Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Sampling in Financial Statement Audits using Vector Quantised Autoencoder Neural Networks

論文の概要: Learning Sampling in Financial Statement Audits using Vector Quantised Autoencoder Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02528v1
Date: Thu, 6 Aug 2020 09:02:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-02 06:45:50.731893
Title: Learning Sampling in Financial Statement Audits using Vector Quantised Autoencoder Neural Networks
Title（参考訳）: ベクトル量子化オートエンコーダニューラルネットワークを用いた財務文書監査における学習サンプリング
Authors: Marco Schreyer, Timur Sattarov, Anita Gierbl, Bernd Reimer and Damian Borth
Abstract要約: 本稿では,Vector Quantized-Variational Autoencoder (VQ-VAE) ニューラルネットワークの応用を提案する。実世界の2つの決済データセットに基づいて、そのようなニューラルネットワークが会計データの定量化表現を学習できることを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2205797997133396
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The audit of financial statements is designed to collect reasonable assurance that an issued statement is free from material misstatement 'true and fair presentation'. International audit standards require the assessment of a statements' underlying accounting relevant transactions referred to as 'journal entries' to detect potential misstatements. To efficiently audit the increasing quantities of such entries, auditors regularly conduct a sample-based assessment referred to as 'audit sampling'. However, the task of audit sampling is often conducted early in the overall audit process. Often at a stage, in which an auditor might be unaware of all generative factors and their dynamics that resulted in the journal entries in-scope of the audit. To overcome this challenge, we propose the application of Vector Quantised-Variational Autoencoder (VQ-VAE) neural networks. We demonstrate, based on two real-world city payment datasets, that such artificial neural networks are capable of learning a quantised representation of accounting data. We show that the learned quantisation uncovers (i) the latent factors of variation and (ii) can be utilised as a highly representative audit sample in financial statement audits.
Abstract（参考訳）: ファイナンシャルステートメントの監査は、発行されたステートメントが「真実で公正なプレゼンテーション」という内容の誤記のないことを合理的に保証するように設計されている。国際監査基準は、潜在的な誤記を検出するために「定期的エントリー」と呼ばれる、ステートメントの基盤となる関連取引の評価を必要とする。このような項目の増加を効率的に監査するため、監査人は定期的に「監査サンプリング」と呼ばれるサンプルベースの評価を行う。しかし, 監査作業は, 監査プロセス全体において早期に実施されることが多い。しばしば、監査人が全ての生成要因とそのダイナミクスに気付いていない場合があり、その結果、監査のスコープ内のジャーナルエントリが生じる。この課題を解決するために,ベクトル量子可変オートエンコーダ(VQ-VAE)ニューラルネットワークを提案する。実世界の2つの決済データセットに基づいて、そのようなニューラルネットワークが会計データの定量化表現を学習できることを実証する。学習した量子化が (i)変動の潜在要因と要因 (ii) 財務諸表監査における代表的監査サンプルとして活用することができる。

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