JP6279782B1 - Information processing terminal, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
【課題】全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データをチェックの対象とすると共に、チェック時の効率性及び正確性の向上させること。【解決手段】仕訳取得部101は、複数の仕訳明細データを取得する。第1グルーピング部102は、前記仕訳取得手段によって取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に複数の第1仕訳パターンの夫々にグルーピングする。第1集計部103は、前記複数の第1仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する。【選択図】図3Journal data that can be output from each of all financial accounting systems is to be checked, and efficiency and accuracy at the time of checking are improved. A journal acquisition unit 101 acquires a plurality of journal details data. The first grouping unit 102 groups each of the plurality of journal specification data acquired by the journal acquisition unit into each of a plurality of first journal patterns for each of the plurality of journal specification data composed of the same account item. . The first counting unit 103 sets each of the plurality of first journal patterns as a processing target, the number of one or more journal specification data included in the processing target, and the one or more journal specification data included in the processing target. And the total amount of money specified respectively. [Selection] Figure 3
Description
本発明は、情報処理端末、情報処理方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing terminal, an information processing method, and a program.
従来より、会計監査領域においては、企業内の不正やミスを摘出するために、所定の定型手続によって内部監査、外部監査が実施される。しかしながら、監査の対象となるデータは、システムから出力されたサマリ情報となっており、一部の取引データがサンプルとして抽出されてチェックされているにすぎない。
一方で、企業システムが取扱う取引データは膨大であり、数百万件、数千万件に及ぶ取引データの全てを1件ずつチェックすることは現実的ではないため、サンプルとして抽出する対象から外れてしまった仕訳明細データの中から不正データを発見することは困難である。
この課題に対し、特許文献1には、取得した仕訳明細データを集計し易い形態に変換してから実績残高データを作成する手法が提案されている。
Conventionally, in the area of accounting audits, internal audits and external audits have been carried out in accordance with predetermined routine procedures in order to identify fraud and mistakes within a company. However, the data to be audited is summary information output from the system, and only a part of the transaction data is extracted as a sample and checked.
On the other hand, the transaction data handled by the corporate system is enormous, and it is not realistic to check all the transaction data of millions and tens of millions one by one, so it is excluded from the sample extraction target. It is difficult to find fraudulent data from the journal details data that has been stored.
In response to this problem,
しかしながら、特許文献1に開示されている手法では、関連システムのデータから作成された仕訳明細データを入力して、財務会計や管理会計の処理を行うが、当該仕訳明細データは、年月、組織、科目、補助、データ区分の各項目を含んでいる。このため、仕訳明細データとしての汎用性が低い。
即ち、特許文献1で開示されている手法では、各社各様の情報処理システム(販売システム、購買システム、給与計算システム等)の仕様に依存した仕訳明細データが生成される。このため汎用性が低く、各社各様の情報処理システムの仕様に応じて、仕様の理解、データの分類、データの分析が必要となってしまう。
However, in the method disclosed in
That is, according to the method disclosed in
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データについて、その全てをチェックの対象とすると共に、チェックの効率性及び正確性を向上させることを目的とする。 The present invention has been made in view of such a situation, and it is intended to check all journal entry data that can be output from each of the financial accounting systems, and to check the efficiency and accuracy of the check. It aims at improving.
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理端末は、
複数の仕訳明細データを取得する仕訳取得手段と、
前記仕訳取得手段によって取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に、複数の第1仕訳パターンの夫々にグルーピングする第1仕訳グルーピング手段と、
前記複数の第1仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第1集計手段と、
を備える。
In order to achieve the above object, an information processing terminal according to an aspect of the present invention is provided.
Journal acquisition means for acquiring a plurality of journal details data;
First journal grouping means for grouping each of a plurality of journal details data acquired by the journal acquisition means into a plurality of first journal patterns for each of the plurality of journal details data configured by the same account item; ,
With each of the plurality of first journal patterns as processing targets, the number of one or more journal specification data included in the processing target and the amount of money specified by the one or more journal specification data included in the processing target A first counting means for counting the total,
Is provided.
また、前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類する勘定科目カテゴリ分類手段と、
前記カテゴリに基づいて、前記複数の第1仕訳パターンの夫々を、前記複数の第1仕訳パターンに共通する概念で、複数の第2仕訳パターンの夫々にグルーピングする第2仕訳グルーピング手段と、
前記複数の第2仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記第1仕訳パターンの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の第1仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第2集計手段と、
をさらに備えることができる。
Also, an account category classification means for classifying the account used in the journal entry data into a category that is an account of a concept common to the account,
A second journal grouping means for grouping each of the plurality of first journal patterns based on the category into a plurality of second journal patterns with a concept common to the plurality of first journal patterns;
Each of the plurality of second journal patterns is a processing target, and is specified by the number of one or more first journal patterns included in the processing target and the one or more first journal patterns included in the processing target. A second counting means for counting the total amount of money,
Can further be provided.
また、前記第1集計手段による集計結果と、前記第2集計手段による集計結果とのうち少なくとも一方に対して所定のチェック処理を実行するチェック手段をさらに備えることができる。 Further, the information processing apparatus may further include a check unit that executes a predetermined check process on at least one of the aggregation result by the first aggregation unit and the aggregation result by the second aggregation unit.
本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムは、上述の本発明の一態様の情報処理端末に対応する処理方法及びプログラムである。 An information processing method and program of one embodiment of the present invention are a processing method and program corresponding to the information processing terminal of one embodiment of the present invention described above.
本発明によれば、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データについて、その全てをチェックの対象とすると共に、チェックの効率性及び正確性を向上させることができる。 According to the present invention, it is possible to check all journal entry data that can be output from all financial accounting systems, and to improve the efficiency and accuracy of checking.
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
図1は、本発明の情報処理端末の一実施形態に係るユーザ端末1を含む、情報処理システムの概念図である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a conceptual diagram of an information processing system including a
図1に示す情報処理システムは、ユーザUが操作するユーザ端末1と、n台(nは任意の整数値)の企業会計サーバ2−1乃至1−nの夫々とを含むように構成されている。
ユーザ端末1と、企業会計サーバ2−1乃至2−nとは、インターネット(Internet)等のネットワークNを介して相互に接続されている。
なお、以下、企業会計サーバ2−1乃至2−nの夫々を区別する必要がない場合には、これらをまとめて、「企業会計サーバ2」の夫々と呼ぶ。
The information processing system shown in FIG. 1 is configured to include a
The
Hereinafter, when it is not necessary to distinguish each of the corporate accounting servers 2-1 to 2-n, these are collectively referred to as “
ユーザ端末1は、ユーザUが操作する情報処理端末であって、例えばパーソナルコンピュータや、スマートフォン等で構成される。なお、本発明におけるユーザは、企業の会計をチェックする立場にある者であれば何人であってもよい。例えば公認会計士、税理士、経理部に所属する者等をユーザUとすることができる。
企業会計サーバ2は、ユーザ端末1による処理の対象となる複数の仕訳明細データを管理しているサーバである。
このような図1の構成の情報処理システムは、例えば次のような動作(処理)を実行する。
The
The
The information processing system configured as shown in FIG. 1 performs the following operation (processing), for example.
