Hogyan védhetjük meg a mérleg adatainak integritását a vállalkozásokban?

A mérleg az egyik legfontosabb pénzügyi beszámoló, amelyet a vállalkozások és szervezetek készítenek a profit és veszteség nyilatkozat, valamint a pénzáramlás kimutatás mellett. Ezen beszámolók segítségével a döntéshozók és az érintettek képet kapnak a vállalkozás pénzügyi helyzetéről, a bevételek és jövedelem generálásának módjáról, valamint arról, hogyan kezeli a cég a pénzeszközeit a működése során. A pénzügyi beszámolók átvizsgálásával jobban megismerhetjük a vállalkozást és annak teljesítményét. Ezek a beszámolók olyan információkat tartalmaznak, amelyek segítenek megérteni a számadatokat, generálni a mutatókat, és áttekinteni azokat az indikátorokat, amelyek azt mutatják, hogyan működik a cég. Továbbá, ezen beszámolók megértésével, képesek leszünk meghozni azokat a döntéseket, amelyek javíthatják a vállalkozás különböző területeit, mint például a hatékonyságot vagy a jövedelmezőséget.

Képzeljük el, hogy a kormánykerék mögött ülünk egy autóban. Ahhoz, hogy elérjük a kívánt célunkat, figyelnünk kell az előttünk lévő műszerfalra, amely mutatja a sebességünket, az üzemanyagszintet és a figyelmeztető jeleket, amelyek arról tájékoztatnak, ha valami nincs rendben. A sikeres vállalkozás felépítése és működtetése is hasonlóan működik. A pénzügyi beszámolók adatai és azok jelentéseinek megértésével tisztább képet kaphatunk arról, hogyan teljesít a vállalkozás, ami lehetővé teszi számunkra, hogy jobban átgondolt üzleti döntéseket hozzunk, amelyek a sikerhez vezethetnek.

Amennyiben egy cég nyilvános forgalmazásra került és a tőzsdén is elérhető, úgy a céget rendszerint magasabb szintű megfelelőségi és beszámolási követelmények védik, hogy megóvják a befektetők és a nyilvánosság érdekeit. Ez a követelmény lehet a pénzügyi beszámolók elkészítése a Számviteli Alapelvek (GAAP) szerint vagy erős belső ellenőrzési rendszerek alkalmazása a SOX előírásainak megfelelően. A leggyakoribb pénzügyi beszámolók a következőek, és további beszámolók szükségesek, a cég jelentési szintjétől függően:

• Mérleg: A mérleg a vállalat pénzügyi helyzetét mutatja, és tájékoztatást ad az eszközökről, kötelezettségekről és a részvényesek tőkéjéről egy adott időpontban.

• Profit és veszteség nyilatkozat (P&L): A profit és veszteség nyilatkozat a cég bevételeit, költségeit, nettó nyereségét vagy veszteségét mutatja be, valamint a bevétel- és jövedelemszerzés módját.

• Pénzáramlás kimutatás: A pénzáramlás kimutatás összekapcsolja a mérleget és a profit és veszteség nyilatkozatot, bemutatva, hogyan áramlik a pénz be- és ki a vállalatból.

A mérleg adatainak integritásának megőrzésére számos módszer létezik, amelyek közül az egyik legfontosabb az erős belső ellenőrzések bevezetése. A vállalatok célja, hogy az erőfeszítéseiket és befektetéseiket pénz előállítására fordítsák. Azonban a gyenge belső ellenőrzések könnyen veszélyeztethetik ezt, különösen, ha készpénzes tranzakciókat kezelnek. A készpénzforgalom megakadályozásának esetei, mint például a vendéglátóhelyeken tapasztalható gyors eladás miatti elmaradt bevételi rögzítések, rámutatnak arra, hogy mennyire könnyen elveszhetnek a bevételek, ha nincsenek megfelelő nyomon követési mechanizmusok.

