TFL Vsebine / TFLGlasnik

1 UVOD

V zadnjih letih se je po svetu in po Sloveniji zgodilo ogromno prevar. Podjetja so pomanjkanje pravil in predpisov, povezanih s preprečevanjem, in obravnavo računovodskih prevar izkoristila v svojo korist. Kmalu po velikih svetovnih škandalih so se pojavili novi zakoni, predpisi, pravila in modeli prakse za preprečevanje in zaznavanje prevar. Posledica prevare je večinoma računovodski škandal, ki torej lahko sledi iz namerne nepravilne predstavitve, oziroma prepoznavanje postavk ali nepravilne uporabe sredstev podjetja. Gre torej za namensko uporabo kreativnih metod, ki tako ali drugače vplivajo na izkaz poslovnega izida, bodisi s precenjenimi prihodki, podcenjenimi stroški, precenjenimi sredstvi ali drugo.

Za ponarejanje računovodskih podatkov obstaja veliko razlogov na strani poslovodnikov, ki pritiskajo na računovodje, da v računovodskih izkazih prikažejo želeno gospodarsko sliko, predvsem želen poslovni izid, pri čemer se lotevajo nedovoljenih popravkov prihodkov in/ali odhodkov. Prav tako so lahko motivi na strani lastnikov in njihovih pričakovanj (Koletnik, Kolar, 2008: 154). Razloge za nastanek gospodarskega kriminala je mogoče iskati tudi v podjetju in zunaj njega. Notranji razlogi so predvsem morala posameznika in njegova nagnjenost k prevaram, odnos poslovodstva do prevar ter dostop do računovodskih in drugih evidenc, računovodskih rešitev ter sredstev podjetja. Zunanji razlogi pa se nanašajo predvsem na slab socialni položaj posameznikov ter na neučinkovit družbeni nadzor (Koletnik, Kolar, 2008: 36).

2 PREVARE V RAČUNOVODSKIH IZKAZIH

Koletnik, Kolar (2008: 45) opredeljujeta prevarantsko računovodsko poročanje kot:

• prikrojevanje, prirejanje, ponarejanje ali spreminjanje računovodskih evidenc;
• napačno prikazovanje ali namerno opustitev dogodkov, poslov ali drugih pomembnih informacij v računovodskih izkazih;
• namerno napačno uporabo računovodskih pravil, načel in standardov.

Prevarantsko računovodsko poročanje je torej namerna napačna navedba ali opustitev navedbe v računovodskih izkazih podjetij z namenom zavesti uporabnike računovodskih izkazov (Nigrini, 2012: 125).

Mednarodni revizijski standardi (MSR, 2009) prevaro opredeljujejo kot napačno navedbo, ki izhaja iz poneverbe sredstev, in napačno navedbo, ki izhaja iz prevarantskega računovodskega poročanja. Prevara je namerno dejanje, ki ga stori ena ali več oseb, navadno so to člani vodstva podjetja, da si določene koristi pridobijo na nezakonit in nepravičen način.

Po MSR prevara obsega naslednje postavke (MSR, 2009: 7):

• prikrojevanje, ponarejanje ali spreminjanje evidenc oziroma dokumentov,
• nezakonito prisvajanje sredstev,
• prikrivanje ali opuščanje učinkov poslovnih dogodkov v evidencah in listinah,
• evidentiranje poslovnih dogodkov, ki se niso zgodili,
• napačno uporabo računovodskih pravil.

Po ACFE prevare razdelimo v tri glavne skupine, in sicer:

1. prevare, vezane na korupcijo,
2. prevare, vezane na osnovna sredstva ter
3. prevare v računovodskih izkazih.

Če pod drobnogled vzamemo prevare v računovodskih izkazih, govorimo tukaj o podcenjenih in precenjenih neto prihodkih (ACFE, 2017).

V računovodskih izkazih se prevare pojavijo predvsem pri prikazovanju predčasnih in lažnih prihodkov, pri povečanju prihodkov iz enkratnih virov, odlaganju prihodkov in odhodkov na poznejše obdobje, nepravilnem knjiženju oziroma neknjiženju obveznosti ter pri knjiženju odhodkov v prihodnosti na sedanje obdobje (Schilit, 2002: 24–25).

