramo ob tem upoštevati tudi povezavo med

drugimi podatki in dano situacijo. Vse, kar je zunaj določenega območja, ni

nujno prevara. Metodo lahko uporabimo tudi pri iskanju podvojenih plačil, v

katerih sta vsota in številka računa enaki, številka klienta pa je napačna.

Podjetje lahko na ta način zmanjšajo podvajanje plačil in tako najdejo svoja

izgubljena sredstva (Alden, 2007: 2–3).

Računalniško podprta orodja

Uporaba računalniške opreme in dostop do podatkov preko spleta je v praksi

forenzičnim računovodjem olajšalo delo. Obstaja veliko računalniških

programov, ki pomagajo forenzičnim računovodjem mnenja o izvedenih

finančnih instrumentih. Najbolj znani programski paketi za obdelavo podatkov

so IDEA (ang. Interactive Data Extraction and Analysis), ACL (ang. Audit

Command Language), SESAM (ang. ESKORT Computer Audit), TopCAATs

in Analyzer. Računalniško podprta revizijska orodja (v nadaljevanju: CAAT)

so računalniški programi, ki revizorjem pomagajo pri izvajanju revizijskih

postopkov. Gre za obdelavo podatkov znotraj informacijskega sistema

posameznega podjetja.

CAAT zajema naslednje postopke (Alden, 2007):

● preizkušanje transakcijskih podrobnosti in bilančnih stanj,

● ugotavljanje nepravilnosti večjih nihanj,

● splošni nadzor poslovanja podjetja,

● nadzor nad uporabo računalniških sistemov,

● vzorčenje za pridobitev podatkov za razne preizkuse revizijske službe in

● vnovično preračunavanje izračunov, ki so bili izvedeni z računalniškim

sistemom.

Forenzično računovodsko opremo najdemo v dveh različnih oblikah (Alden,

2007):

35


● prva je programska oprema, ki služi za ekstrakcijo podatkov za vodenje

analiz tabel (ang. Spread sheet analysis), vodenje evidenc iz podatkov

baz organizacije, kot so obveznosti, terjatve, plačila, plače in nabava;

● druga je programska oprema za finančne analize – računovodske izjave,

ki se uporabljajo v mesečnih, četrtletnih ali letnih obdobjih ter se tako

ugotavljajo razmerja med različnimi konti.

Obstajajo pa še nekatere druge oblike računalniške programske opreme, ki pa

jih lahko forenzični računovodji uporabljajo izključno kot »vohunsko«

programsko opremo (Alden, 2007).

Program ACL (ang. Audit Command Language) je eden izmed vodilnih

računalniških programov, ki nudi pomoč pri obdelavi velikih količin podatkov

in temelji na sistemu Benfordovega zakona. Program ima vgrajenih veliko

kontrol, ki omogoča odkrivanje odstopanj in nepravilnosti pri poslovanju

podjetja.

Brez progama ACL je forenzični računovodja odvisen od sektorja informatike,

od katerega zahteva podatke, ki jih kasneje prenese na računalnik in obdela z

orodji. Program ACL pa omogoča neposredno povezavo na druge baze

podatkov (Oracle, DB2, SQL Server ali IMS podatkovne baze), s čimer se

odpravi tveganje napake informatika, ki pripravlja podatke. Zmanjša se tudi

tveganje pri prenosu podatkov, saj se podatki ne prenašajo več po

telekomunikacijskih linijah. Ker je analiziranje podatkov mogoče izvajati na

celotni bazi podatkov, se poveča tudi točnost dobljenega rezultata (Karnet,

2008: 67–70).

Metode za odkrivanje in modeliranje povezav v velikih količinah

podatkov – podatkovno rudarjenje

Metode za odkrivanje in modeliranje povezav v velikih količinah podatkov so

računalniško podprte tehnike, ki so namenjene samodejnemu iskanju,

preverjanju ali prepoznavanju novih, skritih ali neobičajnih informacij in

vzorcev med velikimi količinami podatkov.

