内部監査の高度化・効率化のために、監査プロセスやモニタリングにAIを導入することに関心を持つ人は多いですよね。
本記事では、内部監査におけるAIの活用について解説します。
内部監査においてAIはどのような業務に活用できるのか、AI活用の現状と具体的な事例を紹介します。
最後に、内部監査におけるAI活用の今後の展望もお伝えします。
内部監査におけるAI活用の紹介
AIは、内部監査をはじめ、様々な場面でその活用が見られるようになりました。AIは、データ分析、パターン認識、自然言語処理など、さまざまなタスクにコンピュータシステムを応用したものです。AIは、リスクマネジメントやビジネスプロセスの改善など、大規模なデータ分析や構造化された推論を必要とする複雑なタスクに特に適しています。内部監査プロセスにAIを導入することで、組織はプロセスの有効性と効率性を向上させることができます。
内部監査においてAIがサポートできるタスクとは？
AIは、内部監査におけるさまざまな業務をサポートすることができます。
AIがサポートする最も一般的なタスクには、リスク評価、データ分析、自然言語処理、検索とモニタリングなどがあります。
これらのタスクは、内部監査人が潜在的なリスクを特定し、データを分析して異常を特定し、データのパターンを検出して不正の領域を発見し、ビジネスプロセスに誤りや漏れがないかを監視するのに役立つことがあります。AI支援技術を活用することで、組織は内部監査プロセスの有効性と効率性を洞察することができます。
内部監査におけるAI活用の現状
内部監査におけるAIの活用はまだ初期段階ですが、急速に拡大しています。組織は、AI支援技術を監査プロセスに導入し始めており、大半の組織がデータ分析や自然言語処理などのプロセスを自動化するためにAIを使用しています。さらに、多くの組織が、リスク評価やモニタリングなどのより高度なタスクにAI支援技術を活用し始めています。組織がプロセスを最適化する新たな方法を模索する中で、内部監査におけるAIの活用はますます一般的になりつつあります。
AIが支援する内部監査の例
AIが支援する内部監査の一例として、AIが支援するリスク評価システムの利用が挙げられます。このようなシステムは、データを分析して潜在的なリスクを特定し、特定の問題が発生する可能性についての洞察を提供します。例えば、AIを活用したリスク評価システムは、財務データを分析し、不正やその他の不正が行われている可能性のある領域を特定することができます。
また、AIによる内部監査の例として、自然言語処理（NLP）システムの利用が挙げられます。NLPシステムは、文書や会話を分析し、潜在的な問題や不正を検出するために使用することができます。例えば、NLPシステムは、従業員とのやり取りを分析し、不正行為につながる可能性のある影響を検出することができます。
AIを活用した内部監査の将来性
近年、AI（人工知能）技術が急速に進歩しており、様々な分野で活用されています。内部監査においても、AI技術を活用することで、より効率的で正確な監査を行うことができるようになると期待されています。
例えば、AIを活用することで、データの分析や可視化がよりスムーズに行えるようになります。また、AIを活用することで、監査業務にかかる人的負担を軽減することができるようになります。
さらに、AIを活用することで、監査スコープをより広げることができるようになります。例えば、AIを使用することで、大量のデータを素早く分析することができるため、監査対象をより広げることができるでしょう。