Vzroki za prevarantko računovodsko poročanje so zelo različni. Tičijo predvsem v neprestanem pritisku, ki ga organizacija izvaja nad svojimi zaposlenimi, priložnosti za nastanek prevare, ki se kaže v danem trenutku, ter v nemoralnih vrednotah posameznikov (MSR, 2009: 17–18). Organizacija pa poleg vsega čuti pritiske javnosti, mednarodnih smernic poslovanja in močne konkurence.

Različne vrste prevar so lahko storjene z namenom pridobivanja materialnih ali drugih koristi. Najpogostejši vzroki nastanka prevar so priložnost, pritisk in napačna razlaga dejanj (Skitek, 2000: 8–9). Spodbujevalni dejavniki za nastanek prevar so med drugim lahko tudi nagnjenja posameznikov k prevarantskim dejanjem, pritiski na poslovodstvo in potratno življenje (Koletnik, 2009: 253–254).

3 ODKRIVANJE PRAVAR

Med pomembnejša kazniva dejanja poslovnega značaja štejemo, prevare, nezvestobe, poneverbe, ponarejanje listin ter korupcijo. Pri prevari gre za oškodovanje drugega na podlagi zmot in napačnih dejstev, pri nezvestobi nekdo ne izpolni svojih obveznosti in zavestno oškoduje interese in premoženje drugega. Pri poneverbi gre za prilaščanje tujih stvari, pri ponarejanju listin za izdajanje nepravilnih listin, pri korupciji pa za podkupljivost človeka (Koletnik, Kolar, 2008: 20).

Odkrivanje in preprečevanje ponarejanja računovodskih podatkov ter sporočil lahko v prvi vrsti dosežemo z revizijo in/ali s proučevanjem (analiziranjem) računovodskih izkazov. Pooblaščeni revizorji opravljajo neodvisno in nepristransko preizkušanje ter ocenjevanje računovodskega poročanja, kar zagotavlja višjo raven zaupanja v resnično in pošteno predstavitev premoženjsko-finančnega položaja ter poslovnega in denarnega uspeha revidiranja podjetja. Analiziranje računovodskih izkazov pa je strokovno opravilo oziroma dejavnost razstavljanja celote na sestavne dele z namenom iskanja vzrokov, ki so povzročili nastanek pojava. Pri proučevanju si pomagamo z absolutnimi in relativnimi števili ter z medčasovnimi, medpodjetniškimi in normativnimi primerjavami (Koletnik, Kolar, 2008: 167–169).

Za preprečevanje in odkrivanje prevar je odgovorno poslovodstvo, ki mora skrbeti za ustrezno in nenehno obvladovanje poslovnih tveganj ter za pravilno delovanje notranjega kontrolnega sistema v podjetju. Nadzorni organi pa je tisti, ki nadzira delo poslovodnikov (Koletnik in Kolar, 2008: 177). Podjetje ima največje koristi od forenzičnega računovodje takrat, ko ta s preučevanjem podjetja opozori na nepravilnosti in pomanjkljivosti v poslovnih procesih ter s tem prepreči nastanek morebitnih prevar. S svojim delom podjetju pomaga pri vzpostavitvi ustreznega varovalnega sistem za obvladovanje tovrstnega poslovnega tveganja. Uspešnost preventive se kaže predvsem v tem, da se močno zmanjša prisotnost nedovoljenih dejanj. Pri preventivnih preiskavah forenzični računovodja preiskuje eno ali več poslovnih področij in tako presodi ali obstaja nevarnost za nastanek prevar. Preuči obvladanje poslovnih tveganj in izobražuje zaposlene, da bi v podjetju ne prišlo do prevar ali drugih nedovoljenih dejanj. Pri tem so fokus proučevanja zgolj namerne nepravilnosti ter tveganja povezana z njimi, in ne tudi nenamerne napake v poslovanju. Nosilci preventivnih preiskav so lahko gospodarski, davčni, državni ali drugi zunanji ali notranji revizorji ter preiskovalni veščaki drugih strok, ki imajo zadostna znanja o forenzičnih preiskovanjih. Pri tem morajo upoštevati standarde strokovnega ravnanja, ki določajo njihovo vlogo pri raziskovanju prevar (Koletnik, 2011: 86).

