トーマツは1月7日、過去の不適切な財務データをAIに学習させることで、会社、勘定科目単位で不正を検知する不正検知モデルを開発したことを発表した。2022年1月から本格導入を開始する。

  • 不正検知モデルのイメージ図

    不正検知モデルのイメージ図

今回、トーマツが開発したのは、上場企業の過去の不正の傾向をAI・機械学習モデルに学習させた不正検知モデル。監査人は監査先から財務データを入手し、不正検知モデルにデータを投入することで、予測モデルによる不正スコアの計算が実施され、不正リスクが高い会社、勘定科目及び財務指標を識別できるという。これにより監査人は不正リスクの分析を効率的に行うとともに、従来は識別できなかった不正パターンの識別が可能だという。

予測性能に優れる勾配ブースティング技術を採用し、2005年以降に公表された有価証券報告書および訂正報告書に含まれる財務諸表と為替レート、物価指数などの市況データをAIに学習させ、複数の財務指標から不正企業と正常企業との相違性を見出し、その結果を不正企業との近似度としてスコアリングするという。

  • 網羅的なAI・アナリティクスアプローチのイメージ図

    網羅的なAI・アナリティクスアプローチのイメージ図

また、どの指標がスコアに影響しているのか、会社別の各指標の時系列推移や、指標値の算定に使用した勘定科目の実数値を詳細に確認できるため、AIが算出したスコアがなぜ高いのかを説明することが可能だという。あわせて、不正リスクが高いと評価された企業と類似した不正シナリオを持つ過去の不正企業を参照できる仕組みも構築している。

これにより、従前から活用してきた仕訳分析モデルや異常検知モデルと組み合わせて、不正リスク評価から、対応手続の立案まで網羅的にAI・アナリティクスを活用するアプローチを確立したとしている。