『間違い探し』
- それは、AIとヒトの職業において合理的棲み分けの、一つの在り方になるでしょう。
#間違い探し #会計監査 #会計原則 #公認会計士
#企業会計 #コンプライアンス
- Andyの雑記帳blog (andy-e49er) @Accurasal
企業会計の不正を見抜くチェック作業は、財務会計の帳簿に計上されている各種の数値、その相互関連性を紐解いて行くこと。だから地を這うような地道なもので、派手さはない。さらに問題なこととして、その相手企業にとっては粗探し的なものとなる性質なのだ。まさにこれを担当する会計士たちにはあきらかに不人気なのだろう。会計士でなくてもそこは分かる。
会計や税務の大手事務所であるBig4などを辞める人（特に若手の『公認会計士』）が近年多いのだと聞く。つい先日そんな報道を目にした。
だからこれか。間違い探しをAIにやらせる。これこそ合理性に富み、効果的で "良い使い方" なのではないかと。ここから分かることは何か。
▶︎AIに判断させるためのLearningに使える材料(ケースデータ)を持っていることに意味がある。競争力の源泉になるということ。
記事へのリンク🔗⬇️
https://twitter.com/shibuya_nikkei/status/1690511058509905921?s=46
ここでの要点は何か？ （科学的な数値データなどのいわゆるビッグデータではなくて、）法律や会計原則に基づく計算時の「失敗」ミスは何か・間違いはどこにあるか、そして何か、ということのさまざまな事例だろう。その上の判断力、いゃ判定する見極め方。ケースを読み取る自力、地力、その計算知力、になるのだろう。これはコンピュータが最も得意とすることだろう。
企業会計の "間違い探し" だから各経理数値の結果を算出する公式をAIに学ばせる。それを基にAIが会計数値の相互チェック(突き合わせ、照らし合わせ)すればそれで良い。
- 計算チェックをさせ、膨大な報告数値に埋もれた矛盾を探し出す
- その源泉がどことどこに潜んでいるのかを見つけて、あとは
- 会計士や会計士補なんかがその結果を検証しレポートに整理する
- 最後に知見ある責任者が総合評価を下す
そんな一連プロセスになるのだろうか、と門外漢ながら机上で想定をしてみました。
さて、この考えを横展開すれば…。メーカーの工場内。各製造工程で集まる結果の統計的数値データから、品質管理の問題点を浮き彫りにする。それを基に工程改善や品質改革につなげることは「あり」だろうと考えた。製造DXとAIによるプロセス改革…カイゼンの新たなやり方が開けそうだし、製造ソリューションとして製品化できそうだ。