Tradicionalni načini odkrivanja prevar se običajno začnejo z navedbo ali anomalijo, da nekaj ni pravilno. To je znak, da je treba opraviti dodatne preiskave, računalniške poizvedbe in intervjuje. V ta namen revizorji pri pregledu uporabljajo analitične tehnike, ki dopuščajo ocenjevanje knjigovodskih stanj brez preiskovanja posameznih transakcij. Statistične metode so postale zelo učinkovite pri odkrivanju sumljivih področij, ki kažejo na morebitne prevare. Te metode povečini zahtevajo napredno znanje. Benfordov zakon je zato v učinkovito pomoč revizorjem pri odkrivanju prevar, rezultat njegove uporabe pa sta prihranek časa in nižji stroški revidiranja (Asllani, 2014: 130–131).

4 PRIPOMOČKI ZA PREISKOVANJE GOLJUFIJ

Tehnik za odkrivanje napak in prevar je mnogo in vsak forenzični računovodja pri svojem delu uporablja več različnih tehnik, s katerimi si pomaga pri njihovem odkrivanju. Ne glede na to, ali je prevara storjena znotraj podjejta ali ne, se forenzični računovodja v vsako pogodbi in oceni, ali gre za kaznivo dejanje. Tehnik je veliko, zato se bomo v nadaljevanju posvetili le nekaj najpomembnejšim.

4.1 Benfordov zakon

Za forenzične računovodje je Benfordov zakon izredno učinkovit pripomoček, saj lahko z njegovo uporabo odkrivajo prevare, ki se nanašajo na izmišljene, prirejene ali zaokrožene številke pri računovodskih izkazih ter manipulacije z različnimi gospodarskimi kategorijami, kot so nakup/prodaja naložb, beleženje prihodkov od prodaje, davki in prispevki, evidentiranje števila enot na zalogi, stroški in odhodki, dolgovi, sredstva in obveznosti do dobaviteljev (Durtschi, Hillison in Pacini, 2004).

Benfordov zakon je matematično orodje in je eden od načinov, s katerim lahko ugotavljamo, ali gre pri preiskovalnih računovodskih izkazih za nenamerne napake ali prevare. Benfordov zakon pravi, da imajo ponarejena števila nekoliko drugačen vzorec od veljavnega oziroma naključnih vzorcev in da številke padajo dosledno. Števila se na prvem mestu z majhnimi vsotami (1, 2, 3, 4) pojavljajo mnogo pogosteje kot pa večje vsote številk (5, 6, 7, 8, 9) (Durtschi, Hillison in Pacini, 2004).

Zgodba o prvi števki se je pričela leta 1881, ko je Simon Newcomb opazil, da so logaritemske tabele bolj obrabljene na začetku kot na koncu. Sklepal je, da uporabniki tabel pogosteje potrebujejo desetiške logaritme števil, ki se začnejo z nižjo števko. Postavil je celo domnevo, da se prva značilna števka c pogosto pojavlja v skladu z logaritmičnim zakonom, to je z verjetnostjo P(c = n) = log(n + 1) – log n = log(1 + 1/n), n = 1,2,3,…., 9 (Hladnik, 2002: 140).

Newcombovo odkritje je bilo dalj časa pozabljeno, ponovno so se ga spomnili čez več kot petdeset let. Leta 1938 se je Frank Benford, fizik, zaposlen v nekem podjetju za distribucijo električne energije, ponovno lotil pojava (Hladnik, 2002: 141). Sprva se je Benfordov zakon uporabljal le za matematične in fizikalne konstante ter za geografske podatke. Hal Varian je leta 1972 navedel, da je zakon mogoče uporabiti za preverjanje številk pri odločitvah javnega načrtovanja (Ramaswamy, Leavins, 2007: 28).

Nigrini je leta 1994 dokazal, da se Benfordov zakon lahko uporablja pri odkrivanju prevar oziroma goljufij. Njegova raziskava temelji na tem, da posamezniki zaradi psiholoških in omenjenih situacij ustvarjajo prevarantska števila (Ӧzer, Babacan, 2013: 31). Domneva se tudi, da je on prvi raziskovalec, ki je obširno vpeljal in preizkusil Benfordov zakon na področju računovodskih izkazov s ciljem odkriti morebitne prevare v njih (Durtschi, Hillison in Pacini, 2004: 22).

