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金融機関における顧客資産の着服、事業会社における会社資産の横領等の事件を目にする機会も増えています。不祥事が発生すると損失の回復に多大なコストを要するだけではなく、風評被害も発生します。このような不祥事を未然に防止するため、不正の疑義のある取引をモニタリングする必要があります。
また、IT化の進展により、企業の行う取引や業務に伴うデータ処理量は膨大化しつつあります。この膨大なデータの中に、不正が含まれているかもしれません。もし、不正が存在する場合は、早期に発見し、治癒しないと、企業に膨大な損失をもたらしかねません。膨大なデータの中から、不正の疑義のある取引をどのように発見するかについての検討が必要となります。
膨大なデータの中から、不正の疑義のある取引を発見する際に適したソリューションとして「コンピューター利用監査技法(CAAT)」があります。一定の条件をプログラムにおいて定義し、条件に該当する取引を検索する手法です。現在の主流は、ダウンロードしたデータを専用ツールにより検索する方法となっています。将来に向けて、企業の基幹システム内にプログラムを埋め込み、一定の条件に該当する取引が発生した際に警告を発する「継続的監査」と呼ばれる方法も提唱され始めています。
手作業による検索に比べ、圧倒的に時間を短縮できます。これまでは、年に一度しか実施できなかったモニタリングを月次で適用可能とするなど、時間短縮のベネフィットは計り知れません。
膨大なデータであっても網羅的に検索を行うことができます。仮に条件に該当するデータが発見されなかった場合、当該条件、つまり不正の疑義のある取引がないとの心証を得られるため、経営者の安心につながります。
データがモニタリング拠点に存在すれば、支店や営業所、子会社に赴かなくともモニタリングが可能となります。全ての支店、営業所、子会社を訪問することなく、一定のけん制をかけることができます。
不祥事のパターンを分析し、顧客セグメントや提供商品/サービス、業務処理の観点から、異常性のある条件を定義し、当該条件に該当する預貯金の預入引出を月次でモニタリングすることとなった。当該抽出データは、各支店にフィードバックされ、支店長による調査結果をモニタリング部署へ返送させることで、けん制を実施している。
主力事業のモニタリングは十分に機能している企業において、主力事業とは異なるセグメントに所属する子会社のモニタリングへ適用した。親会社で、月次の預金取引データをモニタリングし、一定額以上の出金、特定の相手先への連続した出金をモニタリングする仕組みを構築した。