テクノロジーとAIで監査を変革する

今日のビジネスの世界では、企業は毎年多くの財務取引を扱っているよ。法律や規制に従うために、これらの取引の正確な記録を保持する必要があるんだ。記録が正しいことを確認するために、企業は外部監査人を雇うことが多い。監査人は財務記録をレビューして、大きな間違いがないかチェックするんだ。彼らの目的は、記録が重大なエラーがないことの「合理的な保証」を提供すること。

監査の課題の一つは、プロセスが非常に時間がかかり、費用が高くつくことだよ。例えば、監査人は会社が報告した金額を確認するために、すべての販売をチェックする必要があるかもしれない。これは労力もかかるし、コストもかかる。多くの企業は、このプロセスをもっと効率的で安くする方法を探しているんだ。

#テクノロジーの監査における役割

テクノロジーの進歩のおかげで、自動化された監査システムが開発されたよ。これらのシステムは人工知能（AI）を使って取引を分析し、その正確性について予測を立てるんだ。例えば、AIシステムは現金の受け取り、販売データ、他の書類をレビューして、報告された値が実際の金額と一致しているか評価することができる。

監査におけるAIの需要は高まっているけど、これらのツールが高い正確性で結果を予測できるからなんだ。でも、デメリットもある。これらのAIシステムの正確性は、新しいデータに適用したときに保証されないんだよ。以前の結果が良く見えても、監査人はAIが異なる会社や異なる期間で同じようにうまく機能するとは限らないってこと。

これが監査人にとってジレンマを生む。彼らは手動のチェックの量を減らしたいけど、財務の正確性の推定が信頼できることも確認したい。AIを使ってプロセスを早めながら、AIがあまり正確でないかもしれない時でも、しっかりとした結果を提供できる方法が必要なんだ。

#問題の設定

この問題をシンプルに説明すると、ある企業が報告した取引の価値のうち、どれが間違っているかを見つけようとしている状況を考えてみて。例えば、取引の本当の価値が企業が報告したものとは違うとする。目的は、全取引のうちどれだけが誤って記載されているかの割合を推定することだ。監査人は異なる取引を見て、各取引の正確性を予測するスコアのような追加情報を集めるんだ。

監査人の目標は、すべての取引を調べることなく、誤記載の総量を良い推定を得るためにどの取引をレビューするかを決定すること。課題は、AIシステムからの洞察を取り入れつつ、取引の効率的なサンプリングを可能にする戦略を開発することだよ。

#リスク制限財務監査

リスク制限財務監査（RLFA）は、監査人が誤記載の額について信頼できる推定を提供できることを保証するために使われる方法なんだ。RLFAは、真の誤記載割合がありそうな範囲を示す信頼区間を生成する。目的は、手動の監査の数を最小限に抑えつつ、推定が正確であることを確保することだよ。

リスク制限アプローチを使うことで、監査人は最も重要な取引に焦点を当て、報告された数値の正確性を自信を持って決定するための十分な証拠を集めることができる。この方法は、監査人だけでなく、企業にとっても時間とリソースを節約するから有益なんだ。

#信頼区間

RLFAを達成する一つの方法は、信頼区間を使うことだよ。この方法では、定義された精度レベルで誤記載の割合の推定を提供する一連の区間を作るんだ。監査人がより多くの取引をレビューするにつれて、信頼区間は新しく得られた情報を反映するように更新される。

目標は、誤記載の割合についての不確実性を早く減少させること。監査人は、前回のレビューの結果に基づいてサンプリング戦略を調整できるから、問題のある取引に集中できる。この適応プロセスは、どの取引をレビューするかの順序を決めるのに役立つんだ。

#サンプリング戦略

正しいサンプリング戦略を選ぶことは、監査が必要な取引の数を最小限に抑える上で重要だよ。一つシンプルな方法は、取引を均等に選ぶことで、各取引が監査されるチャンスは等しいんだ。でも、これでは効率が悪くなることがある。特に、一部の取引が他の取引よりもはるかに大きい場合ね。

その代わりに、監査人は適応型サンプリング戦略を使って、取引は報告された値や他の関連スコアに基づいて選ばれることがあるんだ。例えば、財務的な影響が大きい取引は、監査で優先されるべきだよ。これらの高価値の取引を検出して焦点を当てることで、監査人はすべての取引を見直す必要がなくても重要な洞察を得られる。

#サイド情報の活用

サイド情報は、取引の正確性を予測するのに役立つ追加データのことを指すよ。これは、以前の監査から生成された情報やAI分析から派生したスコアかもしれない。監査戦略に正確に統合すれば、この情報はプロセスをもっと効率的にすることができる。

もしサイド情報が実際の取引値に密接に関連していれば、サンプリング戦略を大幅に改善できる。監査人は、サイド情報が誤報告の可能性があると特定した取引に焦点を当てることができるから、必要な監査総数を減少させることができる。

#コントロール変数

コントロール変数は、監査におけるサイド情報の活用を強化するための別の手法だよ。これは、予測された値と実際の取引に相関関係がある場合に使われるんだ。コントロール変数を使うことで、監査人はこの相関を考慮して推定を調整できるから、監査の全体的な正確性と効率が向上する。

この方法では、監査人が主要な推定の不確実性に対してサイド情報の影響を重視できる。さらに、推定値の全体的な分散を最小限に抑えながら、真の誤記載割合を推定するためのより洗練されたアプローチを可能にするんだ。

#実用的な影響

AIや進んだ統計手法を監査プロセスに統合することには、重要な実用的影響があるよ。手動の監査の量を減らすことで、企業はコストを節約し、効率を向上させることができるんだ。さらに、正確な推定を得るための体系的なアプローチを持つことで、財務報告の信頼性が高まる。

企業が利害関係者や規制当局からの厳しい監視に直面する中で、堅牢な監査手法の採用はますます重要になっているんだ。新しいデータに適応しつつ、テクノロジーを活用する能力は、透明性と正確性を追求する企業にとって競争上の優位性を提供する。

#結論

まとめると、監査は正確な財務報告を確保するための重要な機能で、新しい技術が監査人のアプローチを変えているよ。自動化されたシステムの開発、適応型サンプリング技術の使用、サイド情報の統合が、監査人に誤記載された財務値のより信頼性の高い推定を提供する手助けをしている。

ビジネスの環境が進化し続ける中で、効率的で効果的な監査手法の必要性はますます高まっていくよ。リスク制限財務監査や信頼区間のような高度な統計手法を使うことは、運用効率を維持しながら正確な財務評価を実現するための有望な道筋を提供しているんだ。