監査とコンプライアンスのためのAI：時点的なパニックの代わりに継続的なモニタリング
監査はストレスフルだ。監査役がやってくる。何千もの取引の裏付け文書を見つけなければならない。統制をテストする。プロセスが守られたことを証明する。例外を説明する。
証拠集めに奔走する。サンプルを集める。監査ファイルを作る。質問に答える。大したことが見つからないことを祈る。
内部統制には常時監視が必要である。職務の分離。承認ワークフロー。アクセス権仕訳のレビュー。ほとんどの企業は監査時に年に一度チェックする。問題は何ヶ月も発見されないまま放置される。
規制は変わり続ける。新しい会計基準。税務ルールの更新。業界の要件。誰かがあなたに適用されるものを追跡し、コンプライアンスを確保しなければなりません。
これはチェック作業だ。パターン検出。例外識別。ルールの監視。AIはまさにこのために構築されている。
AIは監査人や判断の代わりにはならない。トランザクションを継続的に監視する。例外が発生するとフラグを立てる。文書を自動的に作成します。監査中に問題を発見するのではなく、早期に発見できるようにします。
監査とコンプライアンスの課題
従来の監査とコンプライアンスはポイント・イン・タイムである：
年次監査：
監査役が現れる。取引のサンプルをテストする。月末または期末の残高を見る。プロセスが守られているかチェックする。彼らが見つけた問題は、数ヶ月前に起こったものだ。簡単に修正するには遅すぎる。
四半期ごとのレビュー
頻度が少し増えたが、それでもポイント・イン・タイムだ。後ろ向き。すでに財務に影響を及ぼしてから問題を発見すること。
コントロールテスト：
25または50のトランザクションのサンプルをテストする。そのサンプルが母集団全体を代表していることを願う。他の何千ものトランザクションの中に何も漏れていないことを祈る。
手動モニタリング：
コントローラーと経理マネージャーの抜き打ちチェック。仕訳を見直す。異常な取引を探す。しかし、すべてをチェックすることはできない。サンプリングと判断に頼る。
コンプライアンスの追跡：
誰かが規制の変更を追跡する必要がある。影響を判断する。プロセスを更新する。スタッフを教育する。ついていくのは大変だ。
その結果：監査まで問題が隠れる。誰も気づかないうちに、コントロールが数ヶ月間意図したとおりに機能しない可能性がある。コンプライアンス上の問題が累積する。
AIはこれを、定期的なチェックから継続的なモニタリングへと変える。
AIが監査とコンプライアンスにもたらすもの
トランザクションを継続的に監視
サンプリングの代わりに、AIはすべての取引をチェックする。毎月ではない。四半期ごとでもない。継続的に。
ルールベースのモニタリング：
あなたはルールを定義します。AIはすべての取引をそのルールに照らし合わせてチェックする：
- $50Kを超える仕訳には承認が必要
- ポリシーの上限を超える経費報告には取締役のサインが必要
- POのないベンダーへの支払いには説明が必要
- 会社間取引はバランスしなければならない
- 収益認識は基準に従わなければならない
ルール違反？AIは即座にフラグを立てる。来月のレビューではありません。今すぐだ。
100%はサンプリングではなくテスト：
監査人がサンプルをテストするのは、すべてを手作業でテストするのは不可能だからだ。AIはすべてをテストする。すべての取引を。毎日。
問題があればすぐに見つかる。もし問題がなければ、コントロールがサンプルだけでなく母集団全体に対して有効であるという証拠が得られる。
リアルタイムアラート：
問題が検出されましたか？すぐに通知。メール、Slack、Teams、モバイルプッシュ。チームに合った方法で。問題は新鮮で修正可能なうちに対処できます。
異常を自動的に検出
特定のルールに違反しない問題もある。ただ異常なだけだ。AIはそれに気づく。
統計的な異常：
取引額がこの口座の平均値から3標準偏差離れている。正当な可能性があります。エラーかもしれない。確認する価値がある。
パターンブレイク
このベンダーの月給は通常$5,000～$7,000。今月は$25,000だ。何が変わったのか？
タイミングの異常：
四半期最終日の午後11時47分に投稿された大きな日記。問題ないかもしれない。収益管理かもしれない。見直しのフラグを立てる。
人間関係の異常：
売上高は20%増加したが、輸送費は横ばいだった。通常は両者は一緒に動く。なぜ今回は違うのか？
ユーザーの行動異常：
このユーザーは通常、月に5～10件の日記を投稿する。今月は47件も投稿している。どうしたんだ？
AIは非難しない。フラグを立てる。「これは異常だ。誰かがチェックすべきだ"あなたのチームは調査し、問題ないことを確認するか、問題を発見する。
コントロールを自動的にテスト
内部統制にはテストが必要である。通常、年1回または四半期に1回、サンプリングにより実施される。AIは継続的にテストを行う。
職務の分離：
AIがチェックする：同じ人が作成し、承認したか？同じ人が発注し、受け取ったのか？同じ人が入力し、転記したか？違反は直ちにフラグが立てられる。
承認ワークフロー：
処理の前に承認が得られたか？承認は権限のある人からなされたか承認額は取引規模に対して十分だったかすべての取引をチェックしたか
アクセス制御：
誰が何にアクセスできるのか？誰かのアクセス権が、その役割を超えて拡大されていないか？解雇された従業員はまだシステムで有効なのか？AIは絶えず監視している。
和解の遵守：
勘定科目の照合は予定通りに行われているか？照合はレビューされているか？調整項目は迅速に処理されているか？AIはそのすべてを追跡する。
ポリシーの遵守：
経費規定では、食事は$75となっている。誰かが $120 を提出。ポリシーによると、海外出張には副社長の承認が必要。誰かがそれをせずに予約した。AIがポリシー違反を検出。
結果：コントロールが機能していること、あるいは機能していないことを正確に把握し、すぐに修正することができる。
監査書類の作成
監査役が到着すると、彼らは書類を要求する。AIはそれを用意している。
自動監査証跡：
すべての取引について、AIは文書を作成する：
- 誰がいつ作ったのか
- 誰がいつ承認したか
- どのような裏付け資料があるか
- テストされたコントロールとその結果
- 例外とその解決方法
完全な軌跡。手作業による記録は不要。
整理された証拠：
監査人は取引を種類別に見たいのか？金額別？日付別？AIはすべてを好きなように整理する。ファイルを探し回る必要はありません。
例外報告：
以下は、コントロールに違反したすべての取引である。それぞれがどのように解決されたかを示す。ここに、ポリシーを上書きするための承認がある。すべて文書化され、整理されている。
コントロールテストの結果：
サンプルではなく、すべてのトランザクションをテストした。これがテスト方法です。これがその結果です。これがコントロールが機能している証拠です。サンプルからの外挿は必要ない。
補足資料
この取引には請求書が必要ですか？AIにはリンクされています。POは？リンクされている。承認メールは？リンクされている。領収書は？リンクされている。すべてを一箇所に。
2週間かけて監査資料を集める代わりに、AIがすでにまとめたものを2時間で見直す。
規制変更の追跡
規制は常に変わります。AIは、あなたが遅れを取らないようサポートします。
関連情報源を監視する：
FASBの発表国税庁の最新情報業界規制当局の発表州税の変更AIはあなたのビジネスに関連する情報源をモニターします。
重要なことのためのフィルター：
すべての変更があなたに影響するわけではありません。AIは、あなたの業界、構造、業務に基づいて、関連するものを識別します。
影響をまとめる：
新しいリース会計基準？AIは、何が変わり、財務にどのような影響を与えるかを要約している。法的なアドバイスではなく、情報を提供するための要約です。
フラッグの期限
発効日遵守期限。出願要件。AIが重要な日付を追跡するので、見逃すことはありません。
プロセスの変更を提案する：
法規制の変更に基づき、AIが更新が必要なプロセスを提案します。チームのコンプライアンス計画の出発点となります。
解釈と実行には専門知識が必要だ。しかし、AIを使えば、変更をいち早く知ることができ、何も見逃すことはない。
不正リスク指標の特定
AIは不正を証明することはできない。しかし、調査が必要なパターンにフラグを立てることはできる。
異常な取引パターン：
承認基準ギリギリのベンダー請求書。丸め金額が繰り返される土日祝日の取引異なるベンダーからの連続した請求書番号。
行動上の赤信号：