A készpénzkezelés biztonságának növelésére fontos, hogy erős belső ellenőrzéseket vezessünk be. Az ilyen eljárások közé tartozik a feladatok szétválasztása, a fizikai hozzáférési kontrollok bevezetése, például pénztárgépek alkalmazása, és az elektronikus fizetési rendszerek használata a készpénzes tranzakciók helyett.

A feladatok szétválasztása azt jelenti, hogy azokat a feladatokat, amelyek potenciálisan ütközhetnek egymással, különböző munkatársakra osztjuk. Így biztosítható, hogy ne egyetlen személy irányítsa az egész üzleti folyamatot. Egy étterem példáján keresztül ez úgy valósulhat meg, hogy egy dolgozó generálja a bevételi nyugtát vagy készpénzrecepciót, egy másik pedig rögzíti a készpénz bejegyzést, míg egy harmadik személy felelős a banki befizetésért. A feladatok elosztása csökkenti az adatkezelés pontatlanságának, csalásnak vagy lopásnak a kockázatát.

A hozzáférési kontrollok olyan ellenőrzések, amelyek meghatározzák és korlátozzák az eszközökhöz vagy tárolóeszközökhöz való hozzáférést annak érdekében, hogy megvédjék azokat a jogosulatlan hozzáféréstől, módosítástól vagy lopástól. A hozzáférési kontrollok lehetnek fizikaiak, mint például a pénztárgépek, vagy digitálisak, mint az információs rendszerek védelme jelszavakkal vagy más biztonsági intézkedésekkel. A megfelelő biztonsági intézkedések megakadályozzák az adatbázisok és a rendszerek integritásának megsértését, ami súlyos következményekkel járhat.

A megbízható adatforrások használata szintén kulcsfontosságú az adatkezelés védelmében. A mérleg előkészítéséhez szükséges adatforrások meghatározása és azok pontosságának biztosítása alapvetően fontos a pontos és megbízható pénzügyi beszámoló elkészítésében. A vállalatoknak meg kell határozniuk, hogy melyek a legfontosabb adatforrások, például a főkönyv, a pénzügyi nyilvántartások (például banki kivonatok, értékesítési és vásárlási megrendelések), a bérjegyzékek és az adónyilvántartások.

Fontos, hogy folyamatosan figyelemmel kísérjük a használt adatok minőségét és hitelességét, hogy a mérleg adatainak integritását fenntartsuk.

Hogyan használjuk ezeket a mezőket az adataink duplikált értékeinek azonosítására és eltávolítására?

Az adattisztítás elengedhetetlen része minden olyan analitikai folyamatnak, amely adatokat használ alapul. Képzeljük el, hogy egy havi bevételnövekedést elemzünk, és azt találjuk, hogy a változás nem az eladások növekedésének, hanem az adatok duplikálódásának köszönhető. Ezért kiemelten fontos, hogy az adatokat előkészítsük, átnézzük és megtisztítsuk, mielőtt bármilyen jelentést készítenénk, vagy további elemzéseket végeznénk. Ebben a részben folytatjuk a gyakorlati példánkat, meghatározzuk, hogy vannak-e duplikált értékek az adatainkban, és eltávolítjuk azokat.

Első lépésként vizsgáljuk meg az értékek eloszlását a tranzakciók között. Ha rákattintunk a Tranzakció azonosító (Transaction ID) mezőre, és megnézzük az oszlopprofil statisztikáit, azt látjuk, hogy 1 098 eltérő érték található, amelyek közül 1 067 egyedi, ahogyan azt az 5.37-es ábra mutatja. Az oszlopstatisztika szerint az "Egyedi" értékek azok, amelyek csak egyszer fordulnak elő. Mivel a Distinct (Eltérő) érték 1 098, míg az Unique (Egyedi) érték csak 1 067, arra a következtetésre juthatunk, hogy az adataink között duplikált tranzakciók találhatók.