企業会計サーバ2には、企業会計サーバ2を管理する企業の仕訳明細データが記憶され管理されており、所定のタイミングで、当該仕訳明細データをユーザ端末1に送信する。
ユーザ端末1は、企業会計サーバ2から送信されて来た複数の仕訳明細データを取得し、後述する各種処理を実行することにより、当該仕訳明細データのグルーピングや集計等を行う。
The company accounting
The
ここで、「仕訳明細データ」とは、複式簿記のルールに従って、企業の経済取引を貨幣金額により会計データとして記憶されたものをいう。例えばあるスーパーマーケットが人参2kgと大根10本とを合計3,000円で掛により仕入れたという経済取引を想定する。この場合、スーパーマーケットは、「人参2kgの増加」、「大根10本の増加」といった物量単位によって記録するのではなく、簿記会計上の「商品」という借方勘定科目と、「買掛金」という貸方勘定科目と、「3,000円」という貨幣金額とによって会計帳簿に記録していく。この1件の経済取引が、1件の仕訳明細データとなる。
仕訳明細データには、少なくとも仕訳明細データを特定するための個別番号(以下、「仕訳番号」と呼ぶ)、取引の日付(以下、「取引日」と呼ぶ)、借方勘定科目、貸方勘定科目、借方勘定科目に対応する金額、貸方勘定科目に対応する金額が含まれる。
Here, the “journal description data” refers to data stored as accounting data in terms of monetary amounts in accordance with double-entry bookkeeping rules. For example, suppose an economic transaction in which a supermarket purchases 2 kg of carrots and 10 radishes for a total of 3,000 yen. In this case, the supermarket does not record in units of quantity such as “increased 2 kg of carrots” or “increase of 10 radishes”, but debit account item “product” in bookkeeping accounting and credit account “accounts payable”. It records in the accounting book by the subject and the monetary amount of “3,000 yen”. This one economic transaction becomes one journal entry data.
The journal line data includes at least an individual number for identifying the journal line data (hereinafter referred to as “journal number”), a transaction date (hereinafter referred to as “transaction date”), a debit account, a credit account, The amount corresponding to the debit account item and the amount corresponding to the credit account item are included.
次に、図1の情報処理システムを構成するユーザ端末1のハードウェア構成について説明する。
図2は、ユーザ端末1のハードウェア構成を示すブロック図である。
Next, the hardware configuration of the
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the
ユーザ端末1は、CPU(Central Processing Unit)11と、ROM(Read Only Memory)12と、RAM(Random Access Memory)13と、バス14と、入出力インターフェース15と、出力部16と、入力部17と、記憶部18と、通信部19と、ドライブ20と、を備えている。
The
CPU11は、ROM12に記録されているプログラム、又は、記憶部18からRAM13にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
RAM13には、CPU11が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
The
The
CPU11、ROM12及びRAM13は、バス14を介して相互に接続されている。このバス14にはまた、入出力インターフェース15も接続されている。入出力インターフェース15には、出力部16、入力部17、記憶部18、通信部19及びドライブ20が接続されている。
The
出力部16は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
入力部17は、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力する。
The
The
記憶部18は、ハードディスクやDRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、各種データを記憶する。
通信部19は、インターネットを含むネットワークNを介して他の装置(図1の例では企業会計サーバ2−1乃至2−n)との間で通信を行う。
The
The
ドライブ20には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア30が適宜装着される。ドライブ20によってリムーバブルメディア30から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部18にインストールされる。
また、リムーバブルメディア30は、記憶部18に記憶されている各種データも、記憶部18と同様に記憶することができる。
A
The removable medium 30 can also store various data stored in the
なお、図示はしないが、図1の情報処理システムのうち、企業会計サーバ2も、図2に示すハードウェア構成を有している。
Although not shown, the
次に、図2のユーザ端末1が実行する各種処理の詳細について説明する。
図3は、図2のユーザ端末1の機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
Next, details of various processes executed by the
FIG. 3 is a functional block diagram illustrating an example of a functional configuration of the
ユーザ端末1のCPU11においては、仕訳取得部101と、第1グルーピング部102と、第1集計部103と、カテゴリ分類部104と、第2グルーピング部105と、第2集計部106と、チェック部107とが機能する。
記憶部18の一領域には、仕訳DB401と、第1仕訳パターンDB402と、カテゴリDB403と、第2仕訳パターンDB404とが設けられている。
In the
In one area of the
仕訳取得部101は、企業会計サーバ2から送信されて来た複数の仕訳明細データを取得する。なお、仕訳取得部101による複数の仕訳明細データの取得手法は特に限定されない。本実施形態のようにネットワークNを介して取得してもよいし、例えば企業会計サーバ2から出力された仕訳明細データを記憶させたリムーバブルメディア30を介して取得してもよい。例えばUSBフラッシュメモリ等の外部記憶媒体を使用して取得してもよい。
また、仕訳取得部101は、取得した複数の仕訳明細データを仕訳DB401に記憶させて管理する。なお、仕訳DB401で管理されている複数の仕訳明細データの具体例については、図5を参照して後述する。
The
The
第1グルーピング部102は、仕訳取得部101によって取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の仕訳明細データ毎に複数の仕訳パターン(以下、「第1仕訳パターン」と呼ぶ)の夫々にグルーピングする。
具体的には例えば、複数の仕訳明細データの中に、取引日が「2016年1月1日」、仕訳番号が「1001」、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」である仕訳明細データと、取引日が「2016年8月1日」、仕訳番号が「1008」、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」である仕訳明細データとが存在する場合を想定する。この場合、いずれの仕訳明細データも、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」という同じ勘定科目で構成されるため、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」である第1仕訳パターンにグルーピングされることとなる。
また例えば、複数の仕訳明細データの中に、取引日が「2016年4月1日」、仕訳番号が「1004」、借方勘定科目が「仕入」、貸方勘定科目が「買掛金」である仕訳明細データと、取引日が「2016年9月1日」、仕訳番号が「1009」、借方勘定科目が「仕入」及び「輸入諸掛」、貸方勘定科目が「買掛金」である仕訳明細データとが存在する場合を想定する。この場合、いずれの仕訳明細データも、借方勘定科目に「仕入」、貸方勘定科目に「売上」という同じ勘定科目を含むが、仕訳番号が「1009」である仕訳明細データの借方勘定科目には、「仕入」の他に「輸入諸掛」という勘定科目が含まれている。一方、仕訳番号が「1004」である仕訳明細データの借方勘定科目には「輸入諸掛」という勘定科目が含まれていない。このため、仕訳番号が「1004」である仕訳明細データと、仕訳番号が「1009」である仕訳明細データとは、同じ勘定科目で構成されているとはいえないため、夫々異なる第1仕訳パターンに夫々グルーピングされることとなる。
The
Specifically, for example, the transaction date is “January 1, 2016”, the journal number is “1001”, the debit account item is “Accounts receivable”, and the credit account item is “Sales”. When there is journal entry data and journal entry data with a transaction date of “August 1, 2016”, a journal number of “1008”, a debit account of “Accounts receivable”, and a credit account of “Sales” Is assumed. In this case, each journal line data is composed of the same account with a debit account of “Accounts receivable” and a credit account of “Sales”, so the debit account is “Accounts receivable” and the credit account is “Sales”. Are grouped into the first journal pattern.
Further, for example, among a plurality of journal details data, the transaction date is “April 1, 2016”, the journal number is “1004”, the debit account item is “Purchase”, and the credit account item is “Accounts payable”. Journal entry data, journal entry with transaction date "September 1, 2016", journal number "1009", debit account items "Purchase" and "Import items", and credit account item "Accounts payable" Assume that detailed data exists. In this case, each journal line data includes the same account, “Purchase” in the debit account, and “Sales” in the credit account, but in the debit account of the journal line data with the journal number “1009”. Includes an account item "import miscellaneous charges" in addition to "purchase". On the other hand, the debit account item of the journal entry data whose journal number is “1004” does not include the account item “import various accounts”. For this reason, the journal detail data having the journal number “1004” and the journal detail data having the journal number “1009” cannot be said to be composed of the same account item, and therefore different first journal patterns. Will be grouped respectively.
