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Enregistrement W7164034217 · doi:10.54660/.ijmrge.2023.4.6.1564-1582

Real-Time Internal Control Monitoring in Public Sector Entities: A Framework Grounded in International Standards on Auditing

2023· article· W7164034217 sur OpenAlexaboutno aff
Nyiawung Fobellah Abetoh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation · 2023
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal auditInternal controlPublic sectorAuditInformation technology auditControl environmentAudit planChief audit executiveJoint audit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adequacy of internal control systems in public sector entities has been a central concern of public financial management reform across developed and developing economies for more than four decades. Despite sustained investment in internal control frameworks, legislative audit mandates, and public financial management reform programs, control failures resulting in financial misappropriation, waste, and misreporting continue to represent a pervasive challenge for governments at all levels. Traditional approaches to internal control assessment, anchored in periodic evaluations conducted by internal audit units and annual financial audit procedures, are inherently retrospective and limited in their ability to detect control failures in real time before they result in material financial loss. This paper proposes a comprehensive framework for real-time internal control monitoring (RTICM) in public sector entities, grounded in the conceptual and procedural requirements of the International Standards on Auditing (ISAs) issued by the International Auditing and Assurance Standards Board (IAASB) and the International Standards of Supreme Audit Institutions (ISSAIs) promulgated by the International Organization of Supreme Audit Institutions (INTOSAI). The framework integrates continuous transaction monitoring, automated exception reporting, rule-based control testing, and machine learning-driven anomaly detection into a structured real-time oversight architecture designed for deployment across national government ministries, departments, and agencies. The framework is developed through a systematic integration of three methodological streams: analysis of internal control failures documented in public sector audit reports from twenty countries over a twelve-year period (2010-2022); synthesis of relevant provisions from ISA 315, ISA 330, ISA 402, ISSAI 1315, ISSAI 1330, and the COSO Internal Control Integrated Framework; and case study examination of real-time monitoring deployments in the public sectors of Estonia, South Korea, Canada, New Zealand, and South Africa. The resulting framework, designated the Public Sector Real-Time Monitoring Architecture (PS-RTMA), comprises five integrated subsystems: a transaction ingestion and normalization engine, a real-time rule execution layer, an anomaly scoring and prioritization module, an exception workflow management system, and a management reporting and dashboard interface. Conceptual evaluation of the PS-RTMA framework against documented control failure patterns in the public sector audit literature suggests that the integrated five-subsystem architecture would be expected to detect a substantially higher proportion of material control failures within twenty-four hours of their occurrence, compared to the extended detection lags characteristic of traditional annual audit cycles. The projected detection timeliness improvement reflects the fundamental architectural advantage of continuous population-level monitoring over periodic sample-based examination: by observing all transactions in real time rather than examining a subset retrospectively, the PS-RTMA eliminates the detection gap created by the interval between audit cycles. The magnitude of this improvement in practice will depend on the quality of real-time data feeds, the calibration of the anomaly detection subsystem, and the operational capacity to investigate generated alerts within the target detection window.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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