oleh Admin | Okt 30, 2017 | Artikel, Auditing, Direktorat Pendidikan dan Pelatihan
Sobat gogo pasti tidak asing dengan salah satu jasa yang diberikan oleh Akuntan Publik.
yang satu ini, yaitu audit. Nahkali ini terkait jasa audit kita akan bahas hal yang lekat
dengan jasa audit yaitu sampling.
Auditor di Indonesia yang melaksanakan jasa audit mengacu pada Standar Audit yang
dibuat oleh IAPI. Untuk hal yang menyakut dengan Jasa Audit teman-teman bisa
melihat Standar Audit dengan mengakses laman IAPI.
Nah kita mulai bahas sampling dengan mengerti arti sampling. Sampling adalah
penerapan prosedur audit terhadap kurang dari100% unsur dalam suatupopulasi.
Diharapkan sampling dampak menggambarkan keadaan populasiagar Auditor
mendapatkan basis untuk menarik kesimpulan atas keadaan populasi tersebut.
Karena tidak100% unsur dalam suatu populasi diterapkan prosedur audit,maka
terdapat risiko sampling.
Jadi agar auditor tidak menarik kesimpulan yang salah karena adanya risiko sampling,
auditor harus melakukan beberapa tindakan sebelum melakukan samplingyaitu:
1. Perancangan suatu sampel audit
2.Mempertimbangkan tujuan prosedur audit dan karakteristik populasi
3.Menentukan ukuran sampel
4.Memilih unsur-unsur yang akan diuji dengan peluang antara unsur satu dan yang
lain sama untuk dipilih
Sampling dibagi menjadi dua yaitu statistik dan nonstatistik. Untuk sampling statistik
memiliki karakteristik yaitu pemilihan unsur sampel dilaksanakan secara acak dan
penggunaan teori probabilitas untuk menilai hasil sampel, termasuk untuk mengukur
risiko sampling. Jika suatu sampling tidak memiliki kedua karakteristik dianggap sebagai
sampling non statistik.
Besarnya ukuran sampel akan dipengaruhi oleh faktor:
a.Tingkat keyakinan auditor
b.Tingkat kesalahan yang diharapkan
c.Tingkat kesalahan yang dapat ditolerir
Tingkat keyakinan auditor dalam mempengaruhi besarnya ukuransampel dilihat dari
pengalaman auditor dalam melakukan prosedur auditor pada unsur tersebut sesuai
dengan tujuan prosedur tersebut di keadaan kliennya. Semakin tinggi tingkat keyakinan
auditor kepada keadaan klien untuk dilalukan prosedur audit maka semakin sedikit
sampel yang akan diambil, begitu sebaliknya.
Tingkat kesalahan yang diharapkan yang dimaksud adalah tingkat kesalahan yang
ditemukan oleh auditor sebelum melakukan prosedur audit tersebut. Auditor yang
melakukan prelimenary research pada kliennya akan menemukan tingkat kesalahan.
Semakin tinggi tingkat kesalahan yang diharapkan maka semakin tinggi sampel yang
akan ditentukan, begitupun sebaliknya.
Tingkat kesalahan yang dapat ditolerir adalah tingkat kesalahan dalam melaksanakan
prosedur audit tersebut. Semakin kecil tingkat kesalahan yang dapat ditolerir maka
semakin besar sampel yang akan diambil, begitupun sebaliknya.
Jika auditor telah melakukan sampling, auditor juga harus mengevaluasi hasil sampling
yaitu dengan menilai hasil sampel, dan menilai apakah penggunaan sampling telah
menyediakan basis yang wajar untuk menarik kesimpulan tentang populasi yangdiuji.
Saat sampling audit belum dapat memberikan basis yang wajar untuk penarikan
kesimpulan auditor dapat melakukan penyesuaian sifat, saat dan luas untuk prosedur
audit tambahan, ataupun meminta klien (manajemen) untuk menginvestigasikesalaahan
penyajian yang terlihatpada sampel tersebut dan melakukan penyesuaian yang
diperlukan.