異常な時間にシステムにアクセスするユーザー手作業による異常な量の仕訳入力コントロールの無効化通常の役割を超えたシステムへのアクセス
ベンダーのレッドフラッグ：
入札プロセスを経ない新規業者。ベンダーの住所が従業員の住所と一致している。複数の業者が同じ銀行口座を持っている請求だけして納品しない業者。
財務上の赤信号：
棚卸資産の調整額は常に減額され、増額されることはない。四半期末直後の返品。期末間際の勘定科目間の組替え。
これらは何の証明にもならない。しかし、調査する価値はある。AIが注目させることで、何千もの通常の取引に紛れ込まずに済む。
これが意味するもの
CFOおよび財務リーダー向け
決算発表の前によく眠る
統制が継続的に監視され、問題が早期に発見されれば、サプライズは少なくなる。監査準備中に問題が見つかった」という慌てふためくことも少なくなる。
監査コストの削減：
文書が整理され、統制が継続的にテストされていれば、監査はより迅速に行われる。監査が迅速化すれば、コストも削減できる。監査費用を30-50%節約できる企業もある。
より良い内部統制：
ポイント・イン・タイム・テストは、コントロールがサンプルに対して機能したことを示すだけである。継続的なモニタリングは、すべてのコントロールが機能していることを示す。より良い証拠。より高い信頼性。
問題の早期発見：
数ヶ月ではなく、数日で問題を見つける。小さいうちに修正する。開示が必要な重大な弱点を避ける。
規制遵守の自信：
関連する変更を把握する。期限を把握する。プロセスが更新されていることがわかる。重要なことを見逃す心配が減る。
コントローラーおよび経理マネージャー向け
監査中に奔走するのはやめよう：
ドキュメンテーションの準備完了。管理テストが行われている。例外レポートがある。コンパイルの代わりにレビューを行う。
エラーを早期に発見する：
GLコードが違う？すぐに見つかります。承認漏れ？すぐに見つかる。後で監査人に説明するのではなく、今すぐ修正しましょう。
コントロールが機能している証拠：
25のトランザクションをテストし、合格した。その代わりに、"15,000のトランザクションをすべて継続的にテストし、その結果がこれです"。
消火活動ではなく、改善に集中すること：
問題が即座に指摘されれば、常に新しい問題を発見するのではなく、根本的な原因を解決することができる。
より良い経営報告：
コントロールの有効性について、サンプルからの推定ではなく、実際のデータを用いてCFOおよび監査委員会に報告する。
監査役（内部および外部）
より良い監査証拠：
サンプリングに代わる集団テスト完全な監査証跡。整理された文書化。これは監査意見のより良い証拠となる。
監査の迅速化：
情報収集の時間を減らす。判断とリスク領域により多くの時間を割ける。監査完了までの時間が短縮
判定エリアに焦点を当てる：
定期的なコントロールテストを実施。見積り、評価、経営判断の分野に時間を費やす。より価値の高い監査業務を行う。
継続的な保証の機会：
内部監査にとって、これは継続的な保証プログラムを可能にする。定期的な監査の代わりに、年間を通じてモニタリングを行う。
一般的な監査とコンプライアンスのシナリオ
職務分掌の監視
あなたのポリシー同じ人が請求書を作成し、承認することはできません。
AIはすべての請求書を監視している：
- ユーザーAが作成した請求書
- ユーザーAが承認した請求書
- 職務分掌違反が発覚
- 会計マネージャーにアラート送信
- マネージャーが調査する：ユーザーAは休暇中の誰かをカバーし、別の承認のためにルーティングするのを忘れた。
- 請求書が適切な承認者に再ルーティングされる
- コントロールの弱さを議論するために記録されたインシデント
問題が発見され、直ちに修正された。年末の監査では発見されなかった。
異常な仕訳の検出
AIは仕訳を監視している：
- 四半期の最終日に計上された大規模な手動の仕訳
- エントリーは翌四半期の初日に取り消される
- エントリーは最小限の書類のみ
- 収益管理リスク指標と一致するパターン
- コントローラレビューのためのフラグ
- 会計監査人が調査既知の費用に対する正当な発生、文書が不十分
- 追加書類を入手、添付
- 遡及して審査・承認される
合法的な出場だったが、AIが監査より先に書類の弱点を見つけた。
ベンダー・マスター不正防止
新しいベンダーがシステムに追加されました：
