トーマツ、不正会計をAIで検知

コメント

選択しているユーザー

• 古見 彰里

  グラビス・アーキテクツ株式会社代表取締役

  ・2023年08月13日

  AIの方が間違いなく精度高く不正を検知できるだろう。逆に会計士のvalueの再定義が必要だろう。

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2023年08月14日

  「過去に誤りや不正で訂正した約300社の財務報告書をAIが学び」
  過去10年として約3000件。ちょっと少ない気もしますが、どうなるか見届けたいところ。
  
  ちなみに、皆さん異常パターンの有無を気にされていらっしゃいますが、正常なデータだけを見せて異常を判断させるような技術もあります。いわゆるアウトライヤー検出です。たとえば工場のラインの異常検知などにも使われます。もちろん、異常データがふんだんにあると通常の検出アルゴリズムが使えるのでもっと精度は上がります。
  
  良い論文かどうかわかりませんが、サーベイ論文があったので貼っておきます。
  
  Outlier Detection using AI: A Survey
  https://arxiv.org/abs/2112.00588
• 大場 紀章

  エネルギーアナリスト/ポスト石油戦略研究所代表

  ・2023年08月13日

  こういうのも防げると良いですね
  
  イオンの秘密情報をセブン＆アイに「会議資料として提供」　デロイトトーマツコンサルティングが謝罪
  https://newspicks.com/news/7202125
• 比屋根 一雄

  三菱総合研究所 執行役員兼研究理事 生成AIラボセンター長

  ・2023年08月14日

  これは異常検知AIの一種ですので、過去の不正パターンと正常パターンの識別問題として機械学習させるのが王道でしょう。しかし、不正パターンが多様で少ないと上手く学習できません。まずはルールベースが確実かもです。
  
  むしろ正しい会計を大量に学習して、外れ度合いを評価した方が精度が出るかもしれません。その場合、不正理由を推測するAIも別途必要になりそうですが。