トーマツは1月7日、AIに過去の不適切な財務データを学習させることで、会社や勘定科目単位で不正検知が可能なモデルを開発したと発表した。2022年1月から本格導入するという。
不正検知モデルのイメージ図 [画像クリックで拡大]
今回同社が開発した不正検知モデルでは、予測性能に優れる「勾配ブースティング技術」を採用。AIに、2005年以降の上場企業の不正データを学習させ、複数の財務指標から不正企業との相違性を見出し、その結果をスコアリングするものだという。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確認することができるため、スコアがなぜ高いのかを説明することができるとしている。
網羅的な AI・アナリティクスアプローチのイメージ図 [画像クリックで拡大]
既に上場企業10社以上の監査において不正検出モデルを活用しており、今後2年間で100社以上の監査先で活用することを目指す。
同社は今後、不正検知モデルの性能向上に向けて、同意を得た監査先の財務情報をモデルに学習させるほか、市況データのバリエーションを増やすことで、特に海外子会社に対するリスク評価の精度向上を予定しているという。
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