Nah Sobat,demikian penjelasan Gogo mengenai Sampling kali ini. Semoga bermanfaat
bagi sobat-sobat sekalianya.Tetap semangat untuk belajar dan berbagiya,Sob!
Nantikan materi-materi auditing dari Gogo minggu depan.
KJAI!Learning, Sharing ,Inspiring!!!
Sumber:
Gray,Ian andManson, Stuart.(2008) ‘The Audit Process Principles, Practice and Cases’,
Chapter11,4thedition, Singapore: Thomson Learning
oleh Admin | Okt 30, 2017 | Artikel, Auditing, Direktorat Pendidikan dan Pelatihan
Selamat Malam! Gimana kabarnya semua? Sudah siap belajar audit bareng Gogo?
Masih ingat kan kalau minggu lalu kita membahas tentang KPPK? Nah, kali ini Gogo
melanjutkan pembahasan minggu lalu, simak yuk simak..
Laporan Keuangan terdiri atas Laporan Keuangan triwulanan unaudited dan Laporan
Keuangan tahunan audited. Jika terdapat kesalahan hal yang harus dilakukan pelapor yaitu:
1. Pelapor harus menyampaikan koreksi atas kesalahan laporan dimaksud ke Bank
Indonesia. Koreksi laporan ini kan menjadi laporan pengganti atas laporan yang telah
diterima sebelumnya.
2. Nah, Laporan, koreksi laporan, dan/atau dokumen pendukung disampaikan kepada
Bank Indonesia secara online melalui website pelaporan di Bank Indonesia dengan
alamat https://www.bi.go.id/lkpbuv2.
Laporan yang disampaikan ini tidak boleh sembarangan karena BI dapat melakukan
penelitian terhadap kebenaran laporan dan/atau koreksi laporan yang disampaikan Pelapor.
Penelitian ini dilakukan dengan:
(1) memintapenjelasan, bukti, catatan, dan/ataudokumen pendukung, dengan atau tanpa
melibatkan instansi terkait
(2) melakukan pemeriksaan langsung terhadap Pelapor;
(3) meminta penjelasan dari KAP yang ditunjuk oleh Pelapor untuk menjelaskan Laporan
KPPK yang telah melalui Prosedur Atestasi
(4) menunjuk pihak lain untuk melakukan penelitian bagi BI.
Bukti pembukuan, catatan, dokumen, dan penjelasan yang diperlukan dalam rangka
penelitian kebenaran laporan ini harus disampaikan kepada BI paling lama 15 hari sejak
tanggal penerbitan surat permintaan.
Pelanggaran terhadap ketentuan pelaporan KPPK dapat dikenakan sanksi administratif
sebagai berikut:
1. Pelapor yang menyampaikan Laporan KPPK secara tidak lengkap dan/atau tidak
benar dikenakan sanksi administrative berupa denda sebear Rp500.000,00 untuk
setiap laporan.
2. Pelapor yang terlambat menyampaikan Laporan KPPK, Laporan KPPK yang telah
melalui Prosedur Atestasi, dan Laporan Keuangan dikenakan sanksi administratif
berupa denda sebesar Rp500.000,00
3. Untuk setiap hari kerja keterlambatan dengan denda paling banyak sebesar
Rp5.000.000,00.
4. Pelapor yang tidak menyampaikan Laporan KPPK, Laporan KPPK yang telah melalui
Prosedur Atestasi, dan Laporan Keuangan dikenakan sanksi administratif berupa
denda sebesar Rp10.000.000,00 dapat dikenakan teguran tertulis dan/atau
pemberitahuan kepada otoritas/instansi berwenang.
5. Pelapor yang terlambat atau tidak menyampaikan informasi mengenai pemenuhan
Peringkat Utang (Credit Rating) dikenakan sanksi administratif berupa teguran
tertulis dan/atau pem beritahuan kepada otoritas atau instansi berwenang.