Tehnik podatkovnega rudarjenja je več (Alden, 2007):

● Poizvedba (ang. discovery): s to tehniko poiščemo vzorce in podatke brez

predhodne hipoteze, ki kaže na sum prevare. Metoda pojasnjuje različne

pripadnosti, združevanje in gibanje sprememb, ki se pokažejo v obliki

logičnega sklepanja;

36


● Predvideno modeliranje (ang. predictive modelling): najdene vzorce in

podatke uporabim za napoved izidov in za iskanje novih možnosti;

● Analiza deviacije (ang. deviation analysis): iščemo sumljive podatke, ki

odstopajo od zastavljenih okvirov raziskave;

● Analiza povezav (ang. link analysis): metodo so začeli uporabljati šele pred

kratkim. Temelji na grafičnih tehnikah in verjetnostnih mrežah po Thomasu

Bayesu (1702–1761). S to tehniko z uporabo določenih algoritmov

preverjamo »ujemanje podatkov« in izločamo redke in sumljive

informacije oziroma podatke.

Primerjalne analize

Zelo koristna tehnika za odkrivanje prevar je tudi primerjalna analiza (Coderre,

2002). Deluje na načelu izračunavanja in primerjanja podatkov s ključnimi

postavkami. S to primerjavo lahko dobimo finančno sliko podjetja. Primerjalna

analiza služi tudi za odkrivanje prevar v podjetju, kajti usmeri nas k vzrokom

nastanka prevar.

Prevare odkrivamo na različno uporabljenih razmerjih in sicer na (Coderre,

2002):

● razmerju med največjo in najmanjšo vrednostjo (max/min),

● razmerju med največjo in drugo največjo vrednostjo (max/max2),

● razmerju med tekočim in prejšnjim letom.

Eden od najmočnejših načinov za odkrivanje prevar je ravno metoda

primerjalne analize. Je še močnejša tehnika od frekvenčne analize številk z

uporabo Benfordovega zakona. Obe analizi sicer, preučujeta podatke, ki

pokažejo morebitne nepravilne transakcije. Vendar primerjalna analiza z

uporabo filtrov poleg poudarjanja nepravilnosti še natanko določi vse tiste

transakcije, ki so nenavadne in morebiti nelegalne (Alden, 2007).

5 ZAKLJUČEK

Prevare v računovodskih izkazih so ene izmed najdražjih, vendar ne

najpogostejših oblik prevar. Prevara je namerno napačno dejanje, ki povzroči

pomembno napačno navedbo v računovodskih izkazih. Poslovodstvo ima

glavno odgovornost za preprečevanje in odkrivanje prevar. Pri tem so v veliko

pomoč notranji revizorji, zunanji revizorji in forenzični računovodje. Obstaja

veliko različnih metod za odkrivanje prevar. Benfordov zakon je le eno izmed

možnih orodij za odkrivanje nepravilnosti, ki ga lahko uporabljamo tudi na

37


področju preverjanja podatkov v računovodskih izkazih. Gre za preprosto,

objektivno in učinkovito deduktivno digitalno analizo, ki je v tujini zelo

razširjena, pri nas pa še dokaj neznana in v praksi zelo redko uporabljena. V

praksi je bilo veliko različnih podatkov analiziranih s pomočjo Benfordovega

zakona. Njihove ugotovitve kažejo na to, da je Benfordov zakon za revizorje in

forenzične računovodje zelo uporabno orodje.

Revizorji pri svojem delu uporabljajo različne oblike digitalnih analiz s

pomočjo opravljanja analitskih postopkov. Na primer, revizorji pogosto

preverjajo zneske plačil, pri čemer želijo ugotoviti, ali se morda podvajajo. Prav

tako preverjajo, ali računi vsebujejo vse potrebne sestavine in podobno.

Benfordov zakon je nekoliko bolj zapletena digitalna analiza, saj dejanske

števke primerja s pričakovanimi (Durtschi, Hillison, Pacini, 2004: 21). Če se

Benfordov zakon uporablja pravilno, je uporabno orodje za odkrivanje

nepravilnosti v računovodskih izkazih, ki potrebujejo dodatne raziskave in

analize, ki temeljijo na tem zakonu, vključene v veliko priljubljenih

programskih oprem. Ker so stroški oziroma cena neodkrite prevare visoki,

morajo revizorji pred izbiro digitalne analize upoštevati ne samo prednosti,

ampak tudi slabosti le-te. Posebno pozornost morajo posvečati predvsem

pravilni interpretaciji statističnih rezultatov, prav tako pa se morajo zavedati,

da nekatere tipe prevar s pomočjo Benfordovega zakona ni mogoče odkriti

(Durtschi, Hillison, Pacini, 2004: 31).

