Intelligente datamining voor auditdoeleinden (iDM@audit)

Uitdaging

Audit Vlaanderen ondersteunt lokale besturen en de Vlaamse administratie bij de beheersing van financiële, wettelijke en organisatorische risico’s en voert daarom verschillende soorten audits uit.
Om een audit te kunnen uitvoeren bij een geauditeerde entiteit baseert Audit Vlaanderen zich voornamelijk op informatie die deze entiteit zelf aanlevert. Het kan daarbij gaan om gestructureerde data (bijvoorbeeld boekhoudgegevens, overzichten van leveranciers,…), maar ook om niet-gestructureerde informatie (bijvoorbeeld overeenkomsten, verslagen, bestekken, offertes,...). De auditoren staan in voor de datavergaring, de datacleansing en de data-analyse en hebben hiervoor verschillende tools ter beschikking. Eén van deze tools is e-discoverysoftware. De raamovereenkomst voor het gebruik van deze software loopt eind 2024 af.

Met dit PIO-voorstel wil Audit Vlaanderen onderzoeken of een loutere vervanging van deze tool wel de optimale beslissing is. Mogelijk zijn er meer innovatieve oplossingen die een meerwaarde zouden kunnen bieden om het auditproces te versnellen, het manuele werk (indexeren, referentiëren) te verlichten en de analyse op een efficiëntere manier te laten verlopen middels de toepassing van machine learning of artificiële intelligentie en via de inbedding van RPA (Robotic Process Automation). Idealiter zorgt het platform ook voor een vlotte en veilige data-uitwisseling met de geauditeerde entiteit. Audit Vlaanderen zou graag begeleiding krijgen bij het uitvoeren van een technische behoefteanalyse, een marktverkenning en de opmaak van een businessplan. Op basis daarvan kan dan de scope en de plaatsingsprocedure voor een innovatieve overheidsopdracht bepaald worden.

Delen: