AI活用による高鮮度・高予測精度なリスク分析

AI活用による高鮮度・高予測精度なリスク分析

デジタルの活用が、従来の限界を超え、高精度・高頻度のリスク分析及び機動的な内部監査の実現を可能とします。

デジタルの活用が、従来の限界を超え、高精度・高頻度のリスク分析及び機動的な内部監査の実現を可能とします。

従来型のヒトによるリスク分析には、分析実施の負担や属人性の懸念がありました。環境の複雑さが増している現在、そのような属人的なリスク分析は有効なアプローチでは無くなってきました。KPMGは、社内外のリスク要因の関係性・構造の可視化を「何時でも何度でも」実施する自然言語処理(AI)を活用した最新のリスク分析手法を提案します。

企業が重要リスクを評価する際には、洗い出されたリスクごとに発生可能性と影響度を算出して重要性を判断する方法が標準的な手法として採用されていました。ところが、これらの洗い出されたリスクは、評価者の主観によるものや教科書的であるため、実態を的確に反映していないことがありました。また、算出した発生可能性や影響度も、主観的な数字となり、肝心のリスクの重要性に疑問符がつくこともありました。

今後は、主観的であったヒトによるこれらの判断の大部分を、逐次データ収集/ビッグデータ処理/自然言語処理(AI)を得意とするコンピュータに任せ、経営ニーズに対して、よりスピーディーかつ的確に応えるリスクマネジメントを目指すべきでしょう。

KPMGが提供するもの


KPMGは、単なるツール提供ではなく、インプット情報の特定から重要リスクの識別に至るまで、AIを活用したリスク分析に必要と なる様々なノウハウを提供します。

  • 業界別リスクマップに基づくリスク分析
  • AI学習用データの選定・データガバナンス等に関する知見
  • クラウド環境やETL技術を駆使した大量・多種のデータ分析技術。また、オンプレミス環境における社内システム化対応
  • インターネット環境のテキストデータ取得技術(クローリング&スクレイピング)
  • 自然言語処理において必要となる知見(辞書登録、ストップ ワード対応、表記ゆれ対応等)
  • AIエンジン最適化のためのチューニング技術
  • ブラウザベースのビジュアル化に関する技術(新機能追加等への柔軟な対応)
  • グラフデータベースの分析結果に対する知見

「内部監査におけるデジタル活用支援」内容

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