A következő lépés, hogy rákattintunk az értékek eloszlására, majd görgetünk le a tranzakció azonosító 2020580 értékéig. Itt láthatjuk, hogy ennek a tranzakciós azonosítónak a száma 2, és ugyanez igaz az összes többi, felette lévő azonosítóra is. Ha alul választjuk a 2020028 tranzakciós azonosítót, láthatjuk, hogy annak előfordulása 1, ahogyan az 5.39-es ábrán látható. Az információk alapján megerősíthetjük, hogy valóban vannak duplikált értékeink.

A következő lépés, hogy kijelöljük az oszlopot, amely tartalmazza a duplikált értékeket — jelen esetben a Tranzakció azonosítót. Azután a "Kezdőlap" menüben kattintsunk a "Sorok eltávolítása" gombra, majd válasszuk az "Eltávolítás duplikált sorok" lehetőséget. Miután elvégeztük ezt a műveletet, ha visszanézünk az oszlopstatisztikákra és az értékek eloszlására, azt látjuk, hogy most a Distinct és Unique értékek mindkettő 1 098, ahogyan azt az 5.40-es ábra mutatja. A tranzakció azonosító értéke már 1 minden egyes elemnél, ami azt jelzi, hogy sikeresen eltávolítottuk a duplikált adatokat.

Fontos, hogy az oszlopprofil rendkívül hasznos az adataink átvizsgálásakor. A Min (Minimum) és Max (Maximum) mezők is kulcsfontosságúak az adatok ellenőrzésében. Ha például a "Tranzakció dátuma" oszlopot vizsgáljuk, és megnézzük a Min értéket, azt láthatjuk, hogy az 1900. november 16-i dátum szerepel, ami egyértelműen hibás adat. A legnagyobb érték viszont helyes, hiszen az adatok 2020-ra vonatkoznak. Az ilyen típusú anomáliák azonnali felismerése és kijavítása elengedhetetlen.

A következő lépés a hibás adat javítása. A "Tranzakció dátuma" oszlopnál kattintsunk a legördülő menüre, majd válasszuk a "Szűrő egyéni…" lehetőséget, ahogyan az az 5.42-es ábrán látható. Ekkor próbáljuk megkeresni ezt az értéket a Keresés használatával, de mivel a lista lehet, hogy nem teljes, sokkal hatékonyabb, ha az "Egyéni szűrő…" opciót választjuk. Állítsuk be, hogy a tranzakciók 2020 előttiek vagy utániek legyenek, és szűrjük ki azokat az adatokat, amelyek kívül esnek ezen az időintervallumon.

Ezek az egyszerű, de hatékony adattisztítási lépések segítenek abban, hogy az adatok pontosak és megbízhatóak legyenek a további elemzéshez. Az ilyen típusú tisztítási műveletek nélkül az elemzéseink téves következtetésekhez vezethetnek.

A dátumkonvenciók is kulcsfontosságúak lehetnek az adattisztítás során. Például az ausztráliai és az Egyesült Királyságban használt formátum a nap, hónap, év sorrendjében szerepel (pl. 1/01/2020), míg az Egyesült Államokban és más országokban az év, hónap, nap sorrendje a jellemző (pl. 01/1/2020). Ha nem figyelünk erre, hibás dátumokat kaphatunk, amelyek megnehezítik az elemzést.

Hogyan biztosítható az adatbázis integritása pénzügyi tranzakciók során?

A pénzügyi rendszerek adatbázisainak integritása kulcsfontosságú, hogy a tranzakciók pontosak és megbízhatóak legyenek. A tranzakciók során gyakran előfordulhat, hogy több felhasználó párhuzamosan módosítja ugyanazt az adatot, ami adatinkonzisztenciát eredményezhet. A megfelelő adatbázis zárolási technikák használata elengedhetetlen a versenyhelyzetek (race condition) kezelésében és az adatbázis integritásának megőrzésében.

