経理担当のShotaです。今回は振込の流れにAIを「もう1人の担い手」として組み込んだ話です。
振込は、経理の仕事の中でもとりわけ間違いが許されない作業です。金額を1桁間違えても、振込先を取り違えても、一度送ったお金は簡単には戻ってきません。だからこそ昔から「振込は複数の人の目を通す」のが基本とされてきました。
ただ、経理を少人数で回している会社では、この「複数の人の目」をそろえること自体が難しくなります。そこで私は、足りない目のひとつをAIに担ってもらうことにしました。
この記事の3行まとめ
- 振込の「処理・確認・実行」は、経理の人数が少ないと同じ人に重なりやすい
- AIは「人がやらない方の役」に入れる。データを取り込む振込ならAIが処理し、直接入力する振込ならAIが確認する
- 承認と実行は人が持ち、AIは振込の根拠と実行の記録を残す。不正にも支払いミスにも備えられる
少人数の経理では、振込の「処理・確認・実行」が同じ人に重なりやすい
振込の作業は、大きく3つの役に分けられます。
- 処理: 請求書をもとに、振込先・金額・期日をそろえて振込データを作る、または銀行の画面に入力する
- 確認: 処理された内容が請求書の原本と合っているかを確かめる
- 実行: 銀行で振込を確定させる
経理の担当者が何人もいれば、この3役を別々の人が持てます。ところが少人数の経理では、そうはいきません。処理した人がそのまま確認し、続けて実行まで進めてしまいます。そんな場面がどうしても出てきます。
これは担当者の怠慢ではなく、人数から来る構造の問題です。役の数より人の数が少なければ、誰かが2つ以上の役を兼ねるしかありません。
職務分掌は「処理・確認・実行」を別の人が持つこと
処理も確認も実行も、同じ人が抱えている状態
ひとつの業務を複数の役に分けて、それぞれを別の人に持たせる決まりを「職務分掌」と呼びます。会計監査や内部統制の場面では、まず確かめられる基本の仕組みです。
役を分ける理由は2つあります。
- 間違いに気づくため。自分で作ったものを自分で見直しても、思い込みは同じところで素通りします。別の人が見れば、作った本人には見えない誤りが見つかります
- 不正を起こさせないため。処理から実行までを同じ人が完結できると、架空の振込先にお金を送っても誰にも気づかれません。役が分かれていれば、ほかの人の目に触れずにお金を動かすことが難しくなります
逆に言えば、役が同じ人に重なった時点で、この2つの安全装置がどちらも外れてしまいます。
AIは「人がやらない方の役」に入る
人を増やす以外にも、役を分ける方法はあります。足りない役を人以外に持たせることです。そう考えて、振込の流れにAIを組み込みました。
ポイントは、AIの席を固定しないことです。振込の方法によって、人が持つ役とAIが持つ役を入れ替えています。
| 振込の方法 | 処理 | 確認 | 実行 |
|---|---|---|---|
| データを取り込んで振込む | AI | 人 | 人 |
| 銀行の画面に直接入力して振込む | 人 | AI | 人 |
どちらの方法でも、承認は処理より前に人が行います。承認の扱いは後の節で詳しく書きます。
データを取り込んで振込むとき
毎月まとめて振込む支払いは、振込データを銀行に取り込む「総合振込」で行っています。この場合はAIが処理を担当します。
AIは振込の依頼を読み込み、振込先の登録情報と照らし合わせます。続けて請求書の原本と依頼の金額を突き合わせ、1円でも違えばそこで止めます。全部そろったものだけを、銀行に取り込める形式の振込データに仕立てます。
人はまずそのデータを銀行に取り込みます。ただし、取り込んだだけでは振込はまだ確定しません。取り込みが終わった後に銀行から出力されるデータを人が確認し、問題がなければ実行します。
人が見るのは、AIが作った振込データそのものではありません。文字数の制限を超えた項目や銀行が受け付けない文字といったデータの不備があると、取り込みの途中で一部の振込が読み込まれずに落ちることがあります。こうした漏れ（脱漏）は、実際に取り込んだ後のデータでなければ分からないからです。AIが作ったデータがどれだけ正しくても、銀行の側に正しく届いているとは限りません。
以前の記事で「AIの『完了しました』は証拠ではない」と書いたのも、同じ考え方です。AIの結果は信じるための報告ではなく、人が判断するための材料です。最後に人が見るのは、AIの手を離れて銀行に入った後のデータです。
銀行の画面に直接入力して振込むとき
急ぎの支払いなど1件ずつ振込むものは、銀行の画面に直接入力します。この場合は役が逆になり、処理は人が担当します。
人が入力を終えたら、銀行の確認画面をキャプチャし、依頼書のPDFと一緒にAIに渡します。AIはこの2つを突き合わせて確認します。振込先の口座、金額、期日がすべて原本どおりかを見て、違いがあれば知らせてくれます。人はその結果を見たうえで実行します。
実際に、こんなことがありました。ある請求書で、人が入力した振込先と金額は原本と一致していました。ところが請求書には「振込名義の末尾に請求書番号を入れてください」という一文があり、入力した人はそれを読み飛ばしていました。AIは原本と突き合わせる中でこの指定に気づいて知らせてくれ、先方が指定した名義で振込むことができました。金額や口座のように誰もが気をつける項目より、読み飛ばしやすい一文の方が、別の目が入る価値は大きいのかもしれません。
ただし、AIの知らせを無視して実行すること自体は、仕組みの上では止められません。その代わり、AIが突き合わせた結果はすべて記録に残ります（後の節で書きます）。知らせを無視した振込があれば、後から必ずたどれます。
どちらの方法でも、人とAIが同じ役を重ねないようにしています。人が処理したものはAIが確認し、AIが処理したものは人が確認します。こうしておけば、実行の前に必ず2者の目を通ることになります。AIは、人と同じ思い込みを持ちません。処理した人とは別の立場から見る、振込の「第三者」としてAIを置いているということです。
どちらの場合も、承認と実行は人が持つ
AIが出したものを人が確かめ、承認と実行は人が行う
AIに任せる範囲は、処理か確認のどちらか一方までと決めています。承認と実行は、必ず人が持ちます。
ここで言う承認は、「この振込を行ってよい」と判断する行為です。私の運用では、振込の依頼を「確認済み」の場所へ移す操作がそれにあたり、AIはこの場所に移された依頼しか扱いません。直接入力する振込でも同じで、この場所にある依頼しか入力の対象にしません。つまり承認は、処理を始める前の入口で人が行います。実行は、銀行で振込を確定させる操作です。
この2つは、お金を実際に動かす権限そのものです。AIがどれだけ正確に処理や確認をこなしても、この権限は渡しません。AIは振込データを作ることはできても、それを銀行に送ることはできない作りにしています。
役の分け方というより、権限の分け方と言った方が近いかもしれません。作業はAIと分け合っても、お金が出ていく最後の判断だけは人の手元に残しておきます。
内部統制で言う職務分掌は、本来は人と人の間で役を分けるものです。AIは、振込の結果に責任を負うことができません。AIを「第三者」と呼んでいるのは、人と思い込みを共有しない目を流れの間に挟むという意味で、責任まで預けるという意味ではありません。だからこそ、お金を動かす権限は人が持ち続けます。この線を動かさないことが、AIを担い手に加えるうえでの前提です。
もっとも、少人数の経理では、承認と実行も同じ人が持つことが少なくありません。AIは、この重なりそのものを解消することはできません。そこを補うのが、次に書く記録です。
AIが入ると、振込の証跡が自動で残る
人の記録の抜けは、AIの記録と並べると見えてくる
振込の間違いや不正への備えは、役を分けることだけではありません。「誰が、何を根拠に、いつ振込んだか」を後から追えることも、同じくらい大切です。
AIを振込の流れに組み込んでみて、この記録がほとんど手をかけずに残るようになりました。
- データを取り込む振込でAIが処理に回るときは、取り込み用の振込データと一緒に、そのデータを作った根拠も残ります。どの振込依頼と請求書をもとに、どの金額で作ったのかが後から分かります
- 直接入力する振込でAIが確認に回るときも、どの振込依頼とどの振込情報を突き合わせたのか、その結果がどうだったのかが記録されます
- いずれの振込でも、銀行の受付書や出金の記録と突き合わせて、振込がいつ実行されたのかまでAIが記録します
