数据分析

专业服务公司：提供更好的服务，更深入的数据洞察力

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。

在企业级别充分利用数据

公司将交易审核季度，每年一次或不断取决于他们遵守的法规。每个行业也有几个不同参数进行审计和税收。例如，卫生行业可接受的是非托管交易中有3％-4％的支出，但金融服务业将是一个大型禁忌，其中非托管交易不能超过总支出的0.5％。各部门，州，地区和国家有类似的监管参数。添加到这一事实，即企业 - 取决于他们的大小 - 如果每年没有数十亿的交易，并且专业的服务公司具有千万数量的数据点审查。为了解决这种情况，大多数公司都需要根据风险分析审计样品。即便如此，这是一个努力 - 密集的任务，自动化是可值得信赖的选择，以有效地做到重复的工作，这些工作通常被认为是“卫生”。

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。

使用ML和AI，专业服务公司还可以在多年内融合和审查数据。可视化仪表板可以使税务顾问能够深入到粒度水平，无法解决更深层次的趋势，并利用这些客户的优势。例如，航空公司的采购部门在特定月份预订过量燃料，超过法律规定。访问历史数据的审计公司可以通知客户，虽然过去是可接受的，但它不再合法。同样，内部信息也可以与经济市场趋势相结合，并且可以以正确的方法向客户建议与现有情况一致。

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

虽然由自动化支持的数据在提高企业级监控和保证方面发挥了关键的内部作用，但它也可以发挥外部角色。

• 通过工业，地理和亚垂直对客户进行基准测试

识别在全球法规，经济学，跨地理位置的经济学，客户组合等因素，以及相关复杂性，数据可以准确地分析，基准和标准化。更多的是监管机构密切监察合规性。例如，法律文件和合同协议可以在不同行业中具有不同的含义，审计员确保客户始终如一。当审计员的干预支持时，监管机构有利于在遵守中使用软件。

• 观察可以发布为知识文章的趋势和绘制推断

由于专业服务公司通常为许多客户提供审计服务，他们能够尽早观察行业趋势。这些见解可用于竞争优势或使客户能够保持符合要求。例如，这些见解可用于构建可在业内重复使用的AI模型。任何合规性或监管更改 - 例如，可以通过AI模型管理地理特定的或跨实体的收入分割。这些可以提醒审计员对异常。此前，这些趋势仅为高技能人员可观察到。即使在不断变化的规则，增加的技术验证也提供了更好的质量产出。

专业的服务公司可以写下这些趋势和观察，教育客户，提高他们的信誉。例如，他们的客户在运输方面花费更多的专业服务公司注意事项，并建议他们转移到具有成本效益的电动汽车，也提供税收优惠。反过来，客户可以写出如何作为环保意识的公司积极参与减少碳足迹。

• 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

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核可以成为游戏变换器

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。

数据安全可能是审计期间的疑虑，并且专业服务公司及其客户都需要在应用自动化，分析和数据可视化时计划跨境数据策略。自动化可以频繁，如果不按规则要求持续审计。AI可用于实现高度保证，成本有效，导致更好的质量审计，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，AI和数据可视化的组合有助于弥合大型组织许多部分存在的差距，并以较少人的干预措施构建更准确的连续数据驱动解决方案。