事例紹介

内部監査の高度化事例

大手銀行でのデータ活用による内部監査の高度化

内部監査の効率性向上と高度化のために、支店活動の属性情報について統計分析を行い、詳細な属性情報に基づいた評価ルールの策定を行いました。

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■クライアント

オセアニアの大手銀行

■背景

クライアントの内部監査チームは、支店の重点監査対象先の抽出方法を模索していました。また、内部監査全般の効率性の向上や高度化を課題として認識していました。

■目的

1) 先進的な分析モデルの採用により、効果的な監査を行うために注視すべき支店情報の抽出や、各支店の相対的な評価を行う。
2) 次回の内部監査における重点対象支店候補をその理由とともに示す。

■ソリューション

1) 支店活動に関連するデータを属性情報から約10の大きな区分に分類しました。
2) 約800の属性情報に対して、先進的な統計分析手法である自己組織化マップ(SOM)を適用し、類似性の高い支店をクラスター化しました。
3) 各クラスターの特性を、詳細な属性情報を用いて9のリスク領域について評価し、監査の視点での危険度(監査すべき度合い)をスコア化しました。
4) 分析結果を基に、各クラスターのリスク評価を属性情報とともに一覧表示するダッシュボードを作成しました。

■実施結果

1) クライアントは、次回の内部監査における対象支店の優先度を定量的に決定することができました。その結果、監査業務の効率性・有効性がともに向上しました。
2) 分析に利用した情報、モデルの出力情報をダッシュボード上に“見える化”することで各クラスターに属する支店の長所・短所が明確になりました。

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