生成AIによる財務報告の導入時に避けるべき重大なミス

生成AIによる財務報告を導入したものの、監査人がAIが作成したレポートを承認してくれない。その理由は？ コントロール環境（内部統制環境）を更新していなかったからです。避けるべき5つのミスを以下に挙げます。

  • AIを生産性向上のための実験ではなく、コントロール環境の変化として扱う
  • コントロール・ナラティブ（統制記述書）を更新し、検証手順を定義する
  • エスカレーション・ルールを確立し、早期に監査人に通知する
  • データ量、多様性、品質を含め、学習データを慎重にキュレーションする
  • AI利用の明確な境界線を設定し、AIモデルをメンテナンスが必要な他のシステムと同様に扱う

生成AI財務報告ツールを導入する前に：

  • コントロール・ナラティブを更新する
  • サンプリング手順を定義する
  • エスカレーション・ルールを確立する
  • 早期に監査人に通知する

AIモデルを学習させる際：

  • 少なくとも2〜3年分の過去のレポートを使用する
  • さまざまなビジネス状況を含める
  • 承認済みの確定したコンテンツのみで学習させる
  • ベストプラクティスを示す例にラベルを付ける

AIを使用する際：

  • 事実が明確なナラティブのドラフト作成は、適したユースケースである
  • ある事象が再評価のトリガーとなるかどうかの判断は、適したユースケースではない

AIモデルのメンテナンス：

  • 規制変更を評価するための四半期ごとのレビュー
  • ドリフト（精度の低下）を検知するためのパフォーマンス監視
  • ミスを修正するためのフィードバックループ
  • モデルのバージョンを記録するためのバージョン管理

ベンダー契約の確認事項：

  • 自社データを第三者の学習に使用することを明示的に禁止する
  • データレジデンシー（データの所在）を評価し、アクセス制御を検討する
  • データの回収または削除を行うためのエグジットプラン（終了計画）を策定する

Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-to-avoid-when-adopting-generative-ai-financial-reporting-59h2 Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi