Audit Analytics©：Magnet

■Magnetの仕組み

機械学習による異常な金額の仕訳抽出

機械学習における、統計的手法の一つである決定木分析を用いて、仕訳データをグループに分類し、グループごとに比較を行います。分類を行ったグループ内で、平均金額を基準としたスコアを設定し、異常である可能性が高い仕訳を特定します。

■機械学習で異常を発見

レコメンドアルゴリズムによる異常な組み合わせの仕訳抽出

Magnetでは機械学習に加えて、レコメンドアルゴリズムを用いて異常な仕訳を抽出します。レコメンドアルゴリズムの指標であるリフト値を活用し、膨大な仕訳の組合せ一つ一つをスコアリングします。そのスコアにおいて、設定した基準のリフト値よりも低くなるものを識別します。リフト値の小さな仕訳はめったに使用されない仕訳の組合せとなるため、誤謬や不正のリスクとして識別が可能です。また、これらのめったに使用されない仕訳の必要有無についても検討することが可能になり、被監査会社と監査人の議論をより深化させることに貢献します。

■レコメンドアルゴリズムで異常を発見