Benfordov zakon je tako postopoma pridobil vse večji pomen na področju revizije in forenzičnega računovodstva (Ramaswamy, Leavins, 2007: 28). Do leta 1990 Benfordov zakon ni bil priznan kot forenzična računovodska tehnika za odkrivanje morebitnih prevar. Danes je kot analitska tehnika ena izmed najbolj priljubljenih digitalnih postopkov in zagotavlja edinstveno metodo analize podatkov. Benfordov zakon forenzičnim računovodjem omogoča odkrivanje prevar, manipulativnosti in ostalih napak, ki se lahko pojavljajo na področju računovodskih podatkov (Warshavsky, 2010: 2).

Benfordov zakon pravi, da se verjetnost pojavljanja števk na različnih mestih v številu logaritmično zmanjšuje, ko se vrednost števke povečuje. To je v nasprotju z intuicijo, ki navaja, da so števke porazdeljene enakomerno. Zato se Benfordov zakon uporablja predvsem kot sredstvo za prepoznavanje ponarejenih podatkov (Tolle, LaViolette, 2000: 331). Uporablja se tudi kot forenzično orodje za primerjanje dejanske pogostosti števk s pričakovanimi frekvencami (Moore, Benjamin, 2004: 5).

Število 1 se na začetku številk pojavi večkrat kot pa število 2 in seveda tako naprej do števila 9. Naključni vzorec stanj v računovodskih izkazih nam pove, da se približno 31 % vseh številk začne prav s številko 1, okoli 19 % s številko 2 in le 5 % s številko 9. Iz tega sledi, da se v nekem poljubnem vzorcu števke 1, 2 in 3 pojavijo v kar 60 %, od tega pa se jih z 1 ali 2 začne kot 50 % (Durtschi, Hillison in Pacini, 2004). Slika 1 prikazuje verjetnost pojavitve števk na prvem mestu v številu.

Slika 1: Benfordov zakon za prvo značilno števko

Vir: Nigrini, 2012: 16.

Verjetnost za pojavitve števke na prvih štirih mestih števila prikazuje Tabela 1.

Tabela 1: Verjetnost pojavitve števke na različnih mestih v številu

Vir: Nigrini, 2012: 6.

Nigrini (2012: 5) navaja, da do verjetnosti pojavitve prvih dveh števk v številu pridemo s pomočjo matematične formule:

Verjetnost pojavitve izbrane kombinacije prvih dveh števk v številu prikazuje Tabela 2.

Tabela 2: Verjetnost pojavitve števke na različnih mestih v številu

Vir: Gunnel, Todter, 2009: 275.

Najpogostejši testi so test prve števke, test druge števke in test prvih dveh števk. Test prve števke primerja dejansko verjetnost pojavitve števke na prvem številu s teoretično verjetnostjo po Benfordovem zakonu. Ta test bo forenzičnega računovodja napotil v pravo smer in pokazal morebitno anomalijo podatkov. Test druge števke je zato podoben testu prve števke in forenzičnemu računovodju pomaga pri ugotavljanju morebitnih nepravilnosti v analiziranih podatkih. Test prvih dveh števk je nekoliko bolj poglobljena preiskava, saj preverja verjetnost pojavitve prvih dveh števk v številu. Omenjeni test ugotavlja morebitne nepravilnosti, ki niso ugotovljene s testom prve števke ali s testom druge števke (Warshavsky, 2010: 3).

4.2 Teorija relativnega faktorja velikosti

Teorija relativnega faktorja velikosti poudarja vsa nenavadna nihanja, ki so lahko posledica prevare ali naključnih napak. Izračuna se kot razmerje med najmanjšim in največjim številom v vzorcu. Tako lahko podatke, ki niso v predpisanem območju, sumimo na napak ali celo prevaro. Območje se določi na podlagi dejstva, da v vsakem podjetju obstaja določena finančna omejitev ter da so nekatere vrednosti nesmiselne oziroma nemogoče. Če se pojavi kakršna koli neustrezna izvedba transakcije, ki je zunaj ustreznega območja, ta takoj postane sumljiva. Seveda moramo ob tem upoštevati tudi povezavo med drugimi podatki in dano situacijo. Vse, kar je zunaj določenega območja, ni nujno prevara. Metodo lahko uporabimo tudi pri iskanju podvojenih plačil, v katerih sta vsota in številka računa enaki, številka klienta pa je napačna. Podjetje lahko na ta način zmanjšajo podvajanje plačil in tako najdejo svoja izgubljena sredstva (Alden, 2007: 2–3).

