Les Outils Du Contrôle Interne
Les plateformes collaboratives disponibles dans les entreprises sont de plus en plus agiles (Google Site, Teams, Sharepoint…), la mise à jour des documents est simple. La création de elearnings est également facilitée par les outils du marché. Contrôle interne. Découvrez notre solution de création et distribution de Elearnings Les entreprises ont parfois besoin de réaliser de manière ciblée une auto-évaluation, pour mesurer par exemple l'appropriation par les opérationnels de nouvelles politiques ou procédures. Des outils basiques de questionnaires, couplés à des outils de data visualisation, sont largement suffisants pour gérer le processus de collecte de réponses et les restituer de manière dynamique. La plupart des entreprises mettent en place des campagnes d'auto-évaluations, appuyées par des outils collaboratifs permettant un suivi dynamique de la campagne, des analyses multidimensionnelles et un pilotage des plans d'actions dans la durée. Les outils "GRC" ne manquent pas sur le marché, avec des solutions plus ou moins larges et agiles.
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Cette formation vous permettra de connaître et maîtriser les outils nécessaires à la mise en place, au déploiement, à l'évaluation et à l'optimisation d'un dispositif de contrôle interne et de maîtrise des activités au sein de votre organisation.
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Mesurer les évolutions UI/UX par rapport aux pratiques d'autres applications (multilingue, paramétrage de l'affichage…). S'assurer que l'outil soit intuitif pour tout utilisateur final (navigation... ). Comprendre les compétences nécessaires au paramétrage et leur accessibilité, notamment en termes de formations (elearnings accessibles aux non informaticiens, interfaces de paramétrages... ). Favoriser les technologies les plus répandues, notamment pour faciliter la récupération des données. Prioriser l'usage en Cloud pour aller plus rapidement sur de nouveaux cas d'usages. Appréhender dès le départ les interdépendances entre les modules et leurs paramétrages. Digitalisation du contrôle interne | PwC. Mapper de manière agile les risques de différents univers (cas d'usages) entre eux. Privilégier les solutions qui intègrent le mieux la connexion aux données, notamment via les data lake existant. Développer des cas d'usage orientés data et mesurer le ROI dès le départ. Collecter les cas d'usage "candidats", y compris ceux des autres fonctions contribuant en seconde ligne, et évaluer l'accessibilité à moyen/long terme.