第1集計部103は、第1グルーピング部102によりグルーピングされた1以上の仕訳明細データで構成される、複数の第1仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の仕訳明細データの件数と、当該処理対象に含まれる当該1以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する。
具体的には例えば、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」である第1仕訳パターンがあった場合、この第1仕訳パターンを構成する仕訳明細データの件数と合計金額とが集計される。
第1集計部103は、第1仕訳パターン毎に異なる個別番号(例えば後述する図5(b)の「第1仕訳パターン番号」)を付与し、集計結果と共に第1仕訳パターンDB402に記憶させて管理する。
このように、複数の仕訳明細データの夫々を、複数の第1仕訳パターンにグルーピングして集計することにより、例えば海外子会社の1年分の仕訳明細データ(数百万件)を数千パターンの第1仕訳パターンに圧縮することも可能となる。
つまり、大量の仕訳明細データが圧縮されれば、リスク項目をフォーカスすることが可能となるため、仕訳明細データ全件をチェック対象とする不正データの検出作業が実行されたとしても、早期の段階で不正データの絞り込みを行うことが可能となる。
The
Specifically, for example, when there is a first journal pattern in which the debit account item is “Accounts receivable” and the credit account item is “Sales”, the number of journal line item data and the total amount constituting the first journal pattern are Aggregated.
The
In this way, each of a plurality of journal details data is grouped and aggregated into a plurality of first journal patterns, for example, one year's journal details data (millions) of overseas subsidiaries can be obtained in thousands of patterns. It is also possible to compress the first journal pattern.
In other words, if a large amount of journal detail data is compressed, it is possible to focus on risk items, so even if illegal data detection work that checks all journal detail data is performed, it is an early stage. This makes it possible to narrow down illegal data.
また、複数の仕訳明細データの夫々を、勘定科目の構成を同じくする複数の仕訳明細データ毎に複数の第1仕訳パターンの夫々にグルーピングすることにより、以下のような効果がある。
例えば、第1仕訳パターン毎に仕訳明細データの件数が集計されると、件数の多い通常処理と、件数の少ない非通常処理との区分把握が容易となるため、臨時で行われた処理を容易に抽出することが可能となる。即ち、定期的に第1仕訳パターンの解析を実施することにより、仕訳処理の均質化を図ることができるため、臨時的な処理を抽出することができるようになる。また、均質化されていない処理だけを、仕訳処理上の「リスク」として個別に抽出することで、効率的なモニタリングを実現することもできる。具体的には例えば、借方勘定科目が「売上原価」、貸方勘定科目が「売掛金」といったような通常の仕訳処理では行われない異常な仕訳処理を明確に定義付け、ユーザ端末1が異常仕訳パターンを自動で検出できるようにしてもよい。
Further, by grouping each of the plurality of journal details data into each of the plurality of first journal patterns for each of the plurality of journal details data having the same account item structure, the following effects are obtained.
For example, if the number of journal entry details data is aggregated for each first journal entry pattern, it is easy to grasp the distinction between normal processing with a large number of cases and non-normal processing with a small number of cases, making it easy to perform temporary processing. Can be extracted. That is, by regularly analyzing the first journal pattern, it is possible to homogenize the journal process, and it is possible to extract a temporary process. Also, efficient monitoring can be realized by individually extracting only non-homogenized processes as “risks” in the journalizing process. Specifically, for example, abnormal journalizing processing that is not performed in normal journalizing processing, such as “Cost of sales” for the debit account and “Accounts receivable” for the credit account, is clearly defined. May be automatically detected.
また例えば、上述した仕訳番号が「1009」である第1仕訳パターンのように、複数の勘定科目で構成される仕訳明細データについても、いわゆる複合仕訳の状態のまま第1仕訳パターンとしてグルーピングすることができる。このため、仕訳明細データのみを見ただけであっても取引の内容を容易に把握することが可能となる。即ち、複合仕訳の状態のまま1つのパターンとしてグルーピングすることができなければ、複数の勘定科目を「諸口」(即ち、相手勘定科目が複数ある場合、これらを疑似的に1つの勘定科目にまとめるための仮勘定)とする必要がある。この場合、諸口を構成する個別の仕訳の実態を把握することは困難となる。例えば、監査上、勘定科目の詳細分析のために総勘定元帳を利用するケースがあるが、総勘定元帳で諸口等が頻繁に利用されていると、その概要を把握することは困難を極めることとなる。 Further, for example, as in the first journal pattern having the journal number “1009” described above, the journal detail data composed of a plurality of account items are grouped as the first journal pattern in a so-called compound journal state. Can do. For this reason, it is possible to easily grasp the contents of the transaction even if only the journal detail data is viewed. In other words, if it is not possible to group as a single pattern in the state of compound journals, a plurality of account items are “groups” (that is, if there are a plurality of counter account items, these are grouped into one account item in a pseudo manner. For that purpose). In this case, it is difficult to grasp the actual state of the individual journals that make up the various mouths. For example, there are cases in which the general ledger is used for detailed analysis of account items for auditing purposes, but it is extremely difficult to grasp the outline if various accounts are frequently used in the general ledger. It becomes.
また例えば、仕訳明細データを第1仕訳パターンにグルーピングする際の進行度合いを企業のIT統制のレベルを測るためのバロメータとすることもできる。即ち、仕訳明細データを第1仕訳パターンにグルーピングする際の進行度合いが高ければ、それだけ企業の社内管理上のIT統制レベルも高いとすることができる。これは、従来より企業のIT統制のレベルを図るための明確なバロメータが存在しなかったという課題に対する解決手段となる。例えば、マンパワーを用いて仕訳を直接入力している企業の第1仕訳パターンの数は総じて多数を極める。これに比して、会計上のシステム統制が行き渡っている企業の第1仕訳パターンの数は少なく、また、当該企業の仕訳明細データ全件に占める件数上位の第1仕訳パターンの占有率は高くなる。具体的には、企業の仕訳明細データ全件に対し、上位100位内の第1仕訳パターンの夫々にグルーピングされる仕訳明細データの合計件数の割合が9割を超えるIT統制レベルの高い企業もあれば、同割合が3割程度の、マンパワーによる手入力主体の企業もある。
なお、第1仕訳パターンDB402で管理されている第1仕訳パターンの具体例については、図5を参照して後述する。
Further, for example, the progress degree when grouping the journal detail data into the first journal pattern can be a barometer for measuring the level of IT control of the company. In other words, the higher the degree of progress when grouping the journal detail data into the first journal pattern, the higher the IT control level in the company's internal management. This is a solution to the problem that there has been no clear barometer for improving the level of corporate IT control. For example, the number of first journal patterns of companies that directly input journals using manpower is extremely large. Compared to this, the number of the first journal pattern of the company where accounting system control is widespread is small, and the share of the first journal pattern that is the highest in the total number of journal entry data of the company is high. Become. Specifically, companies with a high IT control level in which the ratio of the total number of journal entry details data grouped in each of the first journal entry patterns in the top 100 is over 90% of all journal entry details data for the enterprise. If there are, there are companies that mainly input manually by manpower, with the ratio being around 30%.
