Analisi dell'Affidabilità del Dato Economico Finanziario tra Utilità e Riduzione dei Rischi Professionali

Sono sempre di più le situazioni in cui il professionista è chiamato (con conseguente assunzione di responsabilità) a stimare, asseverare, revisionare o valutare elementi di carattere economico e finanziario.

Tutte queste variegate attività si realizzano sempre attraverso elaborazioni di dati contabili, spesso di notevole dimensione e complessità con queste basi informative non sempre siamo in grado di esprimerci, con la dovuta cognizione di causa, sulla loro affidabilità e veridicità.

Infatti, le possibili azioni per una verifica analitica e puntuale dell'intero complesso di dati richiedono moltissimo tempo ed un notevole impiego di risorse sia umane che informatiche.

Compito della I^ Commissione di Studio, che ho l'onore di presiedere, è quello di diffondere cultura e conoscenza su tecniche alternative estremamente efficaci e di veloce impiego basate su principi matematici e statistici, che purtroppo sono ancora ben poco conosciute in Italia benché molto diffuse in ambito professionale anglosassone. Da oltre dieci anni sto studiando ed applicando questi utilissimi strumenti che affrontano il problema dell'autenticità dei dati attraverso un approccio laterale che impiega un nuovo "sistema di riferimento" passando dalle consuete applicazioni della Ragioneria (ex indici di bilancio), ad un' analisi numerica fondata sulla studio della distribuzione e della frequenza di apparizione delle singole cifre costituenti i numeri delle voci contabili. In tal modo si individuano ed isolano anomalie su cui concentrare poi specifiche indagini e valutazioni. Il fondamento matematico su cui si basa questa nuova disciplina chiamata: "Financials Forensics Analytics ", e il principio noto come "Legge di Benford".

Al di là della complessità che un tema così affascinante inevitabilmente trascina con sé, noi ci concentriamo sull'applicazione pratica professionale e notiamo subito che i vantaggi sono veramente importanti ed emergono in questa duplice veste:

1) Risparmio di tempo e di risorse per l'esecuzione di analisi di affidabilità dei dati

L'intero complesso di dati viene sottoposto a verifica ed in temi molto rapidi si individuano le grandezze contabili risultanti anomale su cui si andranno ad effettuare specifiche osservazioni.

2) Riduzione e contenimento dei rischi e delle responsabilità

Adottare questo tipo di protocollo risulta conforme alle specifiche indicazioni previste dai Principi di Revisione Internazionali, (ISA 240-appendice) e può essere anche utilizzato nelle Relazioni di Stima di aziende in virtù a quanto previsto dai Principi Italiani di Valutazione, (PIV 2015), in cui nella Parte Seconda al punto: "II.4.2 numero 13" il professionista è tenuto a riportare nella Relazione di Stima la dichiarazione di: "assenza di ragioni per dubitare della credibilità e affidabilità della base informativa" su cui si è fondata la valutazione aziendale.

Un principio universale come è la Legge di Benford non si limita ad essere impiegabile con riferimento ai soli dati storici ma, in sinergia con altre tecniche statistiche, può essere impiegato per misurare la credibilità dei dati prospettici contenuti nei Business Plan, attività sempre più richiesta sia per l'entrata in vigore del nuovo Codice sulla Crisi di Impresa, sia in base ai recenti regolamenti bancari che impongono oggi la presenza del business plan nelle richieste di affidamento.

Lavorare su dati ipotetici che non si sono ancora manifestati dal compimento di concreti fatti economici e che si trovano ancora avvolti in un contesto di totale incertezza richiede ancora di più la necessità di adottare metodi che possiamo mutuare da altre discipline che in passato hanno dovuto affrontare complessità difficilmente superabili con un approccio diretto ed analitico. Metodologie come il "Metodo Montecarlo" ci permettono di effettuare simulazioni probabilistiche finalizzate a testare la qualità ed affidabilità del dato prospettico. Insomma, nuovi strumenti che la matematica ci mette a disposizione per risolvere concreti problemi pratici, la matematica non è solo astrazione ma una chiave di lettura della realtà professionale a cui possiamo giungere con idonei strumenti e le opportune conoscenze.

In conclusione, questo è lo spirito che anima i lavori della I^ Commissione: studiare e testare nuovi strumenti e tecniche di analisi sulla qualità del dato e sulla sua affidabilità.