4.3 Računalniško podprta orodja

Uporaba računalniške opreme in dostop do podatkov preko spleta je v praksi forenzičnim računovodjem olajšalo delo. Obstaja veliko računalniških programov, ki pomagajo forenzičnim računovodjem mnenja o izvedenih finančnih instrumentih. Najbolj znani programski paketi za obdelavo podatkov so IDEA (ang. Interactive Data Extraction and Analysis), ACL (ang. Audit Command Language), SESAM (ang. ESKORT Computer Audit), TopCAATs in Analyzer. Računalniško podprta revizijska orodja (v nadaljevanju: CAAT) so računalniški programi, ki revizorjem pomagajo pri izvajanju revizijskih postopkov. Gre za obdelavo podatkov znotraj informacijskega sistema posameznega podjetja.

CAAT zajema naslednje postopke (Alden, 2007):

• preizkušanje transakcijskih podrobnosti in bilančnih stanj,
• ugotavljanje nepravilnosti večjih nihanj,
• splošni nadzor poslovanja podjetja,
• nadzor nad uporabo računalniških sistemov,
• vzorčenje za pridobitev podatkov za razne preizkuse revizijske službe in
• vnovično preračunavanje izračunov, ki so bili izvedeni z računalniškim sistemom.

Forenzično računovodsko opremo najdemo v dveh različnih oblikah (Alden, 2007):

• prva je programska oprema, ki služi za ekstrakcijo podatkov za vodenje analiz tabel (ang. Spread sheet analysis), vodenje evidenc iz podatkov baz organizacije, kot so obveznosti, terjatve, plačila, plače in nabava;
• druga je programska oprema za finančne analize – računovodske izjave, ki se uporabljajo v mesečnih, četrtletnih ali letnih obdobjih ter se tako ugotavljajo razmerja med različnimi konti.

Obstajajo pa še nekatere druge oblike računalniške programske opreme, ki pa jih lahko forenzični računovodji uporabljajo izključno kot »vohunsko« programsko opremo (Alden, 2007).

Program ACL (ang. Audit Command Language) je eden izmed vodilnih računalniških programov, ki nudi pomoč pri obdelavi velikih količin podatkov in temelji na sistemu Benfordovega zakona. Program ima vgrajenih veliko kontrol, ki omogoča odkrivanje odstopanj in nepravilnosti pri poslovanju podjetja.

Brez progama ACL je forenzični računovodja odvisen od sektorja informatike, od katerega zahteva podatke, ki jih kasneje prenese na računalnik in obdela z orodji. Program ACL pa omogoča neposredno povezavo na druge baze podatkov (Oracle, DB2, SQL Server ali IMS podatkovne baze), s čimer se odpravi tveganje napake informatika, ki pripravlja podatke. Zmanjša se tudi tveganje pri prenosu podatkov, saj se podatki ne prenašajo več po telekomunikacijskih linijah. Ker je analiziranje podatkov mogoče izvajati na celotni bazi podatkov, se poveča tudi točnost dobljenega rezultata (Karnet, 2008: 67–70).

4.4 Metode za odkrivanje in modeliranje povezav v velikih količinah podatkov – podatkovno rudarjenje

Metode za odkrivanje in modeliranje povezav v velikih količinah podatkov so računalniško podprte tehnike, ki so namenjene samodejnemu iskanju, preverjanju ali prepoznavanju novih, skritih ali neobičajnih informacij in vzorcev med velikimi količinami podatkov.

