財務不正検知モデル
金融 / Machine Learning
財務データの異常パターンを検知する財務不正検知モデルを開発し、不正兆候の早期把握を支援。
財務分析異常検知機械学習
BACKGROUND
課題
財務データから不正の兆候を早期に検知することが困難だった。
APPROACH
支援の流れ
- 1
過去の不正事例と会計知見をもとに、財務データ上の検知観点を定義
- 2
財務諸表・仕訳データから特徴量を設計し、不正兆候のスコアリングモデルを構築
- 3
検知結果の確認・対応フローを設計し、運用に組み込み
DELIVERABLES
主なアウトプット
- 財務不正検知モデルとスコアリングの仕組み
- 検知観点の定義書とレビューフロー
- モデル更新・再学習の運用設計
OUTCOMES
成果
- 人手では確認しきれない範囲の財務データを継続的に監視する体制を実現
- 不正リスクの高い領域の早期発見と優先度付けが可能に
※掲載事例には、代表者が当社設立以前または当社外で担当・参画した実績を含みます。
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