AIによる会計仕訳の異常検知アルゴリズムを実用化

EYのメンバーファームである新日本有限責任監査法人（以下、EY新日本）は、会計仕訳データからAIが取引パターンを学習して異常仕訳を自動的に識別するアルゴリズムを開発しました。先端デジタル技術の監査現場への活用を推進するため新設したDigital Audit推進部により、監査先企業に順次展開します。EY新日本は、当アルゴリズムを含む先端デジタル技術を駆使し、効率的で深度ある監査の実現を目指します。

異常仕訳の抽出は、監査人が一定の仮説に基づいて検索条件を設定し、これに該当する異常な仕訳を抽出する手法が行われています。これに対して当アルゴリズムは、AIの要素技術の一つである機械学習を用い、何万パターンにもおよぶ会計仕訳から、収益の過大計上や費用の過少計上などの異常な仕訳をAIが自動的に検知します。そして、監査人はAIにより抽出された異常仕訳の分析に集中できる十分な時間を確保することで、さらなる監査品質の向上を図ります。

EY新日本は、2016年7月に、公開情報（財務諸表など）に含まれる過去の虚偽や訂正の事例からAIが監査先企業の将来のリスクを予測する不正会計予測モデルを導入しており、現在、モデルの精緻化や非財務情報の拡充などを、不正会計予測研究の第一人者である東京大学大学院の首藤昭信准教授と協働で進めています。今回、公開情報よりも詳細で膨大なデータである内部の非公開情報を利用するアルゴリズムを新たに導入し、2つの技術をあわせて監査現場で活用することで、リスク識別や異常検知の高度化を目指します。