6. Selain dikenakan sanksi administrative berupa denda, Pelapor yang terlambat dan/atau
tidak menyampaikan Laporan KPPK, Laporan KPPK yang telah melalui Prosedur
Atestasi, dan/atau Laporan Keuangan,
7. Pelapor dapat dikenakan sanksi administrative berupa teguran tertulis dan/atau
pemberitahuan kepada otoritas atau instansi yang berwenang dalam hal:
(a) Pelapor tidak membayar sanksi administrative berupa denda; atau
(b) Pelapor telah dikenakan sanksi administrative berupa denda sebanyak 3 (tiga) kali
dalam 1 (satu) tahun kalender.
Ketentuan jika terjadi Force Majeure :
1. Pelapor yang mengalami kondisi force majeure sehingga menyebabkan keterangan
dan data tidak tersedia, dikecualikan dari kewajiban menyampaikan laporan untuk
periode laporan pada saat force majeure terjadi.
2. Sementara itu, Pelapor yang mengalami kondisi force majeure sehingga menyebabkan
penyampaian laporan terhambat, dikecualikan dari kewajiban menyampaikan laporan
dalam batas waktu penyampaian laporan.
3. Ketika mengalami kondisi force majeure, Pelapor wajib menyampaikan
pemberitahuan secara tertulis kepada BI dengan memberikan penjelasan mengenai
keadaan force majeure yang dialami.
Nah Sobat, demikian penjelasan Gogo mengenai KPPK kali ini. Semoga bermanfaat bagi
sobat-sobat sekalianya.Tetap semangat untuk belajar dan berbagi ya,Sob!
Nantikan materi-materi auditing dari Gogo minggudepan.
KJAI! Learning, Sharing, Inspiring!!!
Sumber:
1. Surat Edaran Bank Indonesia No.17/3/DSTA
tentangPelaporanPenerapanPrinsipKehati-
hatiandalamPengelolaanUtangLuarNegeriKorporasi Nonbank
2. Tanya Jawab Surat Edaran Bank Indonesia
No.17/3/DSTAtentangPelaporanPenerapanPrinsipKehati-
hatiandalamPengelolaanUtangLuarNegeriKorporasiNonbank dalam
http://www.bi.go.id/id/peraturan/moneter/Documents/se_170315_faq.pdf (diakses
pada 29 September 2017 pukul 19.46 WIB)
oleh Admin | Okt 30, 2017 | Artikel, Auditing, Direktorat Pendidikan dan Pelatihan
Selamat malam Sobat Gogo dari Sabang sampai Merauke! Hayoo, udah moveon
dari Munas 5 belum? Kalau masih rindu dgn suasana munas kuy nostalgia
dengan kultweet Auditing!!
Kerinduan kalian akan musnah dengan selalu baca kultweet di pengurusan yang
baru!! Ingat kamis malam ingat ke kuburan, ehh salah, ingat Kultweet Auditing 😀
Kultweet perdana malem ini kita akan membahas materi mengenai KPPK atau
Kegiatan Penerapan Prinsip Kehati-hatian (chapter 1) #KPPK
Sobat Gogo tau nggak KPPK yg lagi ngehits itu apa sih? Pasti belum pada tau
ya? Hihi
KPPK adalah kegiatan Korporasi Nonbank dalam memitigasi risiko nilai tukar,
risiko likuiditas, dan risiko utang yang berlebihan pada utang LN.
Utang Luar Negeri (ULN) adalah utang Penduduk kpd bukan Penduduk dlm
Valuta Asing dan/atau Rupiah, dan juga pembiayaan dg Prinsip Syariah.
Pelapor KPPK yang selanjutnya disebut Pelapor adalah Korporasi Nonbank
Pelapor LLD yang merupakan debitur ULN.
Aset Valas: aset yang dimaksud dlm PER.BI No. 16/21/PBI/2014 mengenai
penerapan prinsip kehati-hatian dlm pengelolaan ULN korp. nonbank.
