人工知能（AI）は監査専門職に新たな時代をもたらす

人工知能 (AI) が監査専門職に新しい時代をもたらす - 写真 1。

国家監査副長官ブイ・クオック・ズン氏が演説 - 写真：VGP/HT

人工知能 - 監査専門職の革新を推進

これは、10月13日にハノイで開催された国際会議「新時代の監査：AIによる監査能力の向上」におけるブイ・クオック・ズン国家監査副長官の見解である。この会議には、中央機関、公認会計士協会（ACCA）、国内外の監査法人、銀行、研究機関、大学、金融監査の専門家団体から代表者が集まった。

ブイ・クオック・ズン副会計監査官は次のように述べています。「歴史上、今日ほどテクノロジーが急速かつ劇的に変化したことはありません。人工知能は、製造、金融、医療、教育など、あらゆる分野を変革しています。そしてもちろん、行政の透明性と説明責任を確保する監査業界も、この流れから外れて立つことはできません。」

ブイ・クオック・ズン氏は、AIは単なるツールではなく、専門家の思考を刷新する機会でもあると強調しました。監査人は証拠と推論に頼りますが、従来のモデルは時間、人員、そしてサンプル数に制限があります。膨大なデータから、代表的なサンプルを抽出し、そこから全体を推論せざるを得ないため、結果が不完全で時代遅れになる可能性があります。

AIとビッグデータは、監査人が個々のピクセルを分析してエラー、不正、異常な傾向を検出するのではなく、データセット全体を処理する方法に革命をもたらしました。機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）アルゴリズムは、文書、契約書、報告書など、膨大な量のデータを、検索・照合・分析可能な情報へと変換しています。

そのおかげで、監査は監査後の検出で止まらず、公共支出のリスクを早期に予測して警告できるようになり、事後対応型から事前対応型へと移行しました。

ブイ・クオック・ズン氏は、世界の多くの最高レベルの監査機関が継続的な監視とリスク予測へと移行していると付け加えた。データの相関分析だけでなく、因果分析技術を用いて政策の影響を評価している。大規模言語モデル（LLM）に基づく仮想監査アシスタントは、現在、毎月数千万件の取引を監視・検索、比較、報告書作成を自動化できる。

デジタル監査エコシステムの構築：実践的なAIアプリケーション

ブイ・クオック・ズン副監査総監は、ベトナムは世界的な監査技術の動向に積極的に対応していると述べた。税金、保険、公共投資など、公的データの量と複雑さは、手作業による監査の能力をはるかに超えている。

例えば、ベトナム社会保障局は毎月1,700万人の加入者を処理し、健康保険証を発行し、年間数百万件の健康診断を行っています。また、税務局と同様に、2024年末までに95万社以上の企業が電子的に税金を申告し、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。これらは膨大なデータであり、リアルタイムで継続的に更新されます。従来の手作業によるアプローチで処理し続けると、システムリスクを見逃し、監査結論の信頼性が低下するリスクがあります。国家監査局は、課題と機会を直視し、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。

国家監査院はビッグデータ・プラットフォームを立ち上げ、適切な技術アーキテクチャを選択し、財務省、ベトナム社会保障局、国家銀行と連携・共有することで、監査分析のための1億件を超える記録を収録したデータウェアハウスを構築しました。また、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、グリーン支出評価など、6つのAIおよび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ものではなく、監査人の能力、精度、洞察力を高めることを裏付けています。

「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、AIを活用した6つのソフトウェアアプリケーションを活用した監査技術エコシステムを構築しました。AIは監査官に取って代わるものではなく、監査官をより強力に、より正確に、より洞察力のあるものにします。AIは、監査官が違反をより迅速に検知するだけでなく、リスクを予測し、政策を推奨し、スマートでプロアクティブ、かつリアルタイムな監査という方向性に沿って、公共財政管理を支援するのに役立ちます」と、ブイ・クオック・ズン副監査総監は強調しました。

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国際ワークショップ「新時代の監査 - AIによる監査能力の向上」で交流した企業代表と専門家 - 写真：VGP/HT

デロイトベトナム監査サービスの副ゼネラルディレクター、ファンゴックアン氏は、計画、リスク評価から監査結論の導出まで、監査プロセス全体に AI を適用することについて語りました。

デロイトのリーダーたちは、AIツールは財務データと非財務データの分析に役立ち、長年にわたる銀行支店間の収益、費用、金利の異常な変動を検出するのに役立つと述べています。Documentation AIなどのソフトウェアは、音声を自動的に録音し、テキストに変換し、フローチャートを作成することで、監査担当者の時間を節約し、エラーを回避するのに役立ちます。

リサーチアシスタントツールは、主観的な判断に頼るのではなく、それぞれのリスクに適した監査手順を提案するのに役立ちます。その結果、AIは監査証拠収集プロセスの標準化に役立ちます。

ゴック・アン氏は、AIの利点に加え、データセキュリティとアルゴリズムの偏りといった課題についても警告しました。デロイトは、安全性、透明性、公平性、説明責任、効率性、信頼性、そしてセキュリティという7つの基準を備えた、信頼できるAIフレームワークを開発しました。

「AIは単なるサポートツールであり、報告書に署名した人が最終的な責任を負う必要がある」とファン・ゴック・アン氏は述べた。

銀行業界を代表して、スタンダードチャータード銀行ベトナムのテクノロジーおよび銀行業務担当ディレクターのグエン・ゴック・ラン・アン氏が、リスク管理、財務、業務、サイバーセキュリティにおける AI の導入経験について語りました。

グエン・ゴック・ラン・アン氏は、シンガポールのフィンテック企業と提携し、為替レートの予測や、顧客がクレジットカードやローンを申し込む際の不正行為の検知に取り組んでいると述べた。世界的には、スタンダード・チャータード銀行は生成AIモデル「SCGPT」を開発し、41市場の7万人以上の従業員にサービスを提供している。このモデルは、議事録の記録や顧客向けレターの作成に役立っており、運用コストを68%削減し、データ処理を380秒から8秒に高速化している。

「AIはあらゆる問題の解決策ではありません。最も重要なのは、最初からリスク管理を組み込むことです。まるで高速自動車に安全ブレーキを装備するようなものです」と、スタンダード・チャータード・ベトナムの代表者は述べた。

国家監査局情報技術部の副部長ファム・フイ・トン氏は、公的監査にAIを導入する際の3つの大きな課題として、インフラ、データセキュリティ、人材を指摘した。

まず、同期技術インフラの不足により、包括的な実装が制限されています。KTNNは、2026年までに人工知能とビッグデータを活用するプロジェクトを提出しており、財務省の資金援助が承認されており、来年初めに開始される予定です。

第二に、調整規定があるにもかかわらず、省庁・支部間のデータ共有は依然として困難である。監査機関は、情報セキュリティ確保のため、国家データセンターへの接続と公安部との連携を準備している。

第三に、情報技術および監査人員の人材は依然として不足しており、不均衡な状況にあります。これを克服するため、国家監査局はデジタル市民権や情報セキュリティなどに関する研修コースを実施しています。さらに、内務省はIT分野に従事する公務員に月額500万ドンを支援する政策を発表し、質の高い人材の公共部門への誘致を促進しています。

「これらは、国家監査局がスマート監査への移行を準備し、透明性、安全性、効率性を確保するのに役立つ確実な措置です」とファム・フイ・トン氏は述べた。

フイ・タン

出典: https://baochinhphu.vn/tri-tue-nhan-tao-ai-mo-ra-ky-nguyen-moi-cho-nghe-kiem-toan-102251013143816991.htm