A specific example of the first journal pattern managed by the first
カテゴリ分類部104は、取得された仕訳明細データで使用されている勘定科目の夫々を、当該勘定科目の共通概念の勘定科目であるカテゴリに分類する。これにより、あらゆる企業の雑多な仕訳明細データを、法人依存のないシンプルなパターンに抽象化させることができる。
即ち、仕訳明細データには、企業毎に固有に定義された勘定科目が使用されていることがある。つまり、仕訳明細データの勘定科目の定義は、会計システムの種類や、会計システムを利用する企業の内部ルールに依存するため、例えば「商品A」、「現金(X会社向け)」といった企業毎に特有の勘定科目が使用されることがある。また、海外子会社等、国外の会計システムに格納されている仕訳明細データにおいては、言語も統一されておらず、仕訳明細データのレベルでは一見して同一パターンとしてグルーピングすることが困難な場合もある。
このため、カテゴリ分類部104は、あらゆる企業の仕訳明細データに対して共通のチェックを実行させるために、チェックが行われることを前提とした粒度に勘定科目を抽象化させる。具体的には、カテゴリ分類部104は、取得された複数の仕訳明細データで使用されている勘定科目の夫々を、カテゴリDB403に予め記憶されているカテゴリマスタに格納された複数のカテゴリのうち、いずれかのカテゴリに分類する。
例えば、取得された仕訳明細データで使用される勘定科目の中に「現金」、「現金(X社用)」、「CASH」、「現金預金」、「預金」、「CASH ABC corp.」という6種類の勘定科目が使用されている場合がある。この場合、カテゴリ分類部104は、これら6種類の勘定科目をいずれも「現金預金」という共通概念の勘定科目(カテゴリ)に分類することができる。これにより、文言が異なる6種類の勘定科目を、共通概念の勘定科目に抽象化させることができる。
また、カテゴリ分類部104は、勘定科目をいずれかのカテゴリに分類して抽象化させる際の抽象化の粒度を変化させることができる。これにより、チェックの観点にマッチさせたカテゴリ分類が可能となるため、ユーザ端末1は、効率良くチェックを実行することができる。
なお、カテゴリ分類部104による分類手法は特に限定されない。本実施形態のようにカテゴリマスタに格納された複数のカテゴリのうちいずれかに対応させて分類する手法や、類似言語検索エンジンを用いて分類する手法、機械学習によるクラス化などを用いて分類する手法等あらゆる分類手法を採用することができる。
なお、カテゴリDB403のカテゴリマスタに格納されているカテゴリの具体例については、図6(a)を参照して後述する。
The
That is, the journal item data may use account items that are uniquely defined for each company. That is, since the definition of the account item of the journal entry details data depends on the type of accounting system and the internal rules of the company using the accounting system, for example, “Product A”, “Cash (for X company)” A specific account may be used. In addition, in the journal details data stored in overseas accounting systems such as overseas subsidiaries, the language is not uniform, and it may be difficult to group them as the same pattern at a glance at the journal details data level. .
For this reason, the
For example, among the account items used in the acquired journal entry data, “cash”, “cash (for company X)”, “CASH”, “cash deposit”, “deposit”, “CASH ABC corp.” Six types of account items may be used. In this case, the
Further, the
Note that the classification method by the
A specific example of categories stored in the category master of the
第2グルーピング部105は、カテゴリ分類部104による分類の結果に基づいて、第1仕訳パターンDB402に記憶された複数の第1仕訳パターンの夫々を、複数の第1仕訳パターンに共通する概念で、複数の第2仕訳パターンの夫々にグルーピングする。
具体的には上述の例で「現金」、「現金(X社用)」、「CASH」、「現金預金」、「預金」、「CASH ABC corp.」という6種類の勘定科目が、カテゴリ分類部104によって、いずれも「現金預金」というカテゴリに分類されるケースを想定する。このケースでは、貸方勘定科目が共通する複数の第1仕訳パターンの借方勘定科目は、「現金」、「現金(X社用)」、「CASH」、「現金預金」、「預金」、「CASH ABC corp.」のうちいずれであっても、借方勘定科目を「現金預金」とする同一の第2仕訳パターンにグルーピングされる。また同様に、借方勘定科目が共通する複数の第1仕訳パターンの貸方勘定科目は、「現金」、「現金(X社用)」、「CASH」、「現金預金」、「預金」、「CASH ABC corp.」のうちいずれであっても、貸方勘定科目を「現金預金」とする同一の第2仕訳パターンにグルーピングされる。
このように、仕訳明細データで使用されている複数種類の勘定科目を共通概念の勘定科目であるカテゴリに分類することにより、第1仕訳パターン数を圧縮することができる。
これにより、例えば海外子会社の1年分の仕訳明細データ(数百万件)を数千パターンの第1仕訳パターンにグルーピングした後、さらにこれを共通概念の第2仕訳パターンにグルーピングすることにより、数十パターンに圧縮することも可能となる。
The
Specifically, in the above example, six types of account items “cash”, “cash (for company X)”, “CASH”, “cash deposit”, “deposit”, “CASH ABC corp.” A case is assumed where all are classified into the category of “cash deposits” by the
As described above, by classifying a plurality of types of account items used in the journal entry data into categories that are account items of a common concept, the number of first journal patterns can be compressed.
Thus, for example, after grouping journal entry data (millions) of overseas subsidiaries for a year into several thousand first journal patterns, this is further grouped into a second journal pattern with a common concept. It is also possible to compress to several tens of patterns.
第2集計部106は、複数の第2仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の第1仕訳パターンで夫々特定される件数と、当該処理対象に含まれる当該1以上の第1仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する。
具体的には上述の例で、借方勘定科目が「現金預金」、貸方勘定科目が「売掛金」とする第2仕訳パターンを処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の第1仕訳パターンで夫々特定される件数とその合計金額とが集計される。また、当該処理対象に含まれる1以上の第1仕訳パターンを構成する仕訳明細データで夫々特定される件数とその合計金額とを集計することもできる。
第2集計部106は、第2仕訳パターン毎に異なる個別番号(例えば後述する図6(b)の「第2仕訳パターン番号」)を付与し、集計結果と共に第2仕訳パターンDB404に記憶させて管理する。なお、第2仕訳パターンDB404で管理されている第2仕訳パターンの具体例については、図6を参照して後述する。
The second totaling
Specifically, in the above-described example, the second journal pattern in which the debit account item is “cash deposit” and the credit account item is “Accounts receivable” is the processing target, and one or more first journal pattern included in the processing target is used. The number of cases specified and the total amount are totaled. It is also possible to add up the total number of cases identified by the journal detail data constituting one or more first journal patterns included in the processing target.
The second totaling
このように、1以上の仕訳明細データを構成要素とする複数の第1仕訳パターンの夫々を、さらに第2仕訳パターンでグルーピングした結果を集計することにより、大量の仕訳明細データをさらに効率良く圧縮することができる。これにより、リスク項目をフォーカスすることができるため、後述するチェック部107は、有限個数のエラーチェックルーチンを実行することができる。即ち、仕訳明細データ全件をチェックの対象としても、早期の段階で不正データを絞り込むことができる。
In this way, a large amount of journal detail data can be more efficiently compressed by aggregating the results of grouping each of a plurality of first journal patterns that have one or more journal detail data as components, and further using the second journal pattern. can do. Thereby, since the risk item can be focused, the
チェック部107は、第1集計部103による集計結果と、第2集計部106による集計結果とのうち少なくとも一方に対して、不正データを検出するための各種チェック処理を実行する。例えば買掛金、売掛金、減価償却費、費用計上、無形固定資産等に係る第2仕訳パターンの集計値から、不正データを検出するためのチェック処理を実行する。
チェック部107は、チェック処理の際に、第2仕訳パターンを1以上の第1仕訳パターンにブレイクダウンすることができ、さらに、第1仕訳パターンを1以上の仕訳明細データにブレイクダウンすることができる。これにより、相関分析による異常値の検出、経年毎の推移と将来予測値との乖離の検出、業種・業界の平均値との比較等を効率良く行うことができる。
このため、企業取引の実態や会計手続の実態に沿ったリスクチェックを行うことが可能となる。具体的には例えば、売掛金の回収サイトの分析を効率良く行うことができる。
また、特殊性の高い個別の仕訳明細データにブレイクダウンし、ブレイクダウンされた仕訳DB401に記憶されている仕訳明細データを作成した元システムや入力状況について確認することにより、会計手続の信頼性を検証することもできる。
The
The
For this reason, it is possible to perform a risk check in accordance with the actual state of business transactions and the actual state of accounting procedures. Specifically, for example, the analysis of the accounts receivable collection site can be performed efficiently.