Kewajiban Valas adalah kewajiban yg dimaksud dalam Per.BI
No.16/21/PBI/2014 mengenai KPPK dalam pengelolaan ULN korporasi
nonbank. #KPPK
Valuta Asing adalah valuta yang berdenominasi selain mata uang Rupiah. Rasio Lindung Nilai adalah rasio jumlah nilai yang dilindungnilaikan terhadap selisih negatif antara Aset Valas dan Kewajiban Valas. #KPPK
Rasio Likuiditas adalah rasio Aset Valuta Asing terhadap Kewajiban Valuta
Asing.
Peringkat Utang (Credit Rating) adalah penilaian yg dilakukan oleh lembaga
pemeringkat guna menggambarkan kondisi keuangan perusahaan atau kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya secara tepat waktu (credit worthiness).
Prosedur Atestasi adalah prosedur yang dilakukan oleh akuntan publik
independen untuk memberikan pertimbangan bahwa asersi atau pernyataan yang disampaikan oleh Pelapor sudah sesuai dengan kriteria yang ditetapkan. #KPPK
Siapa yang dimaksud pelapor dalam Laporan KPPK? #KPPK
Jenis pelapor terbagi 2 yaitu berdasarkan jenis lembaga dan
kepemilikan :
A. Jenis Lembaga : lembaga keuangan bukan bank dan bukan lembaga
keuangan #KPPK
B. Kepemilikan : Badan Usaha Milik Negara, Badan Usaha Milik Dareah,
Badan Usaha Milik Swasta, dan Badan Usaha lainnya.
Jenis Laporan: A.Laporan KPPK; B. Laporan KPPK yg tlah melalui prosedur
atestasi; C. Informasi pemenuhan pemeringkat utang; D. Lap. keuangan.
A. Laporan KPPK meliputi ketrangan & data mengenai Aset ValAS dan
Kewajiban Valas yang akan jatuh waktu: 1) sampai dengan 3 bulan ke depan dan/atau 2) lebih dari 3 (tiga) bulan sampai dengan 6 (enam) bulan ke depan. #KPPK
B. Pemenuhan Rasio Lindung Nilai Minimum
Aset Valas – Kewajiban Valas = Selisih Negatif (>/ USD 100,000) #KPPK #Audit
#ASIK
Selisih negatif (x) 25% = Nominal Lindung Nilai yang Wajib Diterapkan
*Rasio lindung nilai minimum untuk KPPK tahun 2015 sebesar 20% #KPPK
C. Pemenuhan Rasio Likuiditas Minimum
Aset Valas : Kewajiban Valas = Risiko Likuiditas (cont.) #KPPK
Rasio Likuiditas Minimum (0-3 bulan) = 70%
*Rasio likuiditas untuk KPPK 2015 sebesar 50%
Gimana nih sob, masih pengen tau kelanjutan kisah tentang KPPK? Tetep
semangat untuk baca kultweet lanjutan di minggu depan ya, yang pasti rasa
penasaranmu bisa kebayar lunas :D!! #KPPK #AUDIT #ASIK
30. Sekian pembahasan Audit malam ini ya Sobat GOGO. Berfaedah banget
malemnya pasti ya. Selamat istirahat Sobat Gogo.
oleh Admin | Okt 26, 2017 | Artikel, Auditing, Direktorat Pendidikan dan Pelatihan
Halo!! Selamat Malam Sobat Gogo! Apa kabarnya ? Semoga semakin baik setiap harinya dengan Kultweet Gogo ya Sob. Beberapa minggu yang lalu, kita membahas mengenai Artificial Intelligence yang digembar-gemborkan dapat menggantikan peran Akuntan. Pada masih ingat kan Sob apa itu Artificial Intelligence ? dan seberapa besar sih dampak maupun manfaatnya bagi Akuntan ? Yang belum baca ataupun sudah pada lupa, silakan cek Timeline kita atau cek tagar #AKUNTANvsAI ya Sob 😀 Menyambung materi mengenai Artificial Intelligence, pada kesempatan ini kita akan membahas mengenai “Deep Learning di Dunia Auditing”.
