Point
- 過去不正があった財務諸表の特徴を機械学習し、そのような特徴を有する財務諸表に対して不正発生のリスクが高いと判定するモデル。
- 不正リスクを0～1の数値で表現し、数値が高いほど、不正リスクが高いという評価となる。
- ハイスコアの要因を指標単位で特定し、必要な監査手続につなげる。
利用データ
有価証券報告書
不正リスク検知モデル（Fraud Risk Scoring_ai）
過去に発生した不正事例および訂正報告案件をもとに、企業の会計不正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。また、国立大学法人一橋大学との共同研究により、AI・機械学習を用いて、勘定科目レベルで不正会計を検知するモデルを開発し、2020年2月に特許を取得しました。この技術を活用することで、不正リスクの早期発見・対話につなげることが期待できます。
監査関与先が得られるベネフィット
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
関連リンク
外部リンク
> 機械学習手法を用いた勘定科目レベルの異常検知（論文）
ここで紹介するサービスは、公認会計士法、独立性規則および利益相反等の観点から、提供できる企業や提供できる業務の範囲等に一定の制限がかかる場合があります。
詳しくは有限責任 あずさ監査法人までお問い合わせください。
監査DXや経理DXについて、KPMGのプロフェッショナルにお問合せください
KPMG Japan Insight Plusは、KPMGジャパンの会員制ウェブサイトです。記事、動画、セミナー、メールマガジン等を通じ、ビジネスのプラスとなるインサイト（洞察・考察）を会員の皆様にお届けします。