EY新日本、リアルタイム監査の本格運用を開始

導入の目的

EY新日本では会計仕訳の異常検知を行うアルゴリズムを開発し、2017年10月からパイロット運用を行いましたが、これまで仕訳データの抽出から転送、加工まで多くの手作業が発生していました。EYリアルタイムコネクトでは、監査先企業のITシステム上にあるデータベースからのデータ抽出、EY新日本へのデータ転送、加工及び異常検知アルゴリズム（AI／機械学習）の計算から異常検知結果の視覚化、監査チームへのアラート通知までの一連の工程を自動化することにより、リアルタイムなリスク識別を可能とし、未来の監査（継続的監査手法）を技術的な側面から支援します。
 

期待される効果

監査の全期間にわたって、高頻度で継続的なデータ分析について、人手を介さずに実施することで、監査品質の向上だけでなく、監査手続の効率化、平準化、早期化が実現します。また監査先企業に対して、早期にリスクを検知し、監査人のインサイトを提供することでサプライズのない監査が可能です。

EYリアルタイムコネクトでは、データの抽出、転送を自動化することで、データ分析のために必要な膨大なデータを安全、かつ、迅速に監査先企業からEY新日本に送信することができます。また、データ格納作業を手動で行う必要がなくなり、監査チームはその時間をデータ分析の高度化に活用できます。さらに異常検知結果を自動的にメールでアラート通知する機能も備えていることから、監査チームはリアルタイムで異常検知結果を把握し、監査手続に役立てることができます。

AI／機械学習を活用した会計仕訳の分析手法のより詳しい解説は、以下のEY Japanのウェブサイトからご覧ください。
・仕訳データによる高解像度財務分析手法 | 情報センサー2020年2月号
 

今後の展開

今後は監査先企業におけるITシステムからのデータ抽出の自動化や取引レベルの異常検知アルゴリズムを組み込んだデータ分析の自動化を実現している監査業務への導入を順次進めていくとともに、会計・開示システム提供先との連携やオープンデータの活用を継続的に進めていく予定です。EY新日本はAIを活用したリアルタイムなデータ自動連携、リスク識別の追求を可能とする未来の監査（継続的監査手法）を実現していきます。
 

EY新日本が目指すリアルタイム監査（継続的監査手法）

リアルタイム監査（継続的監査手法）についてはこちらからご覧ください。

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