Архив Профессиональные и бизнес-услуги · Аудит, бухгалтерия и налоги

KPMG AZSA: диалоговый ИИ сократил время аудита примерно на 220 тыс. часов в год

По данным Nikkei, аудиторская компания KPMG AZSA (あずさ監査法人) внедрила диалоговый ИИ и сократила общее время аудита примерно на 220 тыс. часов в год — чуть более 3% общего объёма.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Япония
Год
2024
Источники
1
CB-001242
проверено 18.10.2026

/01 · ключевые результаты

  • результат

    около 220 тыс. ч

    сокращение общего времени аудита после внедрения диалогового ИИ

    Nikkei, статья, 04.06.2024

    в год, по данным на июнь 2024 года · общее время аудита KPMG AZSA

    данные СМИ

оценка strategai

Если бы высвобожденное время сократило найм или оплату часов, эффект на EBITDA составил бы

650–880 млн JPY в год.

Стоимость времени аудита, которое берёт на себя диалоговый ИИ.

Без учёта затрат на систему: источники их не раскрывают.

Как посчитано

Годовое сокращение времени аудита, которое называет компания (198 000–242 000 ч в год), по средней часовой оплате работников по найму в Японии с затратами работодателя.

Как посчитано
Шаг расчётаНижняяБазоваяВерхняя
Стоимость сокращённого времени аудита с затратами работодателя = Сокращение общего времени аудита после внедрения диалогового ИИ × Средняя оплата часа работы по найму × Коэффициент затрат работодателя сверх заработной платы≈659 млн JPY в год≈765 млн JPY в год≈878 млн JPY в год
Средняя оплата часа работы по найму = Среднемесячный денежный доход работника по найму на средних и крупных предприятиях, все отрасли ÷ Среднемесячное фактически отработанное время работника по найму на средних и крупных предприятиях, все отрасли≈3,03 тыс. JPY за час≈3,03 тыс. JPY за час≈3,03 тыс. JPY за час

Входные данные

  • данные кейса Сокращение общего времени аудита после внедрения диалогового ИИ: 198 000–242 000 ч в год база 220 000 ч в год около 220 тыс. ч, сокращение общего времени аудита после внедрения диалогового ИИ Nikkei, статья, 04.06.2024
  • статистика Среднемесячный денежный доход работника по найму на средних и крупных предприятиях, все отрасли: 487,329 тыс. JPY в месяц на работника 毎月勤労統計調査 令和6年分結果確報 (Monthly Labour Survey, 2024 final annual report), 2024: 一般労働者 · 現金給与総額(事業所規模30人以上) 厚生労働省 (Ministry of Health, Labour and Welfare), 2024
  • статистика Среднемесячное фактически отработанное время работника по найму на средних и крупных предприятиях, все отрасли: 161,1 ч в месяц на работника 毎月勤労統計調査 令和6年分結果確報 (Monthly Labour Survey, 2024 final annual report), 2024: 一般労働者 · 総実労働時間(事業所規模30人以上) 厚生労働省 (Ministry of Health, Labour and Welfare), 2024
  • допущение Коэффициент затрат работодателя сверх заработной платы: 1,1–1,2 база 1,15 Взносы работодателя на социальное страхование в Японии (пенсионное, медицинское, по уходу, от безработицы и травматизма) добавляют к заработной плате от 1,1 до 1,2; нижняя граница учитывает только обязательные взносы.

Допущения

  • Часы аудита приведены с приближённым значением, поэтому диапазон 198 000–242 000 ч в год задаёт интервал вокруг названной величины.
  • Часовая ставка взята по средним и крупным предприятиям всех отраслей и не отражает оплату труда именно аудиторов.

Базовое значение: 770 млн JPY в год.

Метод afiina-pnl/1, оценка от 27.10.2026, цены 2024 года. Диапазон округлён до двух значащих цифр наружу. Методика

По данным Nikkei, аудиторская компания KPMG AZSA (あずさ監査法人) внедрила диалоговый ИИ и сократила общее время аудита примерно на 220 тыс. часов в год — чуть более 3% общего объёма.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Япония
Год
2024
Источники
1
CB-001242
проверено 18.10.2026

/02 · паспорт кейса

/ паспорт кейса · CB-001242KPMG AZSA LLC

Бизнес

Компания
KPMG AZSA LLC
Отрасль
Профессиональные и бизнес-услуги · Аудит, бухгалтерия и налоги
Функция
Корпоративная продуктивность и знания
Задача
Корпоративный ассистент / RAG по базе знаний

Технология

Класс AI
Генеративный ИИ: LLM, ассистенты, RAG
Тип решения
Не раскрыт

Внедрение

Стадия
Промышленная эксплуатация, на 04.06.2024
География
Япония

/03 · описание кейса

Бизнес-задача

KPMG AZSA (あずさ監査法人) — японская аудиторская компания. По данным Nikkei, в аудиторских компаниях Японии распространяется использование ИИ для повышения эффективности работы. Аудиторская отрасль испытывает нехватку кадров, и применение ИИ призвано смягчить её и повысить производительность.

Решение

KPMG AZSA внедрила для аудиторов диалоговый ИИ — генеративную модель, которой сотрудники задают вопросы на естественном языке. Nikkei приводит примеры таких запросов: «каковы аудиторские риски в финансовой отрасли» или просьба назвать десять пунктов, которые внешнему аудитору следует проверить, если в процессе продаж выявлены недостатки в организации внутреннего контроля. Поставщик модели, используемые данные и способ интеграции с аудиторскими процедурами в доступной части публикации не раскрыты.

Внедрение

Nikkei сообщила о результате 4 июня 2024 года в материале о применении генеративного ИИ аудиторскими компаниями. По данным издания, после внедрения диалогового ИИ KPMG AZSA сократила общее время аудита примерно на 220 тыс. часов в год, что составляет чуть более 3% общего объёма аудиторских часов. В том же материале издание отмечает, что другая японская аудиторская компания, Tohmatsu, разрабатывает генеративный ИИ для помощи в подготовке аудиторской документации.

/04 · источники и проверка

Что подтверждено

  • По данным Nikkei, KPMG AZSA внедрила диалоговый ИИ и сократила общее время аудита примерно на 220 тыс. часов в год.
  • Сокращение составляет чуть более 3% общего времени аудита компании.
  • Аудиторы используют ИИ для вопросов по аудиторским рискам и пунктам проверки внутреннего контроля.

Ограничения

  • 220 тыс. часов — годовое сокращение без указания конкретного финансового года и методики подсчёта; данные о сокращении найма, оплачиваемых часов или затрат не приводятся.
  • Цифры не показывают, как изменились качество аудита и число выявленных нарушений.
  1. [1] Nikkei

    監査法人、生成AIで業務効率化 あずさは22万時間削減

    СМИ · 04.06.2024

    Открыть источник

Архив Сообщить о неточности

АрхИИВ /strategai · CB-001242 · Версия 1 · 18.10.2026 · /c/CB-001242/