In addition, it is possible to improve the reliability of accounting procedures by breaking down into individual journal entry data with high specificity and confirming the original system that created the journal entry data stored in the broken down journal DB 401 and the input status. It can also be verified.
このような、企業固有の勘定科目を極力排除した共通の勘定科目(カテゴリ)によってグルーピングされた第2仕訳パターンの集計結果をチェックする手法は、あらゆる企業で適用することができ、自動的かつ継続的にチェックすることもできる。
また、ユーザ端末1が取得する複数の仕訳明細データは、企業財務諸表を作成するための根拠情報であり、全ての財務会計システムから出力することができるデータであるため、あらゆる企業で利用することができる。つまり、ユーザ端末1は、汎用性の高い仕訳明細データに基づいて全ての処理を実行するため、複数の仕訳明細データを送信する企業会計サーバ2の仕様の影響を受けることなく全ての処理を実行することができる。
即ち、ユーザ端末1は、各社各様に異なる仕様の情報処理システムから出力された仕訳明細データであっても、これを取得して全ての処理を実行することができる。例えば海外子会社で作成された複数の仕訳明細データであっても、日本の親会社に設置されたユーザ端末1がこれを取得して効率良く内容のチェックを行うことができる。
また、仕訳明細データは、多くの企業内の会計システムが持っている標準的なデータ出力機能により取得することができるため、ユーザ端末1を含む情報処理システムは、あらゆる企業を対象とした高水準の監査システムとして広く活用することもできる。
Such a method of checking the aggregation result of the second journal pattern grouped by a common account item (category) excluding the company-specific account as much as possible can be applied to any company, automatically and continuously. Can also be checked.
The plurality of journal entry data acquired by the
In other words, the
In addition, since the journal entry data can be obtained by a standard data output function possessed by many accounting systems in companies, the information processing system including the
次に、ユーザ端末1が行う各種処理の流れについて説明する。
図4は、ユーザ端末1が行う各種処理を説明するフローチャートである。
Next, the flow of various processes performed by the
FIG. 4 is a flowchart for explaining various processes performed by the
まず、ユーザ端末1が複数の仕訳明細データを取得してから第1仕訳パターン毎に仕訳明細データの件数及び金額を集計するまでの一連の処理(以下、「第1集計処理」と呼ぶ)について説明する。
図4(a)は、ユーザ端末1が実行する第1集計処理を説明するフローチャートである。
First, a series of processes (hereinafter referred to as “first tabulation process”) from when the
FIG. 4A is a flowchart for describing the first tabulation process executed by the
ステップS1において、仕訳取得部101は、企業会計サーバ2から送信されて来た複数の仕訳明細データを取得する。
ステップS2において、第1グルーピング部102は、ステップS1で取得された複数の仕訳明細データの夫々を、複数の第1仕訳パターンの夫々にグルーピングする。
ステップS3において、第1集計部103は、複数の第1仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の仕訳明細データの件数と、当該処理対象に含まれる当該1以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計と、を夫々集計する。これにより処理は終了する。
このようにして、大量の仕訳明細データを同類の仕訳パターン(第1仕訳パターン)にグルーピングしてから集計することにより、チェックの効率性及び正確性を向上させることができる。
In step S <b> 1, the
In step S2, the
In step S3, the
Thus, the efficiency and accuracy of the check can be improved by grouping a large amount of journal detail data into similar journal patterns (first journal patterns) and then tabulating them.
次に、ユーザ端末1が、ユーザUの夫々によって使用される前記勘定科目の夫々を、複数のカテゴリに分類してから第2仕訳パターン毎に第1仕訳パターンの件数及び金額を集計するまでの一連の処理(以下、「第2集計処理」と呼ぶ)について説明する。
図4(b)は、ユーザ端末1が実行する第2集計処理を説明するフローチャートである。
Next, after the
FIG. 4B is a flowchart for explaining the second tabulation process executed by the
ステップS11において、カテゴリ分類部104は、図4(a)の第1集計処理のステップS1で取得された仕訳明細データで使用されている勘定科目の夫々を、複数のカテゴリに分類する。
ステップS12において、第2グルーピング部105は、ステップS11のカテゴリ分類の結果として生成された複数のカテゴリに基づいて、第1仕訳パターンDB402に記憶された複数の第1仕訳パターンの夫々を、複数の第1仕訳パターンに共通する概念で、複数の第2仕訳パターンの夫々にグルーピングする。
ステップS13において、第2集計部106は、複数の第2仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の第1仕訳パターンの件数と、当該処理対象に含まれる当該1以上の第1仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する。これにより処理は終了する。
このようにして、複数の第1仕訳パターンを共通概念の仕訳パターン(第2仕訳パターン)にグルーピングすることにより、チェックの効率性及び正確性をさらに向上させることができる。
In step S11, the
In step S12, the
In step S <b> 13, the
In this way, the efficiency and accuracy of the check can be further improved by grouping the plurality of first journal patterns into a common journal pattern (second journal pattern).
次に、図5及び図6を参照して、ユーザ端末1が管理する各種データの具体例について説明する。
図5は、ユーザ端末1が取得し管理している仕訳明細データ、及び第1仕訳パターンの具体例を示すイメージ図である。
Next, specific examples of various data managed by the
FIG. 5 is an image diagram illustrating a specific example of the journal detail data acquired and managed by the
図5(a)は、ユーザ端末1の仕訳DB401に記憶され管理されている仕訳明細データの具体例を示すイメージ図である。
図5(a)に示すように、仕訳DB401には、仕訳取得部により取得された複数の仕訳明細データが記憶されている。図5(a)に例示する仕訳DB401には、「取引日」、「仕訳番号」、「借方勘定科目」、「貸方勘定科目」、「金額(千円)」、及び「データ入力者」という項目の夫々に対応する各データが仕訳明細データ毎に記憶されている。即ち、仕訳明細データは、これら項目の夫々に対応するデータの組合せによって構成される。
具体的には、図5(a)に例示する仕訳DB401には、取引日が「2016年1月1日」、仕訳番号が「1001」、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「1,000」千円、入力者が「A」である仕訳明細データと、取引日が「2016年2月1日」、仕訳番号が「1002」、借方勘定科目が「経費」、貸方勘定科目が「現金預金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「110」千円、入力者が「C」である仕訳明細データと、取引日が「2016年3月1日」、仕訳番号が「1003」、借方勘定科目が「経費」、貸方勘定科目が「未払金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「120」千円、入力者が「C」である仕訳明細データと、取引日が「2016年4月1日」、仕訳番号が「1004」、借方勘定科目が「仕入」、貸方勘定科目が「買掛金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「130」千円、入力者が「B」である仕訳明細データと、取引日が「2016年5月1日」、仕訳番号が「1005」、借方勘定科目が「給与」、貸方勘定科目が「未払金」及び「預り金」、借方勘定科目に対応する金額が「155」千円(記載なし)、貸方勘定科目「未払金」に対応する金額が「140」千円、貸方勘定科目「預り金」に対応する金額が「15」千円、入力者が「C」である仕訳明細データが記憶されている。
なお、仕訳DB401に記憶され管理されている仕訳明細データの他の例は、図5(a)に示すとおりである。
FIG. 5A is an image diagram showing a specific example of the journal detail data stored and managed in the journal DB 401 of the
As shown in FIG. 5A, the journal entry DB 401 stores a plurality of journal details data acquired by the journal acquisition unit. The journal DB 401 illustrated in FIG. 5A includes “transaction date”, “journal number”, “debit account item”, “credit account item”, “amount (thousand yen)”, and “data input person”. Each data corresponding to each item is stored for each journal detail data. That is, the journal detail data is composed of a combination of data corresponding to each of these items.