Revizorji s pregledovanjem dokumentacije ne morejo z zagotovostjo trditi o

resničnosti in poštenosti računovodskih izkazov. Ta trditev vsebuje določeno

stopnjo tveganja. Numerična analiza proučevanega niza podatkov z

Benfordovim zakonom pa daje revizorjem in forenzičnim računovodjem večjo

stopnjo zagotovila o resničnosti ter poštenosti (Skitek, 2000: 17). Namreč, kdor

prireja podatke, pogosto ne pozna in ne upošteva Benfordove porazdelitve. Kot

primer lahko navedemo, da mora direktor revizorjem predložiti račune za vse

izdatke nad 20 eur. Ker podjetje želi prekriti prevaro, račune zaokrožuje

navzdol (18 ali 19 evrov). Porazdelitev po Benfordovem zakonu bo tako

pokazala prevelike število enic, osmic in desetic. Ti podatki bodo zahtevali

nadaljnjo preiskavo (Huš, 2011).

LITERATURA IN VIRI

ACFE. (15. 3 2017). Report to the Nations on Occupational Fraud and Abuse.

Pridobljeno 15. 3. 2017 s spletne strani: http://www.acfe.com/rttn-download-

2014.aspx

38


Alden, M. (2007). Preventing financial fraud through »Forensic accounting«.

Accounting, 1575–1580.

Asllani, A. (2014). Using Benford's law for fraud detection in accounting practices.

Journal of Social Science Studies, 1 (2), 129–143.

Coderre, D. (2002). Variance & Ratio Analysis.

Durtschi, C., Hillison, W. in Pacini, C. (2004). The Effective Use of Benford's Law to

Assist in Detecting Fraud in Accounting Data. Journal of Forensic Accounting, 17–

34.

Gunnel, S. in Todter, K.-H. (2009). Does Benford's law hold in economic research

and forecasting? Empirica, 36 (3), 606–618.

Hladnik, M. (2002). Benfordov zakon ali problem prve števke. Obzornik za

matematiko in fiziko, 49 (5), 140–147.

https://www.dnevnik.si/1042415527/ljudje/intervjuji/1042415527.

Huš, M. (2011). Statistika in računalniki z Benforovim zakonom kažejo na finančne

malverzacije. Pridobljeno 1.8.2017 s spletne strani https://slo-

tech.com/novice/t488064/p3283947

Karnet, I. (2008). Neprestano revidiranje kot nadgradnja funkcionalnosti programa

ACL. Organizacija: revija za management, informatiko in kadre, 41 (1), 68–75.

Koletnik, F. (2009). Zunanje revidiranje. Maribor: Ekonomsko-poslovna fakulteta.

Koletnik, F. (2011). Razumevanje forenzičnega računovodstva in forenzične revizije.

Zbornik 43. simpozij o sodobnih metodah v računovodstvu, financah in reviziji, 81–

105. Ljubljana: Zveza ekonomistov Slovenije in Zveza računovodij, finančnikov in

revizorjev Slovenije.

Koletnik, F. in Kolar, I. (2008). Forenzično računovodstvo. Ljubljana: Zveza

računovodij, finančnikov in revizorjev Slovenije.

Mednarodni standard revidiranja, 2. (2009). Ljubljana: Zveza računovodij,

finančnikov in revizorjev Slovenije.

Moore, G. in Benjamin, C. (2004). Using Benford's law for fraud detection. Internal

Auditing, 19 (1), 4–9.

Nigrini, M. (2012). Benford's law: applications for forensic accounting, auditing, and

fraud detection. New Jersey: John Wiley & Sons.

Ramaswamy, V. in Leavins, J. (2007). Continous auditing, digital analysis, and

Befnord's law. Internal Auditing, 22 (4), 25–31.

Schilit, H. (2002). Financial Shenanigans. New York: McGraw-Hill.

Skitek, D. (2000). Uporaba Benfordovega zakona pri odkrivanju prevar v

računovodskih izkazih. Revizor: revija o reviziji, 11 (9), 7–24.

39


Tolle, C. B. in LaViolette, R. (2000). Do dynamical systems follow Benford's law?

CHAOS, 10 (2), 331–336.

Warshavsy, M. (2010). Applying Benford's Law in financial forensic investigations.

National Litigation Consultants Review, 10 (2), 1–4.

Documents

PRIPOMOČKI PREISKOVANJA GOLJUFIJ