Tehnik podatkovnega rudarjenja je več (Alden, 2007):

• Poizvedba (ang. discovery): s to tehniko poiščemo vzorce in podatke brez predhodne hipoteze, ki kaže na sum prevare. Metoda pojasnjuje različne pripadnosti, združevanje in gibanje sprememb, ki se pokažejo v obliki logičnega sklepanja;
• Predvideno modeliranje (ang. predictive modelling): najdene vzorce in podatke uporabim za napoved izidov in za iskanje novih možnosti;
• Analiza deviacije (ang. deviation analysis): iščemo sumljive podatke, ki odstopajo od zastavljenih okvirov raziskave;
• Analiza povezav (ang. link analysis): metodo so začeli uporabljati šele pred kratkim. Temelji na grafičnih tehnikah in verjetnostnih mrežah po Thomasu Bayesu (1702–1761). S to tehniko z uporabo določenih algoritmov preverjamo »ujemanje podatkov« in izločamo redke in sumljive informacije oziroma podatke.

4.5 Primerjalne analize

Zelo koristna tehnika za odkrivanje prevar je tudi primerjalna analiza (Coderre, 2002). Deluje na načelu izračunavanja in primerjanja podatkov s ključnimi postavkami. S to primerjavo lahko dobimo finančno sliko podjetja. Primerjalna analiza služi tudi za odkrivanje prevar v podjetju, kajti usmeri nas k vzrokom nastanka prevar.

Prevare odkrivamo na različno uporabljenih razmerjih in sicer na (Coderre, 2002):

• razmerju med največjo in najmanjšo vrednostjo (max/min),
• razmerju med največjo in drugo največjo vrednostjo (max/max2),
• razmerju med tekočim in prejšnjim letom.

Eden od najmočnejših načinov za odkrivanje prevar je ravno metoda primerjalne analize. Je še močnejša tehnika od frekvenčne analize številk z uporabo Benfordovega zakona. Obe analizi sicer, preučujeta podatke, ki pokažejo morebitne nepravilne transakcije. Vendar primerjalna analiza z uporabo filtrov poleg poudarjanja nepravilnosti še natanko določi vse tiste transakcije, ki so nenavadne in morebiti nelegalne (Alden, 2007).

5 ZAKLJUČEK

Prevare v računovodskih izkazih so ene izmed najdražjih, vendar ne najpogostejših oblik prevar. Prevara je namerno napačno dejanje, ki povzroči pomembno napačno navedbo v računovodskih izkazih. Poslovodstvo ima glavno odgovornost za preprečevanje in odkrivanje prevar. Pri tem so v veliko pomoč notranji revizorji, zunanji revizorji in forenzični računovodje. Obstaja veliko različnih metod za odkrivanje prevar. Benfordov zakon je le eno izmed možnih orodij za odkrivanje nepravilnosti, ki ga lahko uporabljamo tudi na področju preverjanja podatkov v računovodskih izkazih. Gre za preprosto, objektivno in učinkovito deduktivno digitalno analizo, ki je v tujini zelo razširjena, pri nas pa še dokaj neznana in v praksi zelo redko uporabljena. V praksi je bilo veliko različnih podatkov analiziranih s pomočjo Benfordovega zakona. Njihove ugotovitve kažejo na to, da je Benfordov zakon za revizorje in forenzične računovodje zelo uporabno orodje.

Revizorji pri svojem delu uporabljajo različne oblike digitalnih analiz s pomočjo opravljanja analitskih postopkov. Na primer, revizorji pogosto preverjajo zneske plačil, pri čemer želijo ugotoviti, ali se morda podvajajo. Prav tako preverjajo, ali računi vsebujejo vse potrebne sestavine in podobno. Benfordov zakon je nekoliko bolj zapletena digitalna analiza, saj dejanske števke primerja s pričakovanimi (Durtschi, Hillison, Pacini, 2004: 21). Če se Benfordov zakon uporablja pravilno, je uporabno orodje za odkrivanje nepravilnosti v računovodskih izkazih, ki potrebujejo dodatne raziskave in analize, ki temeljijo na tem zakonu, vključene v veliko priljubljenih programskih oprem. Ker so stroški oziroma cena neodkrite prevare visoki, morajo revizorji pred izbiro digitalne analize upoštevati ne samo prednosti, ampak tudi slabosti le-te. Posebno pozornost morajo posvečati predvsem pravilni interpretaciji statističnih rezultatov, prav tako pa se morajo zavedati, da nekatere tipe prevar s pomočjo Benfordovega zakona ni mogoče odkriti (Durtschi, Hillison, Pacini, 2004: 31).

