Savoir exploiter les données dans le cadre d'un audit interne (data analysis)

Erreechten Niveau

Avancéiert

Dauer

2,00 Dag(Deeg)

Sprooch(e) vun der Déngschtleeschtung

Nächst Sessioun

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L'AFGES est un acteur international de référence dans la formation des professionnels de la banque, de l'assurance, de la gestion d'actifs et des services financiers. Présente au Luxembourg, en France, à Monaco et en Afrique, l'AFGES accompagne depuis plus de 20 ans les établissements financiers dans le développement des compétences de leurs collaborateurs. Nos références : Nous intervenons auprès d'acteurs majeurs du secteur financier tels que : BCEE, Société Générale, BGL BNP Paribas, Natixis, Foyer, Raiffeisen, Quintet, ainsi que de nombreux établissements bancaires, compagnies d'assurance, sociétés de gestion et fonds d'investissement. Nous accompagnons également les autorités et institutions de supervision, notamment : BCE, Banque de France, ACPR, CSSF et autres organismes de régulation européens.

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U wie riicht sech d'Formatioun?

Responsables des risques opérationnels.
Correspondants risques opérationnels.
Fonction Audit-inspection et Contrôle permanent.
Responsables informatiques.

Virkenntnisser

Aucune connaissance particulière n’est exigée.

Ziler

Avoir une vision d’ensemble des nouvelles pratiques de diffusion et d’exploitation de données.
Disposer d’un panorama des outils et des meilleures pratiques à adopter.
Avoir les clés de lecture pour être en capacité de collecter et traiter les données, en informations adaptées à sa mission d’audit.
Les statistiques appliquées à l’audit.

Inhalt

1 - COMPRENDRE LES DONNÉES ET LES PRÉPARER

À partir d’une étude de cas de mission d’audit sur la lutte contre le blanchiment (AML CFT), les participants vont explorer au fur et à mesure les données avec le processus d’audit.

Concept de données:

Données qualitatives et quantitatives.
Données structurées et non structurées.

Typologie des données:

Données personnelles.
Données sensibles.
Données déclaratives.
Données observées.
Données modélisées.
Données on-line / off line.

Sources de données:

Données créées par l’humain.
Données 1st/2nd/3rd party.
Sécurité et conformité légale des données (RGPD notamment).

Gérer et préparer les données:

Données manquantes, données aberrantes / atypiques, transformations.
Codages et re-codages de variables, sélection de variables et d’individus.
Guide d’un dialogue avec un service spécialisé en data analytics.

2 - EXPLOITER LES DONNÉES ET LES VISUALISER

Principales fonctions statistiques et leur application concrète pour l’audit.
Les cas d’échantillonnage: méthodes pratiques.
Exploiter les données pour décider.
Les précautions et limites en analyse statistique.
Les fonctionnalités avancées en statistique pour l’audit:

Analyse de régression.
Régression logistique.
Arbre de décision / dendogramme.
Analyse factorielle de correspondance.
Analyse de correspondance multiple.

La data visualisation à partir d’Excel (64 possibilités).
Définition.
Les galeries data visualisation.
Les outils du marché.
Découverte et présentation d’autres outils de data visualisation:

Video de data story telling.
Video de Tableau Software.

3 - SYNTHÈSE ET CONCLUSION

Synthèse des deux journées.
Évaluation de la formation.

Coursmaterial

Documentation en PowerPoint:
Elle a été adaptée pour être utilisée en distanciel:
Plus d’exemples.
Plus d’illustrations.
Alternance d’illustrations et d’exercices pratiques, d’exercices sous Excel.