Egy tipikus példát véve, gondoljunk egy jegyvásárlásra egy koncertre vagy egy színházi előadásra. Két személy egy időben próbálja meg lefoglalni ugyanazt a jegyet, és mindketten úgy vélik, hogy még elérhető. Ha az adatbázis nem biztosít megfelelő zárolást, mindkét tranzakció sikeres lehet, ami azt jelenti, hogy a jegy egyszerre foglalt, miközben valójában csak egy darab van belőle. Ennek elkerülése érdekében elengedhetetlen, hogy a rendszer biztosítsa a megfelelő tranzakciós szigetelést és kezelését.

A példában szereplő jegyvásárlás során, ha két felhasználó egyidejűleg próbálja lefoglalni ugyanazt a jegyet, a megfelelő adatbázis zárolás biztosítja, hogy csak az első sikeres foglalás lesz érvényes. A második felhasználó egy olyan üzenetet kap, hogy a jegy már nem elérhető, ami megelőzi az adatbázis inkonzisztenciáját. Ezt a problémát az adatbázis szintjén különféle zárolási mechanizmusok alkalmazásával lehet kezelni, például sorok zárolásával vagy tranzakciók szigetelésével.

A tranzakciók során az adatbázisoknak bizonyos tulajdonságokkal kell rendelkezniük ahhoz, hogy biztosítsák a megfelelő adatkezelést. Ezeket az alapvető tulajdonságokat ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) néven ismerjük. Az ACID tulajdonságok segítenek abban, hogy a tranzakciók mindig konzisztens és hibamentes állapotban véget érjenek, és az adatbázis mindig egy érvényes állapotot tükrözzön.

Az atomikusság azt jelenti, hogy egy tranzakció minden lépése végrehajtásra kerül, vagy ha bármely lépés hibát jelez, az egész tranzakció visszavonásra kerül. A konzisztencia biztosítja, hogy a tranzakciók csak akkor módosíthatják az adatokat, ha azok érvényesek és megfelelnek az adatbázis szabályainak. Az izoláltság az, amikor minden tranzakció függetlenül fut, és nem zavarják egymást, míg a tartósság biztosítja, hogy a sikeres tranzakciók eredményei nem vesznek el, még akkor sem, ha a rendszer hiba lép fel.

Az adatbázisokban a párhuzamos tranzakciók kezelése során az egyik legfontosabb eszköz a zárolási mechanizmusok alkalmazása. Két alapvető típusú zárolás létezik: sorzárolás és táblazárolás. A sorzárolás biztosítja, hogy csak egy tranzakció férhessen hozzá a sorhoz, míg a táblazárolás az egész táblát zárolja, ami megakadályozza, hogy más tranzakciók módosítsák az adatokat ugyanazon táblán belül.

A versenyhelyzetek kialakulásának megelőzésére gyakran alkalmazzák a "sor-locking" (sorzárolás) technikát, amely lehetővé teszi, hogy egyszerre csak egy tranzakció módosítsa a sor adatát. Ha egy tranzakció zárolja a sort, más tranzakciók nem férhetnek hozzá ahhoz a sorhoz, amíg az első tranzakció nem fejeződik be. Ez biztosítja, hogy az adatbázisban csak egy tranzakció fogja sikeresen végrehajtani a kívánt módosítást, miközben a többi tranzakció várakozni fog.

A pénzügyi tranzakciók esetében a megfelelő zárolás és tranzakciós szigetelés kulcsfontosságú az adatbázis integritásának fenntartásában. Ha ezeket a mechanizmusokat nem alkalmazzák helyesen, komoly adatkezelési problémák léphetnek fel, amelyek veszélyeztethetik az egész pénzügyi rendszer megbízhatóságát.

Hogyan javíthatjuk a pénzügyi tranzakciók adatminőségét mesterséges intelligenciával?

