数据分析
专业服务公司:用数据提供更好的服务，更深入的洞察
如果您想知道是什么让专业的服务公司蓬勃发展，尤其是那些提供审计，税收和咨询服务的公司，这是他们深层专业知识，差异化服务和无情地关注客户成功的组合。但这是什么转化为企业也需要在审计，严格规定和快速深度洞察力的需求上处理费用。答案位于敏捷性并最大限度地提高数据的使用。
在企业级别上充分利用数据
根据公司遵守的规定，公司每季度、每年或连续对其交易进行审计。每个行业在进行审计和税务时也有几个不同的参数。例如，医疗行业的非管理交易支出3%-4%是可以接受的，但在金融服务行业，非管理交易支出不能超过总支出的0.5%，这将是一个大禁忌。跨部门、州、地区和国家都有类似的监管参数。此外，企业(取决于它们的规模)每年有数百万甚至数十亿的交易，专业服务公司有大量的数据点需要审查。为了解决这种情况，大多数公司被要求根据风险分析来审计样本。即便如此，这仍是一项需要付出大量努力的工作，自动化正在成为一种可靠的选择，可以有效地完成通常被认为是“卫生”的重复性工作。
当专业服务公司需要缩短游戏时 - 引入速度，准确性，见解和成本效率 - 它们可以利用权力数据分析，机器学习，人工智能和数据可视化平台。这允许专业的服务公司查看每个交易，以及数据可视化泡沫丰富的见解和建议。
有了ML和人工智能，专业服务公司还可以整理和审查多年的数据。可视化仪表板可以使税务顾问深入到一个细粒度的层次，挖掘出更深层次和复杂的趋势，并利用这些对客户有利。例如，一家航空公司的采购部门在特定的月份预订了超过法律规定的超额燃料。访问历史数据的审计公司可以通知客户，虽然这在过去是可以接受的，但它不再是合法的。同样，内部资料也可与经济市场趋势结合起来，并可就符合现有情况的正确办法向客户提供建议。
通过自动化授权的数据可以发挥至关重要的作用，另一个领域是合并和收购（并购）。凭借数百百万股，专业服务公司管理尽职调查需要准确，并钻取到最后一笔的交易。基于业务规则构建的系统可以查看工作流程和交易，并启用战略，咨询和交易团队，以轻松阅读历史数据，最近的趋势并提出正确的建议。
在企业之外制作数据
由自动化驱动的数据在改进企业级监视和保证方面扮演着关键的内部角色，同时它也可以扮演外部角色。
- 通过工业，地理和亚垂直对客户进行基准测试
- 观察可以发布为知识文章的趋势和绘制推断
- 为其服务行创建新的全球标准，可以简化和标准化数据要求
记住全球法规、经济、跨地域的客户投资组合和相关复杂性等因素，可以准确地分析、基准和标准化数据。当监管机构密切监控合规情况时，情况更是如此。例如，法律文件和合同协议在不同的行业中可能有不同的含义，审计员要确保客户始终符合要求。当有审计人员的干预时，监管机构会支持软件的使用。
由于专业服务公司通常为许多客户提供审计服务，他们能够在行业趋势出现的早期和阶段就观察到这些趋势。这些见解可以用于竞争优势或使客户保持顺从。例如，这些见解可以用于构建在整个行业内可重用的AI模型。任何合规或监管变化——例如，地理特定，或跨实体的收入分配，都可以由人工智能模型管理。这些可以提醒审计师注意异常情况。以前，只有高技能人才能观察到这些趋势。添加的技术验证即使在法规变化的情况下也能提供更好的质量输出。
专业服务公司可以写关于这些趋势和观察，教育客户和提高他们的信誉。例如，一家专业服务公司注意到他们的客户在交通上花了更多的钱，建议他们转向电动汽车，这样既省钱又能享受税收优惠。反过来，客户可以写他们作为一个有环保意识的公司如何积极参与减少他们的碳足迹。
某些地理位置每4岁或5年授权旋转审计师。当这种情况发生时，客户需要确定新审计师的要求并提供该数据。如果管理机构发布数据标准 - 任何审计师可以利用的全套要求 - 这将使客户的任务及其后续审计师更容易。同样，在税务业务上，税务申请的标准数据要求将有所帮助。
数据可视化和数据审计可以改变游戏规则
通过自动化，企业ERP的数据可以转换为有意义的洞察，没有人为干预。通过将标准应用于工作流程和基于历史记录的自动完成来说，可以以新的审计方式使用数据。这可以帮助审核辅助，但提示基于历史记录的正确数据点，提取数据并显示后处理它。
在审计过程中，数据安全是一个值得关注的问题，专业服务公司和他们的客户都需要在应用自动化、分析和数据可视化时规划跨境数据策略。自动化使频繁的(如果不是持续的)审计成为法规所要求的。人工智能可以用于实现高成本效益的保证，从而提高审计质量，降低风险和责任。
来自税收和审计系统的数据也可以仅限于专业服务公司但也可以杠杆。C-Suite的高管可以使用包含历史和当前数据的单个转换平台，以便进入更早难以接近的区域的洞察力。例如，如果IT公司从事研发，他们的工作可以使公众大不变，或者公司投资可再生能源，他们可以获得其技术和人民投资的税收救济。通知C-Suite，他们可以利用这些税收救济，使他们能够在特定领域进行更大的投资。
分析、人工智能和数据可视化的结合，有助于弥合大型组织中存在的许多方面的差距，构建更精确、持续的数据驱动解决方案，减少人工干预。
