Are Fraud Specialists Relatively More Effective than Auditors at Modifying Audit Programs in the Presence of Fraud Risk?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Previous studies indicate that auditors are able to identify fraud risk factors, but may not be able to translate this knowledge into an audit plan that effectively takes these factors into account to increase the likelihood of detecting fraud. Fraud specialists may be able to compensate for such limitations. This study investigates the relative merits of involving fraud specialists in assisting auditors by developing an audit plan that would effectively address fraud risk in a revenue cycle. Results show that fraud specialists did not differ from auditors in the number of procedures selected from a standard audit program; nor were these procedures cumulatively more effective than those selected by auditors. Fraud specialists generated a greater number of non-standard additional audit procedures, and those procedures were marginally more effective, but less efficient, than those of auditors, except for certain groups of procedures. Finally, although the fraud specialists proposed significantly more additional (non-standard) procedures than auditors, their proposed budget increase for this category of procedures was significantly smaller than the budget increase proposed by auditors. Adjustments to the overall time budget did not differ between fraud specialists and auditors. Data Availability: Data are available from the authors upon request.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».