A pénzügyi adatok kezelése során az adatok minősége alapvető fontosságú a megbízható elemzéshez és döntéshozatalhoz. Mivel a pénzügyi tranzakciók adatainak hibái súlyos következményekkel járhatnak, elengedhetetlen a folyamatos ellenőrzés és korrekció. A mesterséges intelligencia, például a ChatGPT, segíthet az ilyen hibák gyors és hatékony felismerésében, javításában és a vizualizálásban, hogy a szakemberek jobban megérthessék az adatokat. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan használhatjuk a mesterséges intelligenciát a pénzügyi tranzakciók adatainak tisztítására és elemzésére.

Fontos megjegyezni, hogy a mesterséges intelligencia által végzett elemzéseket mindig érdemes felülvizsgálni. A gépi modellek, mint például a ChatGPT, időnként pontatlan vagy hibás eredményeket adhatnak, amit "hallucinációnak" neveznek. Ezért a generált eredmények alapos ellenőrzése alapvető ahhoz, hogy megbízható döntéseket hozhassunk.

A pénzügyi adatokban előforduló anomáliák gyors felismeréséhez vizualizációkat, például szórásdiagramokat és hisztogramokat készíthetünk. Egy szórásdiagram segítségével könnyen ábrázolhatjuk a tranzakciók mennyiségének és az időszakok közötti kapcsolatot, lehetővé téve, hogy azonosítsuk azokat az adatpontokat, amelyek jelentősen eltérnek a normál eloszlástól. Ha egy hónapban jelentős kiugrásokat tapasztalunk a tranzakciók mennyiségében, az valószínűleg egy adathiányt vagy hibát jelezhet. A hisztogramok a tranzakciók gyakoriságát mutatják a különböző mennyiségi tartományokban, és segíthetnek az anomáliák könnyebb azonosításában.

Az adatok további vizsgálata során a tranzakciók csoportosítására is szükség lehet. A tranzakciókat különféle "vödrökbe" oszthatjuk a mennyiségük alapján, így jobban megérthetjük, hol találhatók a leggyakoribb tranzakciók, és hol vannak azok az adatok, amelyek kiemelkednek a szokásos eloszlásból. A mesterséges intelligencia segítségével pontosan meghatározhatjuk, hogy az egyes tranzakciók mely tartományokba esnek, és könnyen felfedezhetjük azokat, amelyek különösen magas vagy alacsony mennyiséggel rendelkeznek, jelezve ezzel egy lehetséges hibát vagy kiugró adatot.

A korrekciók elvégzése után az adatokat ismét ellenőrizni kell, hogy a tisztított adatok megfelelnek-e a várakozásoknak. A különböző analitikai eszközök, például az Excel és a Tableau, lehetőséget adnak arra, hogy az adatok megjelenítése alapján könnyen észrevegyük a hibákat. A mesterséges intelligencia gyorsan generálhat új diagramokat és hisztogramokat, hogy a pénzügyi elemzők még alaposabb képet kapjanak az adatokról.

Ezen kívül fontos a hiányzó értékek kezelése is. A pénzügyi adatokban gyakran előfordulhatnak olyan mezők, amelyek üresen maradnak, vagy nincsenek megfelelően kitöltve. A mesterséges intelligencia lehetőséget ad arra, hogy gyorsan azonosítsuk ezeket a hiányzó értékeket, és meghatározzuk, hogy milyen lépéseket kell tennünk a hibák javítására. Az adatok pontos kitöltése és a hiányzó adatok kezelése alapvetően befolyásolja a pénzügyi elemzések pontosságát.

Fontos megérteni, hogy a mesterséges intelligencia nem helyettesíti az emberi elemzői munkát, hanem eszközként segíti azokat a szakembereket, akik a pénzügyi adatok minőségének javítására összpontosítanak. Az AI által generált eredmények mindig kézi ellenőrzést igényelnek, és a tisztított adatokat minden esetben újra kell vizsgálni, hogy biztosak lehessünk abban, hogy a pénzügyi elemzés alapjául szolgáló információk pontosak és megbízhatóak.