De afgelopen weken zijn we volop bezig met de praktische kant van de NOW-afrekeningen. Nu er helderheid is rondom het omzet- en concernbegrip, begint het echte werk voor de accountant. Maar hoe ga je aan de slag? En om er maar een heel concreet voorbeeld uit te pakken: hoe controleer je de nettoloonbetalingen?

Laten we eerst kijken wat het accountantsprotocol voorschrijft rondom de nettolonen. Allereerst moet (volgens stap 4.1) een aansluiting worden gemaakt tussen de loonaangifte, salarisadministratie en bankbetalingen. Dat is natuurlijk prima te doen voor drie maanden. Maar dan stap 4.2: “De accountant stelt vast dat de uitbetaling van de lonen en salarissen is gedaan op basis van de bankrekeningnummers van de werknemers. Dit kan hij doen door aansluiting te zoeken met het personeelsdossier van de werknemer. Hij beoordeelt daarbij eventuele wijzigingen in de bankrekeningnummers in maart-mei ten opzichte van bankrekeningnummers in de maand januari 2020.” Die tweede zin, die snappen we: terug naar het personeelsdossier is geen issue. Maar hóe kom je aan de bankrekeningnummers waarop de nettolonen zijn betaald en hoe breng je wijzigingen ten opzicht van januari in beeld? In het NBA webinar van december 2020 werd verwezen naar CAMT.053 en datamensen die daar wel iets mee kunnen. Nu zijn wij van die datamensen, maar helaas ligt dit een stuk ingewikkelder dan het lijkt.

Een stukje achtergrond: nettolonen worden in de meeste gevallen via een SEPA-batchbetaling gedaan. Super handig, want dat is een kwestie van creëren in de salarisadministratie en daarna inlezen in de bank. De bank verwerkt de batch en maakt de salarissen over naar de desbetreffende medewerker. Op het bankafschrift (CAMT.053) zie je meestal alleen het totaalbedrag van de batch terug. Logischerwijs kan de bank, die die batch verwerkt, wel de uitsplitsing van de batchbetaling teruggeven in CAMT.053. Maar wonderlijk genoeg is dat meestal niet het geval. Het blijft vaak bij die ene regel. Uitzondering hierbij is een SEPA-batch die kenmerk BtchBookg = false heeft meegekregen. Dan komen alle betalingen als individuele regel op het bankafschrift (CAMT.053) te staan. Helaas zien we dit in de praktijk maar weinig terug.

Data-analyse

Wij datamensen, zijn natuurlijk niet zo snel uit het veld geslagen. We hebben nog een bron: SEPA-batches. Hierin zitten namelijk wél al die details van medewerkers en bankrekeningnummers. En als je deze combineert met de CAMT.053 krijg je veel inzicht:

• Sluit de mutatie van de SEPA-batch aan met de mutatie in de CAMT.053-bankbestanden?
• Welke betalingen zijn gedaan en op welke bankrekeningnummers?
• Zijn er medewerkers met meerdere bankrekeningnummers?
• Zijn er bankrekeningnummers die door meerdere medewerkers gebruikt worden?
• Welke medewerkers worden alleen tijdens de NOW-periode betaald?

In combinatie met het personeelsdossier geeft dat genoeg informatie om werkstap 4.2 te kunnen voltooien.

Opgelost?

Nee, helaas bewaren niet alle klanten de SEPA-batches én zijn SEPA-batches handmatig aan te passen voordat deze ingelezen worden in de bank. 100% garantie krijgen we dus niet en wat ons betreft zijn de banken in deze casus ook aan zet. Inmiddels biedt de Rabobank in sommige (ogenschijnlijk willekeurige) gevallen wel de mogelijkheid om de ingelezen SEPA-bestanden terug te lezen. Een stap in de goede richting. Ook de ING bank heeft, speciaal voor de NOW-afrekeningen, een service om inzicht te krijgen in de batchbetalingen. We zijn er dus nog niet en we gaan daarom zeker proberen om dit bij de NBA en de banken op de agenda te krijgen.

NOW-data-analyse

De bankanalyse voor nettolonen is ons nieuwste product als onderdeel van NOW-data-analyse. We hebben ook de financiële data-analyse voor de derdenverklaring en 4415N/3900N-opdrachten waar meer dan 20 kantoren gebruik van maken. Wil je hier meer over weten of wil je eens een bankanalyse laten uitvoeren? Thijs de Nijs RA en Marijke Stokvis AA vertellen je er graag meer over. Mail naar now@fullfinance.nl of bel 055 – 355 9979.

Wil je zelf met data-analyse aan de slag? Kijk dan eens voor de mogelijkheden bij onze masterclass data-analyse.