Deep Learning merupakan Pendalaman dari Artificial Intelligence, yang bisa dilatih untuk mengenali pola dari volume data yang luar biasa banyak yang bisa dibilang tidak mungkin dapat diproses oleh manusia tanpa bantuan teknologi. Deep Learning memungkinkan kita untuk menganalisa “Big Data” untuk menyediakan bukti audit pendukung yang bisa meningkatkan efektivitas dan efisiensi dari automasi dalam dunia Auditing dan pengambilan keputusannya.
Dalam dunia bisnis sekarang ini, Pengembangan dari teknologi berbasis data (Seperti ERP System, cloud storage, dan berbagai teknologi lain), Menghasilkan jumlah data yang sangat besar, untuk memanfaatkan data tersebut, dibutuhkanlah Deep Learning. Beberapa Kantor Akuntan terkemuka sudah mulai menggunakan Deep Learning untuk melakukan tugas-tugas audit. KPMG menggunakan IBM-Watson’s Deep Learning system untuk menganalisa data kredit bank untuk portofolio kredit agunan aset. Deloitte pun sudah beraliansi dengan Kira Systems untuk mereview kontrak-kontrak, perjanjian leasing, invoices and bahkan tweets.
Memang benar, penggunaan Deep Learning dalam dunia profesi Akuntansi masih dalam tahap awal, untuk mempercepat dan memperluas Deep Learning penting untuk menciptakan skala ekonomi dengan mengintegrasikan kemampuan belajar dari Deep Learning ke wilayah analisas tekstual, Pengenalan suara, pemilahan gambar dan video, juga judgment support ke dalam proses Audit itu sendiri. Kedepannya, dipercayai bahwa Deep Learning akan diaplikasikan ke berbagai prosedur audit untuk membantu proses audit dan pembuatan keputusannya. Namun, pengaplikasian hal tersebut tidak juga bisa dibilang mudah, namun bukan mustahil. Ada beberapa pekerjaan yang dapat kita lakukan tanpa mengeluarkan usaha sama sekali, Sebagai contoh sederhana, otak manusia dapat dengan mudah membedakan antara kucing dan anjing juga kita dapat menganalisa tulisan dengan mudah, namun tidak dengan mesin, informasi tersebut harus diubah ke format yang dapat dibaca oleh mesin. Sehingga, dalam rangka untuk meningkatkan efektifitas prediksi, Deep Learning dilatih dengan jumlah data yang sangat besar agar Deep Learning dapat menemukan batasan-batasan yang bisa meminimalkan kesalahan dalam prediksi.
Proses belajar dari Deep Learning akan berulang hilang jutaan hingga miliaran kali hingga error dalam prediksinya diminimumkan. Semakin banyak contoh model yang digunakan, semakin tinggi akurasi yang dapat dihasilkan oleh Deep Learning, hal tersebut dapat digunakan misalnya untuk mendekteksi kesalahan penyajian dalam laporan keuangan dengan mudah dan sangat cepat. Efisiensi dari Deep Learning juga ditunjukan dengan fakta bahwa Deep Learning dapat mempelajari pola tanpa intervensi dari manusia dan membutuhkan lebih sedikit langkah langkah proses dibandingkan dengan pendekatan pembelajaran data tradisional lainnya. Lebih spesifik ke ranah auditing, Deep Learning dapat memberikan nilai tambah pada pekerjaan-pekerjaan rutin yang melibatkan jumlah data yang besar bagi Auditor untuk dianalisa. Deep Learing juga bisa mengurangi pekerjaan manual dengan mengotomasi berbagai prosedur substantive seperti Konfirmasi maupun Pengecekan. Lebih jauh lagi, kemampuan ini membuat membantu Auditor dapat menganalisa berbagai kontrak perusahaan yang sekarang ini terlalu memakan biaya dan terlalu kompleks dan menghabiskan banyak waktu dan energi Auditor.