人が手で記録を残そうとすると、忙しい月ほど抜けが出ます。AIは毎回同じ粒度で記録を残すので、抜けが起きにくくなります。そして「すべての振込が後から必ず追える」と分かっている環境では、そもそも不正をしようという気持ちが起きにくくなります。
職務分掌の節で、役が重なると不正が「できる」うえに「バレない」状態になると書きました。役を分けることで「できる」を減らし、記録を残すことで「バレない」を減らす。AIはこの両方に効いています。
記録が効くのは、不正に対してだけではありません。人の思い込みや読み違いによる誤り（認識誤り）をあぶり出すのにも役立ちます。
たとえば、振込金額が請求書の金額と食い違っていたとします。人が請求書を読み違えたのか、それともAIへの指示（照らし合わせのルールなど）が間違っていたのか。どの依頼とどの請求書を突き合わせ、どう判断したのかが記録に残っていれば、AIに事前に教えた内容までさかのぼって確かめられます。
さかのぼってみると、請求書のどの欄を振込金額として読むかという手順そのものが違っていた、ということもあり得ます。AIに教える手順は、人が振込データを作っていた頃のやり方を書き写したものであることが多いからです。人の頭の中にあった読み方のずれは、AIに渡すために書き出して、初めて見える形になります。
AIに渡すために手順を書き出し、AIが毎回の判断を記録に残しているからこそ、ミスがどの段階で入り込んだのかを切り分けられます。原因が分かれば、直すべきなのが人の手順なのかAIへの指示なのかがはっきりし、同じミスを繰り返さずに済みます。
逆に、相手がAIだからと手を抜く失敗
ここまでの仕組みには、裏返しの落とし穴があります。相手がAIだと分かっているからこそ、人の側が手を抜いてしまうことです。
データを取り込む振込では、AIが作ったデータだからと、確認が「ハンコを押すだけ」になりがちです。直接入力する振込では、あとでAIが見てくれるからと、入力そのものが雑になりがちです。どちらも、2者の目のうち人の目が実質的に消えてしまいます。
そこで、それぞれ次のように決めています。
- 人が確認する時は、見る項目をあらかじめ決めておく。まず取り込み後のデータの件数と合計を、AIが作った確認表と合わせる。そのうえで初めての振込先、前回から金額が大きく変わったもの、口座情報が変わったものは、AIの突合で差がなくても必ず原本まで戻って見る
- 人が入力する時は、AIの確認を前提にしない。請求書を見ながら入力し、入力が終わった時点で件数と合計を自分で一度合わせる
- AIが違いを見つけた時は、直すかどうかを人が決める。AIに直させると、AIが確認と直し（処理）の両方を持つことになり、役がまた重なってしまう
AIを担い手に加えても、人の役が軽くなるわけではありません。人が持つ役の中身を、はっきりさせておく必要があります。
明日からの一歩
まずは、自分の会社の振込を方法ごとに書き出してみてください。
- データを取り込む振込、直接入力する振込など、振込の方法ごとに分ける
- それぞれについて、処理・確認・実行の3役を誰が持ち、承認を誰がしているかを書く
- 同じ人の名前が2つ以上並んでいる役に印をつける
- 印のついた役のうち、処理か確認のどちらかひとつをAIに渡せないか考える
いきなり全部を組み替える必要はありません。重なっている役のうち、ひとつだけでもAIに持たせられれば、実行の前に通る目がひとつ増えます。
まとめ
- 少人数の経理では、振込の処理・確認・実行が同じ人に重なりやすい。これは人数から来る構造の問題です
- AIは「人がやらない方の役」に入れられます。データを取り込む振込ならAIが処理し、直接入力する振込ならAIが確認します
- 承認と実行は、いずれの振込でも人が持ちます。お金を動かす権限はAIに渡しません
- AIは振込の根拠・突合の結果・実行の日時を自動で記録します。後から必ず追える環境が、不正の起きにくさと、支払いミスの原因の切り分けにつながります
人数が少ないからといって、職務分掌をあきらめる必要はありません。足りない役はAIに「第三者」として担ってもらい、記録もAIに残してもらう。そのうえで、お金を動かす判断は人が握る。少人数の経理でも、相互牽制はつくれます。
