抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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調達内部監査のためのコンプライアンス管理は,手動監査履歴と大規模紙ベースリポジトリのその退屈な期間のため,公共部門にとって大きな課題である。多くの実際的問題と潜在的リスクは,低いレベルの効率,精度,説明可能性,高い費用,および時間のかかる性質を含むマニュアル監査プロセスの間に発生する。これらの問題を軽減するために,本論文では連続コンプライアンス認識フレームワーク(CoCAF)を提案した。それは,調達コンプライアンス監査を行うためのAIベースの自動化アプローチとして定義される。CoCAFを用いて,コンプライアンス政策を知的に理解し,テキスト抽出技術,自動処理方法およびレポート評価システムを用いて,購入証拠から必要な情報を抽出することにより,組織購入を自動およびタイムリーに監査する。監査結果に基づいて,CoCAFは,統計と図表による調達のコンプライアンスレベルを示す連続的更新レポートを提供できる。CoCAFは実生活調達データセットで評価され,結果は,それが5分以内の証拠の500の購入断片を処理でき,95.6%の監査精度を提供し,調達内部監査における高い効率,品質および保証レベルを実証することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】