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zoom RSS 公認会計士高田直芳:不正請求と人工知能AIとベンフォードの法則と

<<   作成日時 : 2018/04/05 01:00   >>

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不正請求と人工知能AIと
ベンフォードの法則と



2018年4月4日付の日本経済新聞に、興味深い記事が掲載されていました。
【資料1】日本経済新聞2018年4月4日
  • AIが不正請求検知、三井住友海上など、保険金詐欺防ぐ。

ビッグデータを相手とした、人工知能AIによる解析は、人智を超えて人災を防ぐ、といったところでしょう。

ヒトでは手に負えない業務を、人工知能AIに委ねるのは、ヒトを加速度的に退化させる可能性がありますが、それは時代の流れ。
【資料2:関連記事】

そうした流れに棹を差すために、人工知能AIのほうではヒト知れず、日々学習に努めているのだろうな、と個人的に推測しているのが、今回取り上げる「ベンフォードの法則」。

この法則については、次の関連記事で説明しました。
【資料3:関連記事】

ベンフォードの法則は、別名「第1整数の法則」「先頭数字現象の法則」とも呼ばれます。

世の中にある無数の資料に掲載されている数値を調べると、その先頭に「1」が現われる確率は、およそ30%に達する、というものです。

ウィキペディア『ベンフォードの法則』では、「30.1%」という確率が掲載されています。

「0」以外のすべての数が9分の1の確率で現われると仮定した場合、それぞれの確率は11.1%。
それに比べると、「1」が現われる確率30.1%というのは、異常に高いといえます。


ウィキペディア『ベンフォードの法則』によると、この法則を最初に発見したのは、ゼネラルエレクトリック社のベンフォード博士ではなく、19世紀の天文学者ニューカムだとされています。

18世紀から19世紀にかけて、天文学において、対数表は大活躍をしていました。
対数のお陰で、天文学者の寿命は2倍に伸びた、という逸話は有名です。

天文学者のニューカムは、対数表のうち「1」から始まるページが最も汚れていることに気づきました。
その割合は、全体の3割。

ニューカムから57年後に、GE社のベンフォード博士が、法則としてまとめたのでした。


ベンフォードの法則の、意外な活用方法として、粉飾決算の発見があります。
人工知能AIが編み出されるよりも、はるか以前に頻繁に。

アクルーアルや資本回収点などという、意味不明な指標を自慢するのは、やめてね、というくらいに。
【資料4:関連記事】

某国の税務当局では、ベンフォードの法則を用いて、付加価値税(日本の消費税に相当)の不正還付請求の検出に役立てているのだとか。

実際の金額が、この法則の分布に従っていない場合、当局はそこに不正の存在を疑うらしい。
ご用心、ご用心。


人工知能AIがベンフォードの法則を駆使することにより、この法則は、ますます磨きがかけられることでしょう。

上記【資料1】の記事によれば、人工知能AIは「請求者の人物相関図」も分析対象とするらしい。
そうなると、ロイズ保険の調査員、マスターキートンは失業してしまうのかな。
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〔文責 高田直芳 税理士 公認会計士〕
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