Specifically, in the journal entry DB 401 illustrated in FIG. 5A, the transaction date is “January 1, 2016”, the journal number is “1001”, the debit account item is “Accounts receivable”, and the credit account item is “ "Sales", debit account and credit account corresponding to "1,000" thousand yen journal entry data with "A", transaction date "February 1, 2016", journal number Journal entry details with "1002" for the debit account, "expense" for the debit account, "cash deposit" for the credit account, "110" thousand yen corresponding to the debit and credit account items, and "C" for the input The data and the transaction date is “March 1, 2016”, the journal number is “1003”, the debit account is “expense”, the credit account is “payable”, and the amounts corresponding to the debit account and credit account are Journal entry data with "120" thousand yen and input person "C" The transaction date is “April 1, 2016”, the journal number is “1004”, the debit account is “Purchase”, the credit account is “Accounts payable”, and the amounts corresponding to the debit account and credit account are “130” thousand yen, journal entry data with input person “B”, transaction date “May 1, 2016”, journal number “1005”, debit account “salary”, credit account “Accounts payable” and “Deposits”, the amount corresponding to the debit account is “155” thousand yen (not shown), the amount corresponding to the credit account “Accounts payable” is “140” thousand yen, the credit account “Deposits” ”Is entered and the entry detail data is“ 15 ”thousand yen and the input person is“ C ”.
Another example of the journal detail data stored and managed in the journal DB 401 is as shown in FIG.
ここで、図5(a)に例示するように、仕訳明細データの項目に「入力者」の項目を設けることにより、臨時的な処理を抽出することができるようになる。具体的には例えば、仕訳番号が「1001」、「1008」、「1010」、「1013」、「1015」の仕訳明細データは、いずれも借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」で共通するが、入力者については、「1015」の仕訳明細データのみが「D」であり異なる。このため、第1仕訳パターンにグルーピングした後、グルーピングされている仕訳明細データの中から「1015」の仕訳明細データを臨時的な処理として抽出し、個別に確認を行うこともできる。 Here, as illustrated in FIG. 5A, provision of the “input person” item in the journal entry detail data item makes it possible to extract a temporary process. Specifically, for example, for the journal entry data whose journal numbers are “1001”, “1008”, “1010”, “1013”, “1015”, the debit account item is “Receivable” and the credit account item is “Sales”. However, only the journal entry detail data “1015” is “D” and is different for the input person. For this reason, after grouping into the first journal pattern, the journal detail data “1015” can be extracted as a temporary process from the grouped journal detail data and confirmed individually.
図5(b)は、ユーザ端末1の第1仕訳パターンDB402に記憶され管理されている第1仕訳パターンの具体例を示すイメージ図である。
図5(b)に示すように、第1仕訳パターンDB402には、複数の第1仕訳パターンが記憶されている。図5(b)に例示する第1仕訳パターンDB402には、「第1仕訳パターン番号」、「借方勘定科目」、「貸方勘定科目」、「金額(千円)」、及び「仕訳明細データ件数」という項目の夫々に対応する各データが第1仕訳パターン毎に記憶されている。即ち、第1仕訳パターンは、これら項目の夫々に対応するデータの組合せによって構成される。
具体的には、図5(b)に例示する第1仕訳パターンDB402には、第1仕訳パターン番号が「101」、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「3,230」千円、仕訳明細データ件数が「5」件である第1仕訳パターンと、第1仕訳パターン番号が「102」、借方勘定科目が「仕入」、貸方勘定科目が「買掛金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「940」千円、仕訳明細データ件数が「3」件である第1仕訳パターンと、第1仕訳パターン番号が「103」、借方勘定科目が「仕入」及び「輸入諸掛」、貸方勘定科目が「買掛金」、借方勘定科目「仕入」に対応する金額が「450」千円及び借方勘定科目「輸入諸掛」に対応する金額が「50」千円、貸方勘定科目に対応する金額が「500」千円(記載なし)、仕訳明細データ件数が「1」件である第1仕訳パターンと、第1仕訳パターン番号が「104」、借方勘定科目が「経費」、貸方勘定科目が「現金預金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「110」千円、仕訳明細データ件数が「1」件である第1仕訳パターンと、第1仕訳パターン番号が「105」、借方勘定科目が「経費」、貸方勘定科目が「未払金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「120」千円、仕訳明細データ件数が「1」件である第1仕訳パターンが記憶されている。
なお、第1仕訳パターンDB402に記憶され管理されている第1仕訳パターンの他の例は、図5(b)に示すとおりである。
FIG. 5B is an image diagram showing a specific example of the first journal pattern stored and managed in the first
As shown in FIG. 5B, the first
Specifically, in the first
Another example of the first journal pattern stored and managed in the first
ここで、図5(b)に例示するように、第1仕訳パターンにグルーピングされている仕訳明細データの件数が多い順に上から並べて、上位にランクインされた第1仕訳パターンにグルーピングされている仕訳明細データの件数の全体に対する割合を表示させてもよい。これにより、仕訳明細データを第1仕訳パターンにグルーピングする際の進行度合いを比較することができる。即ち、当該割合の数値を、企業のIT統制のレベルを測るためのバロメータとして利用することができる。例えば、図5(b)の例では、上位3パターンにランクインしている第1仕訳パターンにグルーピングされている仕訳明細データの件数の合計は4,670件であり、仕訳明細データ全体件数(6,422件)の約73%を占めていることになる。 Here, as illustrated in FIG. 5B, the journal entry data grouped in the first journal pattern is arranged from the top in descending order and grouped in the first journal pattern ranked higher. You may display the ratio with respect to the whole number of journal details data. Thereby, it is possible to compare the degree of progress when grouping the journal detail data into the first journal pattern. That is, the numerical value of the ratio can be used as a barometer for measuring the level of IT control of a company. For example, in the example of FIG. 5B, the total number of journal detail data grouped in the first journal pattern ranked in the top three patterns is 4,670, and the total journal detail data count ( This accounts for about 73% of 6,422 cases).
図6は、ユーザ端末1が管理するカテゴリ、及び第2仕訳パターンの具体例を示すイメージ図である。
FIG. 6 is an image diagram showing a specific example of the categories managed by the
図6(a)は、ユーザ端末1のカテゴリDB403に記憶され管理されているカテゴリマスタの具体例を示すイメージ図である。
図6(a)に示すように、カテゴリDB403のカテゴリマスタには、仕訳明細データで使用されている勘定科目を抽象化してリスクチェックし易くするために、共通概念としての勘定科目が格納されている。
具体的には、「売掛金」、「仕入」、「輸入諸掛」、「経費」、「給与」、「現金」、「未払金」、「現金預金」といった勘定科目がカテゴリとして格納されている。
例えば、仕訳明細データに「現金」、「現金(X社用)」、「CASH」、「現金預金」、「預金」、「CASH ABC corp.」という6種類の勘定科目が使用されている場合は、いずれもカテゴリ分類部104によって共通概念の勘定科目である「現金預金」に分類される。
なお、上述したように、カテゴリ分類部104は、分類による抽象化の粒度を変化させることができる。このため、例えば上記6種類の勘定科目のうち「現金」、「現金(X社用)」、「CASH」という3種類の勘定科目のみを共通概念の勘定科目としての「現金」というカテゴリに分類することもできる。
なお、第1仕訳パターンDB402に記憶され管理されている第1仕訳パターンの他の例は、図6(a)に示すとおりである。
FIG. 6A is an image diagram showing a specific example of a category master stored and managed in the
As shown in FIG. 6A, the category master of the
Specifically, account items such as “Accounts receivable”, “Purchase”, “Import miscellaneous accounts”, “Expenses”, “Salary”, “Cash”, “Accounts payable” and “Cash deposit” are stored as categories. .