- AIがベンダーの住所と従業員の住所を照合
- 一致：ベンダー住所がAP事務局員の自宅住所と一致
- コントローラーとCFOへの即時警告
- 調査開始
- 従業員が虚偽の請求書を提出するためにシェル・ベンダーを設立していたことが判明
- 最初の支払いが処理される前に不正行為を阻止
AIによる監視がなければ、このような事態は何カ月も何年も発見されなかったかもしれない。
監査準備
監査役が年次監査のために到着：
- PBC（クライアントから提供される）リストを要求する
- AIはPBCのほとんどを自動生成する：
- 試算表は？生成されます。
- リードスケジュール？生成される。
- カテゴリー別の取引サンプル？生成されます。
- コントロールテストの結果は？人口の100%についてすでに実施済み。
- 例外レポート？準備はできている。
- サポート文書？整理され、リンクされている。
以前は2週間かかっていた準備期間も、今では2日で見直しと最終確認が終わる。
AIにできないこと
AIはモニタリングや文書化に威力を発揮する。しかし、それには明確な限界がある：
法的な判断はできない：
この会計処理はGAAPに準拠しているか？開示すべきか？これらは会計の専門知識と判断を必要とする。
コントロールをデザインすることはできない：
AIはコントロールが機能するかどうかをテストすることができる。しかし、どのような統制をとるべきかを設計することはできない。それにはビジネスとリスクを理解する必要がある。
監査意見を提供することはできない：
監査人は専門的判断に基づいて意見を述べる。AIは証拠とテスト結果を提供する。意見には人間の専門知識が必要。
複雑な規則を解釈することはできない：
AIは規制変更のフラグを立て、それを要約することができる。あなたの具体的な状況にどのように適用されるかを正確に判断するには、専門知識が必要です。
不正を証明することはできない：
AIは疑わしいパターンにフラグを立てる。調査や立証には、人間による分析、聞き取り、判断が必要だ。
ガバナンスに取って代わることはできない：
監査委員会取締役会の監督経営責任。これらは依然として人間の機能である。AIはそれらをサポートするが、取って代わるものではない。
AIはチェック、監視、文書化を見事にこなす。専門知識、判断力、説明責任は人間にある。
はじめに
最もリスクの高い、あるいは最も労力のかかる分野から始める：
最初にモニターするコントロールを1つ選ぶ：
職務の分離？承認ワークフロー？ポリシーの遵守？重要で明確に定義されたものを選びましょう。AIモニタリングの効果を証明する
明確なルールを定める：
AIには監視するための明確なルールが必要だ。「経費は合理的でなければならない」は曖昧すぎる。「$75を超える食事代は取締役の承認が必要」は明確。
少人数のグループへの警告から始める：
最初は全員にアラートを流さないこと。コントローラーか小規模チームにルーティングする。ルールを調整する。誤検知を減らす。それから拡大する。
利益を文書化する：
どれだけの問題が発見されたか。どれだけ早期に発見できたか。どれだけ監査時間を節約できたか。拡大のためのビジネスケースを構築する。
徐々に拡大する：
監視するコントロールを増やす。ルールを増やす。アラートを受け取る人を増やす。時間をかけて包括的なモニタリングを構築する。
監査役と協力する：
自分がやっていることを見せる。彼らの意見を聞く。彼らは、サンプリングよりも集団テストを重視するでしょう。これにより、監査範囲とコストを削減することができる。
継続的なモニタリングは一朝一夕にできるものではない。しかし、小さく始めて、時間をかけて構築することはできる。
ポイント・イン・タイム・パニックではなく、継続的モニタリングの準備はできているか？
企業ごとにリスクは異なる。管理体制も異なる。監査要件も異なる。規制も異なる。
私たちは、一般的なコンプライアンス・チェックリストを販売しているわけではありません。お客様の具体的なコントロールに目を向けます。貴社のリスク。監査要件
そして、あなたの環境に合ったAIモニタリングを構築する。現在と同じコントロールが可能です。定期的ではなく、継続的に監視するだけです。
まずは1つの分野から。継続的なモニタリングが有効であることを証明する。そして拡大する。リスクを低減し、時間を節約する実践的なコンプライアンス自動化。
