Professional Sceptism dalam Big Data Accounting Modern (1)

Transformasi digital telah mengubah cara organisasi menghasilkan, menyimpan, dan menganalisis data keuangan. Saat ini, perusahaan tidak hanya mengandalkan data dari jurnal akuntansi atau laporan keuangan tradisional, tetapi juga memanfaatkan data yang berasal dari ERP, e-commerce, payment gateway, sistem perpajakan digital, media sosial, hingga berbagai sumber eksternal lainnya. Kehadiran Big Data memungkinkan perusahaan memperoleh insight yang lebih cepat, lebih luas, dan lebih mendalam untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.

Secara tradisional, professional skepticism sering dikaitkan dengan auditor yang harus memverifikasi keandalan bukti audit dan tidak langsung menerima informasi yang diberikan oleh klien. Namun, dalam lingkungan Big Data, konsep ini berkembang lebih luas.

Accounting modern saat ini mengandalkan Big Data Analytics, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, dashboard interaktif, dan sistem otomatisasi. Meskipun teknologi tersebut dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas analisis, hasil yang diberikan teknologi tetap harus diuji dan dievaluasi secara kritis.

Seorang profesional yang menerapkan professional skepticism akan selalu bertanya:

Apakah data ini berasal dari sumber yang terpercaya?

Apakah data yang digunakan sudah lengkap?

Apakah terdapat bias atau kesalahan dalam proses pengumpulan data?

Apakah hasil analisis benar-benar mencerminkan kondisi bisnis?

Apakah terdapat informasi lain yang bertentangan dengan hasil tersebut?

Pertanyaan-pertanyaan tersebut menjadi penting karena Big Data tidak selalu identik dengan data yang berkualitas.

Dan pada masa lalu, tantangan utama accounting adalah keterbatasan data. Saat ini tantangannya justru sebaliknya, yaitu kelebihan data. Sehingga akuntan modern dapat mengakses jutaan transaksi dalam hitungan detik. Dashboard dapat menampilkan berbagai KPI keuangan secara real-time. Sistem analitik dapat menghasilkan prediksi cash flow, estimasi risiko kredit, hingga deteksi anomali transaksi secara otomatis. Namun banyaknya informasi tersebut dapat menciptakan information overload yang justru meningkatkan risiko salah interpretasi.

Sebagai contoh, sebuah sistem analytics mungkin menunjukkan peningkatan penjualan sebesar 30%. Tanpa professional skepticism, tim finance mungkin langsung menganggap kinerja perusahaan membaik. Namun setelah ditelusuri lebih lanjut, ternyata peningkatan tersebut disebabkan oleh duplikasi data transaksi atau kesalahan integrasi sistem.

Kasus seperti ini menunjukkan bahwa kualitas keputusan tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan teknologi, tetapi juga oleh kemampuan profesional dalam mengevaluasi hasil teknologi tersebut secara kritis.

Referensi: