論文の概要: RESHAPE: Explaining Accounting Anomalies in Financial Statement Audits
by enhancing SHapley Additive exPlanations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09157v1
- Date: Mon, 19 Sep 2022 16:23:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 20:23:10.669237
- Title: RESHAPE: Explaining Accounting Anomalies in Financial Statement Audits
by enhancing SHapley Additive exPlanations
- Title（参考訳）: REHAPE:Shapley Additive ExPlanationsの強化による財務会計監査における会計異常の説明
- Authors: Ricardo M\"uller, Marco Schreyer, Timur Sattarov, Damian Borth
- Abstract要約: 本稿では,集約属性レベルのモデル出力を説明するRESHAPEを提案する。
以上の結果から,RESHAPEは最先端のベースラインと比較して多目的に説明できるという実証的証拠が得られた。
金融監査における非教師なしDL技術導入の次のステップとして,このような属性レベルの説明を想定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3333957453318743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Detecting accounting anomalies is a recurrent challenge in financial
statement audits. Recently, novel methods derived from Deep-Learning (DL) have
been proposed to audit the large volumes of a statement's underlying accounting
records. However, due to their vast number of parameters, such models exhibit
the drawback of being inherently opaque. At the same time, the concealing of a
model's inner workings often hinders its real-world application. This
observation holds particularly true in financial audits since auditors must
reasonably explain and justify their audit decisions. Nowadays, various
Explainable AI (XAI) techniques have been proposed to address this challenge,
e.g., SHapley Additive exPlanations (SHAP). However, in unsupervised DL as
often applied in financial audits, these methods explain the model output at
the level of encoded variables. As a result, the explanations of Autoencoder
Neural Networks (AENNs) are often hard to comprehend by human auditors. To
mitigate this drawback, we propose (RESHAPE), which explains the model output
on an aggregated attribute-level. In addition, we introduce an evaluation
framework to compare the versatility of XAI methods in auditing. Our
experimental results show empirical evidence that RESHAPE results in versatile
explanations compared to state-of-the-art baselines. We envision such
attribute-level explanations as a necessary next step in the adoption of
unsupervised DL techniques in financial auditing.
- Abstract（参考訳）: 会計異常の検出は、財務諸表監査における繰り返しの課題である。
近年、基礎となる会計記録の大量の監査のために、ディープラーニング(dl)から派生した新しい手法が提案されている。
しかし、その膨大な数のパラメータにより、そのようなモデルは本質的に不透明であるという欠点を示す。
同時に、モデルの内部動作を隠蔽することは、しばしば実際のアプリケーションを妨げる。
この観察は、監査人が監査決定を合理的に説明し正当化する必要があるため、金融監査において特に当てはまる。
今日では、SHAP(SHapley Additive exPlanations)など、さまざまな説明可能なAI(XAI)技術がこの課題に対処するために提案されている。
しかし、財務監査にしばしば適用される教師なしdlでは、これらの手法はエンコードされた変数のレベルでのモデル出力を説明する。
その結果、オートエンコーダニューラルネットワーク(AENN)の説明は、人間の監査者によって理解されにくいことが多い。
この欠点を軽減するために,集約された属性レベルのモデル出力を説明するRESHAPEを提案する。
また,監査におけるXAI手法の汎用性を比較するための評価フレームワークを提案する。
実験結果から,RESHAPEは最先端のベースラインと比較して多目的に説明できるという実証的証拠が得られた。
金融監査における非教師なしDL技術導入の次のステップとして,このような属性レベルの説明を想定する。
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