AIで進化する監査

あずさ監査法人では、多様な専門家が協業して監査におけるAIの効果的な活用を日々研究し、現場に導入して監査の品質向上と効率化を図っています。

あずさ監査法人では、多様な専門家が協業して監査におけるAIの効果的な活用を日々研究し、現場に導入して監査の品質向上と効率化を図っています。

AIを活用した監査高度化の例

財務諸表レベルの不正リスク検知

不正リスク検知モデル(Fraud Risk Scoring_ai)
過去に発生した不正による訂正報告案件の特徴を機械学習で解析し、対象となる財務諸表において不正な会計処理が発生するリスクを数値化するツールを開発しました。不正リスクの識別をサポートするツールとして、監査現場で活用しています。

AIで進化する監査-1
ポイント 監査関与先が得られるベネフィット
  • 5,000件を超える上場企業の過去15年の公開財務諸表データを利用
  • 売上過大・費用過小・資産過大の3領域における不正リスクを数値化・ランキング
  • ハイスコアの要因を特定し、必要な監査手続につなげる
  • 7割以上の過去の不正案件は、当ツールにてハイスコアを算出 
  • 客観的な視点で不正リスクを特定し、被監査先にタイムリーに共有することで、不正の未然防止・早期是正につながる
利用データ  
  • 有価証券報告書
  • 監査対象年度の財務諸表
 

仕訳・取引レベルの誤謬・不正リスク検知

仕訳・取引レベルの誤謬・不正リスクスコアリングモデル(KPMC Clara analytics AI Transaction Scoring)
KPMGインターナショナルと、世界で有数の財務リスク識別プラットフォームを提供するMindBridge Analytics Inc.(以下「MindBridge社)は、世界各国で展開しているKPMGのデジタル監査に高度なAIを導入するために戦略的提携を発表しました。両者が連携して開発したKPMC Clara analytics AI Transaction Scoringは、MindBridge社の高度な統計手法、機械学習や分析技術をKPMG Claraに組み込むことで、勘定残高だけでなく取引レベルまで詳細に分析し、デジタル監査におけるリスク評価の精緻化や不正検知の高度化が可能となります。

すでにKPMGの一部のメンバーファームで監査適用あるいは試験運用されており、あずさ監査法人では2023年6月期より試験運用を開始、2024年6月期以降に順次導入規模を拡大していく予定です。

 AI監査を強化するMindBridge社との提携について

AIで進化する監査-2
ポイント 監査関与先が得られるベネフィット
  • さまざまなルールベースのデータ分析技法や統計モデルの技法、機械学習を組み合わせて、コントロールポイント(リスクシナリオ)を設定しリスクをスコアリング
  • 重要な通例でない取引、高リスク取引を特定し、適切なリスク対応をサポート
  • 分析結果はリスク評価/実証手続の双方に利用することが可能、監査効率化に貢献
  • 網羅的なデータの理解・評価に基づく新しい視点のリスク評価情報の提供
  • KPMGがグローバルで展開する分析メソドロジーの活用による高品質な監査
  • 仕訳・取引レベルのリスクアプローチによる監査効率化、監査対応負荷の軽減
利用データ  
  • 総勘定元帳データ
  • 補助元帳データ
 

監査証拠として入手するドキュメントの不正リスク・異常検知

証憑改ざん検知モデル(KaizanCheckBot_ai)
あずさ監査法人と企業不正の調査支援を専門に手掛ける株式会社KPMG FASフォレンジック部門が共同開発したKaizanCheckBot_aiは、さまざまなパターンの改ざんに対応する検出手法を複数適用し、改ざんのリスクが高い箇所を特定し、PDF等の電子証憑の改ざん検知を支援します。具体的には、検知対象の電子ファイルをKaizanCheckBot_aiに投入すると、肉眼では判別困難な編集作業の痕跡を浮かび上がらせるための画像処理や、ファイルに付されている日付等のプロパティ情報の抽出および検証を行います。監査人はKaizanCheckBot_aiの処理結果を理解し、より詳細な調査につなげていきます。

AIで進化する監査-3
ポイント 監査関与先が得られるベネフィット
  • リモート環境下における電子証憑の改ざんリスクに対応
  • 証憑突合作業開始前に当ツールを利し品質向上
  • 画像ファイル・PDFファイルに対応
  • 電子証憑改ざんの兆候を早期に検知し、不正の拡大を防止
利用データ  
  • PDF
  • JPEG、PNGなどの画像ファイル
 

AIを活用した作業効率化の例

ナレッジの蓄積と共有および効率的な検索

会計・監査Q&Aシステム
監査の実行にあたっては、監査・会計論点に関する基準や参考書などの外部公開情報だけでなく、監査法人内に蓄積したナレッジやFAQ、KPMGの監査メソドロジーなどの内部情報も含め、膨大な情報の中から適した内容をピックアップする必要があります。あずさ監査法人ではAIを活用し、利用者の質問に関連性の高い情報を検索して結果を提示するQ&Aシステムを導入しています。今後は対話型AIを含む先端テクノロジーを活用し、さらに精度を向上させていきます。

ポイント 監査関与先が得られるベネフィット
  • 各種論点に関連する会計基準、監査基準、ガイダンス等を自動で抽出。日本基準およびIFRSに対応
  • 不正手口等から過去の不正事例の検索も可能
  • AIにより関連度が高い順に検索結果を表示
  • 監査チームでの迅速な検討が可能となり、貴社へのタイムリーな質問対応が可能

財務諸表を含む開示書類の検証手続の自動化

開示書類検証支援ツール(DisclosureBot_ai / Disclosure Workspace)
AIを活用し、監査済み財務諸表をもとに作成された有価証券報告書などの開示書類の検証作業の自動化・効率化を実現しています。

本ツールは継続的に機能改善・強化を行っています。現在は宝印刷株式会社が発足した「監査・開示 DX 研究会」および株式会社プロネクサスが発足した「監査・開示業務効率化検討会」に参加し、より効率的なデータ取得の実現に取り組んでいます。

AIで進化する監査-4
AIで進化する監査-5
ポイント 監査関与先が得られるベネフィット
  • 計算チェックだけでなく、開示書類内部(本表と注記)の整合性チェックや、前期トレースも自動で実施
  • チェックおよびトレース証跡も自動で記載し、監査調書の作成をサポート
  • 計算書類、四半期報告書やIFRS・ファンドにも対応
  • 検出事項のリスト化と進捗管理や監査調書の作成までツール内で完結
  • 自動化による開示チェック業務早期化
  • 単純な計算ミスや、内部不整合等、人的ミスの抑制
  • アウトプットを適宜共有することで、修正依頼・確認のコミュニケーションを効率化(リモート環境に最適)

執筆者

あずさ監査法人
Digital Innovation部

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