ダニエル・ジョンソン
米国CBIZマネージング・ディレクター
www.cbiz.com
ダンは、CBIZ & MHMに関するあらゆる情報やサポートに関する主要な窓口として、また新規クライアントの当社への移行を促進しています。 ダンは、米国内外の多くの大手クライアントと仕事をしている。 監査、レビュー、取引デュー・ディリジェンス、ベネフィット・プラン・サービスのあらゆる面で豊富な経験を有する。 ダンはキャリアの最初の10年間をシカゴとタンパのアーサー・アンダーセンで過ごした。 公会計で30年近い経験を持つ。”
AIとデータ分析が会計士の役割をデータサイエンティストに変える？
December 20, 2022
今年11月、OpenAIは強力な新しいAIチャットボットをリリース し、インターネットを席巻した。
ChatGPTは、俳句の創作からもっともらしい学術的なエッセイの作成まで、さまざまなプロンプトに対して驚くほど流暢に回答し、畏敬の念と興奮を呼び起こしました。
しかし、その限界はまだ明らかで、Stack Overflowは最近、ChatGPTが生成したテキストをプラットフォームから一時的に禁止する決定を 発表した。
「主な問題は、ChatGPTが作成する回答は不正解率が高いものの、一般的に良さそうに 見え 、回答が非常に 作りやすいことです」とプログラミングQ&Aサイトのモデレーターは説明する。
この分野での最近の多くの開発と同様、このようなツールの可能性には目を見張るものがあるが、人間の思考や専門知識に取って代わるものではないことを示している。
会計・監査業務において、AIとビッグデータの役割は数年前から注目されており、この分野ではすでに最先端技術を使った自動化が進んでいる。
データの重要性が増すにつれ、会計士の役割はデータサイエンティストへと変わっていくのだろうか？
会計事務所や監査法人における自動化は、反復的でプロセス主導の業務に必要な手作業の量を徐々に減らしている。 コンプライアンスや記帳業務はますます自動化されているが、より戦略的でアドバイザリー的な業務は、人間的なタッチが役立つ傾向にある。
そのため、人間の役割は、機械の出力を分析し、データのパターンを理解し、顧客にとって価値のある方法でそれらのパターンを伝えることにますます重きを置くようになるだろう。 これらのスキルはすべて、会計におけるデータ分析の役割が増大することを示している。
2018年、ICAEWは、会計士とデータサイエンティストの役割が今後5年から10年の間に曖昧になり始めると予測 した。 そして確かに、データサイエンスのツールやテクニックは会計士の仕事に応用されている。
たとえば監査では、AIやデータ分析が大規模なデータセットの整理や財務データの異常値や異常値を特定するために使われている。 これは、さらなる調査のために、潜在的なエラーや不正を浮き彫りにするのに役立つ。
CBIZ MHMのマネージング・ディレクターであるダン・ジョンソン氏は、「価格動向から在庫管理まで、あらゆることを見直し、理解するために」企業内会計士がアナリティクスを利用することも増えていると言う。
「例えば、CBIZ MHMの内部会計チームは、アナリティクスを利用して、個々の顧客に関する詳細な情報をエンゲージメント・チームに提供しています。 「強化された指標を指先で確認できるようになったことで、プロフェッショナル・チームはエンゲージメント管理に費やす時間を減らし、クライアントの複雑な課題の解決により多くの時間を割けるようになりました。
ロンドン・スクール・オブ・ビジネス＆ファイナンスに よると、会計におけるデータ・サイエンスは以下のような形で応用できる：
記述的分析： 現在および過去のデータを見て、傾向と関係を特定するプロセス。 これは、大量の情報を収集、分類、分類し、正確なレポートを作成するために使用できます。診断分析： 記述分析の次のステップで、データの変化を監視し、特定された傾向の原因を特定するために使用される。 これにより、会計士は過去の結果を理解することで、クライアントの将来の業績をよりよく評価できるようになるはずだ。予測分析： 潜在的な将来の結果を見る。 このような分析を用いて、会計士は顧客に最善の準備方法をアドバイスすることができる。処方的分析： このタイプの分析は、何が起こるかを予測するのではなく、「何が起こるべきか」に焦点を当てる。 そこから、会計士はクライアントに、クライアントの考えている目的を達成するためにできる行動をアドバイスすることができる。
しかし、業界には管理すべき課題がある。データサイエンスの分野がキャリアの浅い人たちの間で人気が高まるにつれ、伝統的な会計スキルの訓練を受けた卒業生が少なくなっているのだ。
ジョンソン氏は、米国の一流大学の多くが現在、データ分析を専攻科目として提供しており、以前は会計学を専攻していたような学生も含め、高い資質を持つ学生を惹きつけていると指摘する。
「会計事務所がデータ・サイエンティストを採用するようになったが、その新入社員に基本的な会計を学ばせなければならないことが多い」と彼は言う。 「さらに、データアナリティクスは公会計以外の多くの分野でも活用できるため、公会計から遠ざかる卒業生もおり、人材の確保・定着という課題を悪化させている。
AIの能力を過大評価するのは簡単で、会計士の役割の他の側面を担う能力については、まだ多くの人が不安を抱いている。
例えば、コンプライアンス業務には人間の監視が必要であり、ソフトウェアで作成された結果が正しいかどうかを専門家が確認する必要がある。
AIを使用する企業の多くは、どのように結論に至ったかについて透明性を提供する「ホワイトボックス」モデルよりも、プロセスの記録を提供しない「ブラックボックス」モデルを好む。 ホワイトボックスAIは明確な監査証跡を提供するため、専門家はその作業内容を適切に証明しながらその結果を利用することができる。
それから、クライアントと一緒に仕事をし、彼らの状況を理解し、個人的なレベルでコミュニケーションをとるというソフト面のスキルもある。 会計士は長年にわたり、複雑な財務情報を顧客にわかりやすく説明することで多くの経験を積んできました。
会計士の将来の役割は、データサイエンスのスキルと技術的な専門知識を包含することになるだろう。 しかし、その役割が完全に変わるかどうかはまだわからない。
テクノロジーが会計と監査をどう変えるかについて、ぜひ ご相談ください。
