10月13日、 ハノイでブイ・クオック・ズン国家監査副総監が「新時代の監査～AIによる監査能力の向上」をテーマにした国際会議に出席し、開会の辞を述べた。
ワークショップには、中央機関、ACCA、国内外の監査会社、銀行、研究機関、大学、金融および監査分野の専門家協会から120人の代表者が集まりました。
AIのおかげで監査は「リアクティブ」から「プロアクティブ」へとどのように変化しているのか
ワークショップの開会式で、国家監査副長官のブイ・クオック・ズン氏は、「人類史上、今日ほどテクノロジーが急速かつ劇的に変化した例はかつてない」と述べた。ズン氏によると、AIは製造業、金融業、医療、 教育など、あらゆる産業を変革しつつあるという。
彼は、行政の透明性と説明責任を確保するという使命を持つ監査業界も、この流れから外れているわけではないと指摘した。また、州会計検査院副長官は、監査人にとってAIは単なるツールではなく、思考と行動様式を改革する機会でもあると述べた。
「新時代の監査 - AIによる監査能力の向上」をテーマにした国際会議に出席するブイ・クオック・ズン国家監査副長官（写真：SAV）。
彼によると、監査は証拠と推論に基づいています。従来のモデルでは、時間とリソースの制約により、監査人は代表的なサンプルを選択し、それらから全体像を推論しなければなりません。これにより、監査対象範囲が制限され、継続的なデータの流れに対応することが特に困難になります。
しかし、AIとビッグデータ分析の登場は転換点を迎えました。監査人は「個別のピクセル」ではなく、データセット全体をスキャン・分析できるようになり、信頼性の向上、主観的なバイアスの低減、そして評価の一貫性の向上を実現しています。同時に、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理アルゴリズムは、膨大な非構造化文書や記録のリポジトリを、アクセス、検索、照合、そして説明が可能な情報へと変換します。
その時、監査は後からの検出に留まらず、エラー、無駄、不正の傾向を予測して早期に介入することができます。これは、事後対応から積極的対応への一歩です。
ユン氏は、多くの最高監査機関が事後監査から包括的なモニタリングとリスク予測へと移行していると指摘した。政策の真の影響を評価するために、単なる相関関係を超えた因果分析手法が導入されている。
同時に、大規模言語モデル (LLM) に基づく仮想監査アシスタントにより、自動検索、調整、およびドラフト作成が可能になり、毎月数千万件の給付金取引を継続的に監視することが、もはやアイデアではなく、運用上の現実になっています。
これらの成功の背後には、複数のソースのデータを統合して機関間の「データ サイロ」を解消し、機械学習、自然言語処理テクノロジ (機械がテキストを理解して分析できるように支援)、地理情報システム (空間的な場所にリンクされたデータの監視を支援)、およびクラスタリング手法 (監視対象オブジェクトの「360 度ビュー」を形成するための関連ルールのマイニング) を導入したことが挙げられます。
監査業界のリーダーたちは、これは技術的な詳細ではなく、公的監査専門職にとっての「定期的な結論」から「継続的な監視」、「少量のサンプル」から「完全な分析」、「過去の記述」から「未来の予測」へのパラダイムシフトであると強調しています。
彼はまた、監査分野に人工知能を早期に導入した国々の経験にも言及した。
米国では、政府監査院（GAO）が連邦政府の金融、 医療、銀行のリスク監視に AI を導入し、時間を大幅に短縮し、分析の範囲を拡大し、証拠の重みを高めました。
英国では、英国会計検査院（NAO）が社会福祉、医療、公共契約にAIを適用し、AIを安全に使用するための「プレイブック」を構築して、詐欺防止を通じて予算の節約に貢献しています。
パキスタンでは、AI を活用して年金受給者の「幽霊年金受給者」を 128,000 件検出しました。これは、データをインテリジェントに接続することで得られる力の証です。
州監査局が6つのAIアプリケーションでテクノロジーエコシステムを構築
国家監査副長官のブイ・クオック・ズン氏によれば、ベトナムもこの傾向から外れているわけではない。
実際には、ベトナムの公開データの量と複雑さは、従来の監査方法（主にサンプリングに依存）がカバーできる範囲を徐々に超えています。
10月13日午前、ブイ・クオック・ズン国家監査副総監がワークショップに出席し、開会の辞を述べた（写真：SAV）。
ユン氏は財務省傘下のいくつかの機関の例を挙げた。
ベトナム社会保障局では、毎月1,700万人が社会保険の強制加入者であり、年間9,600万枚の健康保険証が発行され、保険金支払いに関連する2億件以上の健康診断・治療が処理されています。また、税務局では、昨年末までに95万社以上の企業が電子申告を行い、約1,600万件の記録と約1億5,000万件の申告書を提出しました。
ダン氏によれば、これらはリアルタイムで継続的に更新される膨大なデータ画像であり、従来の手作業によるアプローチで処理し続けると、体系的なリスクを見逃し、監査結論の信頼性が低下するリスクがあるという。
国家監査は、データ プラットフォームを構築し、主要な省庁や部門と連携して共有し、ストレージと処理のインフラストラクチャを準備し、同時に公的監査の専門的な問題を直接解決する AI プロジェクトを実施するという積極的な道を選択しました。
したがって、この機関はビッグデータ プラットフォームを開始し、適切なテクノロジ アーキテクチャを選択し、財務省、ベトナム社会保障局、国家銀行と接続して共有し、監査分析に使用できる 1 億件を超えるレコードのデータ ウェアハウスを作成しました。
「私たちは監査技術エコシステムを構築し、予算データ分析、リスク評価、金融取引審査、公共投資モニタリング、グリーン支出評価に至るまで、6つのAIとデータアプリケーションソフトウェアを実際に導入しています。これらの初期結果は、AIが監査人に取って代わるのではなく、監査人をより強力で、より正確で、より深いものにすることを裏付けています」とユン氏は述べています。
最後に、ユン氏は、AI は違反をより迅速に検出するだけでなく、リスクを予測し、政策を推奨し、公共財政管理の意思決定をサポートすることにも役立つと断言しました。これは、「事後監査」から「スマートで積極的なリアルタイム監査」への移行という精神に沿ったものです。
出典: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/pho-tong-kiem-toan-nha-nuoc-bui-quoc-dung-ai-tai-dinh-hinh-nghe-kiem-toan-20251013103016681.htm
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