Revizorji s pregledovanjem dokumentacije ne morejo z zagotovostjo trditi o resničnosti in poštenosti računovodskih izkazov. Ta trditev vsebuje določeno stopnjo tveganja. Numerična analiza proučevanega niza podatkov z Benfordovim zakonom pa daje revizorjem in forenzičnim računovodjem večjo stopnjo zagotovila o resničnosti ter poštenosti (Skitek, 2000: 17). Namreč, kdor prireja podatke, pogosto ne pozna in ne upošteva Benfordove porazdelitve. Kot primer lahko navedemo, da mora direktor revizorjem predložiti račune za vse izdatke nad 20 eur. Ker podjetje želi prekriti prevaro, račune zaokrožuje navzdol (18 ali 19 evrov). Porazdelitev po Benfordovem zakonu bo tako pokazala prevelike število enic, osmic in desetic. Ti podatki bodo zahtevali nadaljnjo preiskavo (Huš, 2011).

LITERATURA IN VIRI

1. ACFE. (15. 3 2017). Report to the Nations on Occupational Fraud and Abuse. Pridobljeno 15. 3. 2017 s spletne strani: http://www.acfe.com/rttn-download-2014.aspx
2. Alden, M. (2007). Preventing financial fraud through »Forensic accounting«. Accounting, 1575–1580.
3. Asllani, A. (2014). Using Benford's law for fraud detection in accounting practices. Journal of Social Science Studies, 1 (2), 129–143.
4. Coderre, D. (2002). Variance & Ratio Analysis.
5. Durtschi, C., Hillison, W. in Pacini, C. (2004). The Effective Use of Benford's Law to Assist in Detecting Fraud in Accounting Data. Journal of Forensic Accounting, 17–34.
6. Gunnel, S. in Todter, K.-H. (2009). Does Benford's law hold in economic research and forecasting? Empirica, 36 (3), 606–618.
7. Hladnik, M. (2002). Benfordov zakon ali problem prve števke. Obzornik za matematiko in fiziko, 49 (5), 140–147.
8. https://www.dnevnik.si/1042415527/ljudje/intervjuji/1042415527.
9. Huš, M. (2011). Statistika in računalniki z Benforovim zakonom kažejo na finančne malverzacije. Pridobljeno 1.8.2017 s spletne strani https://slo-tech.com/novice/t488064/p3283947
10. Karnet, I. (2008). Neprestano revidiranje kot nadgradnja funkcionalnosti programa ACL. Organizacija: revija za management, informatiko in kadre, 41 (1), 68–75.
11. Koletnik, F. (2009). Zunanje revidiranje. Maribor: Ekonomsko-poslovna fakulteta.
12. Koletnik, F. (2011). Razumevanje forenzičnega računovodstva in forenzične revizije. Zbornik 43. simpozij o sodobnih metodah v računovodstvu, financah in reviziji, 81–105. Ljubljana: Zveza ekonomistov Slovenije in Zveza računovodij, finančnikov in revizorjev Slovenije.
13. Koletnik, F. in Kolar, I. (2008). Forenzično računovodstvo. Ljubljana: Zveza računovodij, finančnikov in revizorjev Slovenije.
14. Mednarodni standard revidiranja, 2. (2009). Ljubljana: Zveza računovodij, finančnikov in revizorjev Slovenije.
15. Moore, G. in Benjamin, C. (2004). Using Benford's law for fraud detection. Internal Auditing, 19 (1), 4–9.
16. Nigrini, M. (2012). Benford's law: applications for forensic accounting, auditing, and fraud detection. New Jersey: John Wiley & Sons.
17. Ramaswamy, V. in Leavins, J. (2007). Continous auditing, digital analysis, and Befnord's law. Internal Auditing, 22 (4), 25–31.
18. Schilit, H. (2002). Financial Shenanigans. New York: McGraw-Hill.
19. Skitek, D. (2000). Uporaba Benfordovega zakona pri odkrivanju prevar v računovodskih izkazih. Revizor: revija o reviziji, 11 (9), 7–24.
20. Tolle, C. B. in LaViolette, R. (2000). Do dynamical systems follow Benford's law? CHAOS, 10 (2), 331–336.
21. Warshavsy, M. (2010). Applying Benford's Law in financial forensic investigations. National Litigation Consultants Review, 10 (2), 1–4.