Teknologi tersebut juga dapat membantu Auditor untuk menganalisa lebih banyak sample, bahkan hingga mendekati 100%. Seperti yang kita ketahui, dalam pengerjaannya, Auditing menggunakan Audit Sampling untuk menentukan jumlah sample yang dianggap dapat mewakili keseluruhan dari objek audit, namun dengan adanya Deep Learning, Auditor dapat mengecek keseluruhan dokumen dari perusahaan, sehingga dipercayai dapat meningkatkan kualitas dari Audit tersebut. Luar Biasa kan Sob ? Contoh lainnya yaitu pada Penghitungan Inventory, suatu proses yang memakan waktu panjang bagi Auditor untuk melakukan stock opname di tempat klien. Belum lagi, dengan jumlah persediaan yang sedemikian besar dan rumit, akan sangat memakan waktu dan tenaga untuk proses ini, Deep Learning juga diharapkan dapat membantu auditor dalam proses ini dengan memproses data melalui foto realtime, untuk mengkalkulasi jumlah, jenis baik dari bahan material maupun dari Produk dari klien, hal tersebut dianggap memungkinkan bagi Deep Learning di kemudian hari. Dengan banyak proses otomasi yang mempersingkat waktu dan tenaga, Auditor dapat lebih focus untuk mengingkatkan kualitas dengan menghabiskan waktu yang lebih banyak untuk menggunakan Professional Judgment mereka untuk melengkapi kerja dari Deep Learning.Sekian sharing pengetahuan mengenai Deep Learning dalam dunia Auditing ini ya Sob, Semoga pengetahuan ini bermanfaat dan jangan lupa tetap semangat untuk mengembangkan diri ya Sob. Dan Keep Learning, Sharing, and Inspiring ! #DeepLearninginAuditing
oleh Admin | Okt 15, 2017 | Akuntansi Keuangan, Akuntansi Manajemen, Akuntansi Syariah, Auditing, Jurnal Akuntansi Keuangan
Halo!! Selamat Malam Sobat Gogo! Sudah lama tidak berjumpa dalam Kultweet rutin KJAI ya Sob.. Seperti biasa, dalam Kepengurusan yang baru, KJAI akan memulai dari Kultweet rutinnya Sob :D, Udah pada kangen belajar Sob ? Topik yang dibawakan malam ini sedang hangat-hangatnya Sob, yaitu mengenai #AKUNTANvsAI
Sobat sudah pada tahu mengenai AI (Artificial Intelligence) Sob ? Mungkin temen-temen sudah pada tahu ya Sob. Sobat mungkin juga pernah menonton film Terminator, dimana ceritanya mengenai dunia yang saat itu dikuasai oleh kecerdasan buatan. Namun mungkin tidak akan sedramatis di film tersebut ya Sob :D, namun calon Akuntan tidak boleh abai terhadap perkembangan zaman ya Sob.
Baiklah yuk kita mulai, pertama-tama, apa itu AI (Artificial Intelligence) ? H. A. Simon (1987) berpendapat bahwa, kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah- cerdas. Selain itu, Rich and Knight (1991) berpendapat bahwa, kecerdasan buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia. Sangking cerdasnya, ada keyakinan bahwa AI akan menggantikan peran Akuntan… Bahkan, suatu kalkulator NPR buatan American Media Association, menggunakan data riset dari University of Oxford, berkesimpulan bahwa Akuntan memiliki 95 % resiko akan kehilangan pekerjaannya disaat Mesin mulai mengambil alih kegiatan mengolah angka dan analisa data. #AKUNTANvsAI
Begitu pula dengan kegiatan administratif yang juga berdekatan dengan pekerjaan Akuntan, yaitu tata buku (Bookeeping), yang menurut kalkulator ini akan mengalami 97,6% pekerjaannya terotomasi oleh mesin dengan kecerdasan buatan. Dengan cepatnya perkembangan dari AI itu sendiri, Google meyakini bahwa robot akan sudah mampu mengimbangi kecerdasan manusia di tahun 2029. Gartner, sebuah perusahaan penelitian teknologi informasi dan advisory, memprediksi bahwa 1/3 pekerjaan di dunia ini akan digantikan oleh Robot pada tahun 2025. Apakah benar Artificial Intelligence sungguh semengerikan itu ? Benarkah Akuntan berada di salah satu list pekerjaan yang akan digantikan oleh penggunaan Kecerdasan buatan ? #AKUNTANvsAI