For example, when six types of account items such as “cash”, “cash (for company X)”, “CASH”, “cash deposit”, “deposit”, and “CASH ABC corp.” Are used in the journal entry data Are classified into “cash deposits” which are account items of a common concept by the
Note that, as described above, the
Another example of the first journal pattern stored and managed in the first
図6(b)は、ユーザ端末1の第2仕訳パターンDB404に記憶され管理されている第2仕訳パターンの具体例を示すイメージ図である。
図6(b)に示すように、第2仕訳パターンDB404には、複数の第2仕訳パターンが記憶されている。図6(b)に例示する第2仕訳パターンDB404には、「第2仕訳パターン番号」、「借方勘定科目」、「貸方勘定科目」、「金額(千円)」、及び「第1仕訳パターン件数」という項目の夫々に対応する各データが第2仕訳パターン毎に記憶されている。即ち、第2仕訳パターンは、これら項目の夫々に対応するデータの組合せによって構成される。
具体的には、図6(b)に例示する第2仕訳パターンDB404には、第2仕訳パターン番号が「201」、借方勘定科目が「現金預金」、貸方勘定科目が「売掛金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「99,999」千円、第1仕訳パターン件数が「234」件である第2仕訳パターンと、第2仕訳パターン番号が「202」、借方勘定科目が「経費」、貸方勘定科目が「現金預金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「7,895」千円、第1仕訳パターン件数が「125」件である第2仕訳パターンと、第2仕訳パターン番号が「203」、借方勘定科目が「未払金」、貸方勘定科目が「現金預金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「854」千円、第1仕訳パターン件数が「25」件である第2仕訳パターンが記憶されている。
FIG. 6B is an image diagram showing a specific example of the second journal pattern stored and managed in the second
As shown in FIG. 6B, the second
Specifically, in the second
例えば、第1仕訳パターンの借方勘定科目が「現金」、「現金(X社用)」、「CASH」、「現金預金」、「預金」、「CASH ABC corp.」の6種類のいずれかであり、貸方勘定科目が「売掛金」である場合には、第1仕訳パターンDB402には夫々異なる仕訳パターンとしてグルーピングされ記憶される。このとき、カテゴリ分類部104によって、上記6種類の借方勘定科目が「現金預金」というカテゴリに分類されると、いずれの第1仕訳パターンも借方勘定科目が「現金預金」、貸方勘定科目が「売掛金」である第2仕訳パターンにグルーピングされる。即ち、図6(b)に示す第2仕訳パターンDB404の例では、上記6種類の第1仕訳パターンは、いずれも第2仕訳パターン番号が「201」の第2仕訳パターンにグルーピングされることとなる。
また、第2仕訳パターン番号が「201」である第2仕訳パターンには、様々な取引先別、期日別の資金回収の記録がふくまれている。このため、チェック部107は、第2仕訳パターン番号が「201」である第2仕訳パターンをブレイクダウンすることにより、資金回収に係るチェックを実行することもできる。
このようにして、ユーザ端末1は、取得した仕訳明細データを2段階でグルーピングすることによって効率良く管理する。これにより、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データ全てをチェック対象としながら、チェックの効率性及び正確性を向上させることができる。
For example, the debit account item of the first journal entry pattern is one of six types of “cash”, “cash (for company X)”, “CASH”, “cash deposit”, “deposit”, “CASH ABC corp.” If the credit account item is “Accounts receivable”, the first
Further, the second journal pattern whose second journal pattern number is “201” includes a record of collecting funds by various business partners and due dates. For this reason, the
In this way, the
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。 Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and modifications, improvements, and the like within the scope that can achieve the object of the present invention are included in the present invention. It is.
例えば、図2に示すハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。 For example, the hardware configuration shown in FIG. 2 is merely an example for achieving the object of the present invention, and is not particularly limited.
また、図3に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理端末に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図3の例に限定されない。 Further, the functional block diagram shown in FIG. 3 is merely an example, and is not particularly limited. That is, it is sufficient that the information processing terminal has a function capable of executing the above-described series of processing as a whole, and what functional block is used to realize this function is not particularly limited to the example of FIG. .
また、機能ブロックの存在場所も、図3に限定されず、任意でよい。
また、1つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
Further, the location of the functional block is not limited to that shown in FIG.
In addition, one functional block may be constituted by hardware alone, software alone, or a combination thereof.
各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
When the processing of each functional block is executed by software, a program constituting the software is installed on a computer or the like from a network or a recording medium.
The computer may be a computer incorporated in dedicated hardware. The computer may be a computer capable of executing various functions by installing various programs, for example, a general-purpose smartphone or personal computer other than a server.
このようなプログラムを含む記録媒体は、各ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される、リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各ユーザに提供される記録媒体等で構成される。 A recording medium including such a program is not only constituted by a removable medium distributed separately from the apparatus main body in order to provide the program to each user, but also provided to each user in a state of being incorporated in the apparatus main body in advance. It is composed of a provided recording medium or the like.
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に添って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。 In the present specification, the steps for describing the program recorded on the recording medium are not limited to the processing performed in time series according to the order, but may be performed in parallel or individually even if not necessarily performed in time series. The process to be executed is also included.
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものである。 Further, in the present specification, the term “system” means an overall apparatus composed of a plurality of devices, a plurality of means, and the like.
また、上述の実施形態における、仕訳DB401、第1仕訳パターンDB402、カテゴリDB403、第2仕訳パターンDB404の夫々において設けられている項目は例示であり、図5及び図6において示される項目に限られない。仕訳明細データを構成し得るあらゆるデータを帰属させる項目を採用することができる。
Further, the items provided in each of the journal DB 401, the first
以上まとめると、本発明が適用される情報処理端末は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理端末は、
複数の仕訳明細データを取得する仕訳取得手段(例えば図3の仕訳取得部101)と、
前記仕訳取得手段によって取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に、複数の第1仕訳パターンの夫々にグルーピングする第1仕訳グルーピング手段(例えば図3の第1グルーピング部102)と、
前記複数の第1仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第1集計手段(例えば図3の第1集計部103)と、
を備える。
これにより、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データについて、その全てをチェックの対象とすると共に、チェック時の効率性及び正確性の向上に寄与させることができる。
In summary, an information processing terminal to which the present invention is applied only needs to have the following configuration, and can take various embodiments.
That is, an information processing terminal to which the present invention is applied is
Journal acquisition means (for example,
First journal grouping means for grouping each of the plurality of journal details data acquired by the journal acquisition means into each of a plurality of first journal patterns for each of the plurality of journal detail data composed of the same account item. For example, the first grouping unit 102) of FIG.
With each of the plurality of first journal patterns as processing targets, the number of one or more journal specification data included in the processing target and the amount of money specified by the one or more journal specification data included in the processing target A first totaling unit (for example, the first totaling
Is provided.