Ketika disuguhkan pertanyaan, “Akankah kecerdasan buatan mengurangi permintaan atas Akuntan ?”, Richard Anning, Head of IT Faculty of ICAEW, dengan tegas mengiyakan pertanyaan tersebut, namun, harus didefinisikan terlebih dahulu apa itu Akuntan dalam pertanyaan tadi, Jika kita mendefinisikan akuntan sebagai seseorang yang mengerjakan pekerjaan tatabuku atau mengerjakan proses tugas yang repetitif, maka jawabannya adalah Ya, karena pekerjaan tersebut lebih rentan terotomatisasi dibandingan dengan tugas-tugas lainnya. Ada secercah harapan dari jawaban tersebut Sob, namun akuntan diharapkan dapat membekali dirinya untuk pengerjaan tugas-tugas yang lebih rumit, dan tidak rentan di otomatisasi oleh mesin dan kecerdasan buatan. Akuntan diharapkan tidak menolak perkembangan zaman, namun justru menjadikan kecerdasan buatan ini sebagai momentum untuk memperbaiki cara kerja kita harus lebih mengotomasi pekerjaan yang bersifat repetitif, dan lebih memfokuskan diri untuk mengolah data keuangan, untuk menciptakan nilai dan rekomendasi-rekomendasi yang menguatkan bisnis bagi klien-klien kita Sob.
Pasarkan diri kita sebagai seseorang yang mengetahui dan menguasai masa depan, bukan sebagai seseorang yang bertahan, untuk dieliminasi oleh mesin. Seorang akuntan diharapkan dapat membangun hubungan yang akrab dengan kliennya, dan menjadikan dirinya lebih dari sekedar human calculator yang akan membuat Akuntan tidak tergantikan fungsinya. Untuk itu, kita sebagai akuntan harus lebih peka terhadap perkembangan zaman, tetap selalu mengupdate diri dengan perkembangan zaman #AKUNTANvsAI
Pekerjaan-pekerjaan rutin dan berulang mungkin perlahan akan tergantikan oleh mesin, namun tidak sepenuhnya fungsi akuntan akan tergantikan, fungsi Akuntan cukup luas, bukan hanya menyiapkan laporan keuangan, tetapi juga lebih kepada interpretasi dari angka dalam laporan keuangan itu, memberikan solusi dan saran kepada permasalahan klien, dan menjalin hubungan baik dengan klien, yang tidak akan mudah tergantikan oleh mesin. Karenanya akuntan juga dituntut untuk mengembangkan dirinya, mengikuti sertifikasi-sertifikasi profesi akuntansi, dan terus meningkatkan nilai diri kita.
Baiklah Sob, cukup sekian kultweet #AKUNTANvsAI pada hari ini, kesimpulannya, Hiduplah sebagai akuntan yang menguasai masa depan bukan sebagai akuntan yang tertinggal oleh bayang-bayang masa depan. Sebagai akuntan yang memanfaatkan teknologi, bukan sebagai akuntan yang takud digantikan oleh teknologi. Tetap semangat untuk mengembangkan diri ya Sob. Dan Keep Learning, Sharing, and Inspiring !
oleh Admin | Mei 7, 2016 | Artikel, Auditing, Direktorat Pendidikan dan Pelatihan
Oleh: Khairurrijal Ibrahim, Yunika Dewi Lestari, Nila Munana
#RedFlags ini merupakan materi yang terkait dengan Audit forensik/ Akuntansi Forensik/ Audit Investigasi. #RedFlags sendiri disinonimkan dengan finger print of fraud. Artinya, ketika fraud terjadi dan ada sisa-sisa kriminalitas yang tertinggal di tempat kejadian, itulah #RedFlags.
Definisi #RedFlags sendiri adalah PETUNJUK akan adanya situasi yang tidak biasa dan memerlukan penyelidikan lebih lanjut. #RedFlags ini berkaitan dengan kecurangan (fraud) yang dilakukan oleh perusahaan. (lebih…)
Komentar Terbaru