This makes it possible to check all the journal entry details data that can be output from all the financial accounting systems, and to contribute to the improvement of efficiency and accuracy at the time of checking.
また、前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類する勘定科目カテゴリ分類手段(例えば図3のカテゴリ分類部104)と、
前記カテゴリに基づいて、前記複数の第1仕訳パターンの夫々を、前記複数の第1仕訳パターンに共通する概念で、複数の第2仕訳パターンの夫々にグルーピングする第2仕訳グルーピング手段(例えば図3の第2グルーピング部105)と、
前記複数の第2仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記第1仕訳パターンの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の第1仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第2集計手段(例えば図3の第2集計部106)と、
をさらに備えることができる。
これにより、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データについて、その全てをチェックの対象とすると共に、チェック時の効率性及び正確性の向上にさらに寄与させることができる。
Further, an account item category classifying unit (for example, the
Based on the category, second journal grouping means for grouping each of the plurality of first journal patterns into a plurality of second journal patterns with a concept common to the plurality of first journal patterns (for example, FIG. 3). The second grouping unit 105),
Each of the plurality of second journal patterns is a processing target, and is specified by the number of one or more first journal patterns included in the processing target and the one or more first journal patterns included in the processing target. A second totaling unit (for example, the second totaling
Can further be provided.
Thereby, it is possible to make all of the journal entry details data that can be output from each of the financial accounting systems to be checked, and to further contribute to improvement in efficiency and accuracy at the time of checking.
また、前記第1集計手段による集計結果と、前記第2集計手段による集計結果とのうち少なくとも一方に対して所定のチェック処理を実行するチェック手段をさらに備えることができる。
これにより、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データについて、その全てを対象とする不正データのチェックを効率良く行うことができる。
Further, the information processing apparatus may further include a check unit that executes a predetermined check process on at least one of the aggregation result by the first aggregation unit and the aggregation result by the second aggregation unit.
As a result, it is possible to efficiently check illegal data for all journal details that can be output from all financial accounting systems.
1・・・ ユーザ端末
2,2−1,2−n・・・ 企業会計サーバ
11・・・ CPU
12・・・ ROM
13・・・ RAM
14・・・ バス
15・・・ 入出力インターフェース
16・・・ 出力部
17・・・ 入力部
18・・・ 記憶部
19・・・ 通信部
20・・・ ドライブ
30・・・ リムーバブルメディア
101・・・ 仕訳取得部
102・・・ 第1グルーピング部
103・・・ 第1集計部
104・・・ カテゴリ分類部
105・・・ 第2グルーピング部
106・・・ 第2集計部
107・・・ チェック部
N・・・ ネットワーク
U・・・ ユーザ
DESCRIPTION OF
12 ... ROM
13 ... RAM
14 ...
Claims (5)
前記仕訳取得手段によって取得された複数の前記仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に、複数の第1仕訳パターンの夫々にグルーピングする第1仕訳グルーピング手段と、
前記複数の第1仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第1集計手段と、
前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類する勘定科目カテゴリ分類手段と、
前記カテゴリに基づいて、前記複数の第1仕訳パターンの夫々を、前記複数の第1仕訳パターンに共通する概念で、複数の第2仕訳パターンの夫々にグルーピングする第2仕訳グルーピング手段と、
前記複数の第2仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記第1仕訳パターンの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の第1仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第2集計手段と、
を備え、
前記勘定科目カテゴリ分類手段は、さらに、
前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類して抽象化する際の抽象化の粒度を変化させる、
情報処理端末。 Journal acquisition means for acquiring a plurality of journal entry data, which are data of a company's economic transactions, journalized according to the double entry bookkeeping rules;
First journal grouping means for grouping each of the plurality of journal detail data acquired by the journal acquisition means into each of a plurality of first journal patterns for each of the plurality of journal detail data composed of the same account item. When,
With each of the plurality of first journal patterns as processing targets, the number of one or more journal specification data included in the processing target and the amount of money specified by the one or more journal specification data included in the processing target A first counting means for counting the total,
An account category classification means for classifying the account used in the journal entry data into a category which is an account of a concept common to the account;
A second journal grouping means for grouping each of the plurality of first journal patterns based on the category into a plurality of second journal patterns with a concept common to the plurality of first journal patterns;
Each of the plurality of second journal patterns is a processing target, and is specified by the number of one or more first journal patterns included in the processing target and the one or more first journal patterns included in the processing target. A second counting means for counting the total amount of money,
Equipped with a,
The account category classification means further includes:
Changing the granularity of abstraction when classifying and abstracting the account used in the journal entry data into categories that are account items of the same concept as the account,
Information processing terminal.
前記複数の第1仕訳パターン毎の前記仕訳明細データの件数の全体に対する割合を集計する、
請求項1に記載の情報処理端末。 The first counting means further includes:
Aggregating the ratio of the total number of journal entry data items for each of the plurality of first journal patterns,
The information processing terminal according to claim 1.
請求項1又は2に記載の情報処理端末。 A check unit for executing a predetermined check process on at least one of the total result by the first total unit and the total result by the second total unit;
The information processing terminal according to claim 1 or 2 .
複式簿記のルールに従って仕訳された、企業の経済取引のデータである仕訳明細データを複数取得する仕訳取得ステップと、
前記仕訳取得ステップで取得された複数の前記仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に、複数の第1仕訳パターンの夫々にグルーピングする第1仕訳グルーピングステップと、
前記複数の第1仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第1集計ステップと、
前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類する勘定科目カテゴリ分類ステップと、
前記カテゴリに基づいて、前記複数の第1仕訳パターンの夫々を、前記複数の第1仕訳パターンに共通する概念で、複数の第2仕訳パターンの夫々にグルーピングする第2仕訳グルーピングステップと、
前記複数の第2仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記第1仕訳パターンの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の第1仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第2集計ステップと、
を含み、
前記勘定科目カテゴリ分類ステップにおいて、さらに、
前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類して抽象化する際の抽象化の粒度を変化させる、
情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing terminal,
A journal acquisition step for acquiring a plurality of journal line data, which are data of a company's economic transactions, journalized according to the double entry bookkeeping rules;
First journal grouping step of grouping each of the plurality of journal detail data acquired in the journal acquisition step into each of a plurality of first journal patterns for each of the plurality of journal detail data composed of the same account item. When,
With each of the plurality of first journal patterns as processing targets, the number of one or more journal specification data included in the processing target and the amount of money specified by the one or more journal specification data included in the processing target A first counting step for totaling the total,
An account category classification step for classifying the account used in the journal entry data into a category that is an account of a concept common to the account;
A second journal grouping step of grouping each of the plurality of first journal patterns based on the category into a plurality of second journal patterns with a concept common to the plurality of first journal patterns;
Each of the plurality of second journal patterns is a processing target, and is specified by the number of one or more first journal patterns included in the processing target and the one or more first journal patterns included in the processing target. A second counting step for counting the total amount of money,
Only including,
In the account category classification step,
Changing the granularity of abstraction when classifying and abstracting the account used in the journal entry data into categories that are account items of the same concept as the account,
Information processing method.
複式簿記のルールに従って仕訳された、企業の経済取引のデータである仕訳明細データを複数取得する仕訳取得ステップと、
前記仕訳取得ステップで取得された複数の前記仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に、複数の第1仕訳パターンの夫々にグルーピングする第1仕訳グルーピングステップと、
前記複数の第1仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第1集計ステップと、
前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類する勘定科目カテゴリ分類ステップと、
前記カテゴリに基づいて、前記複数の第1仕訳パターンの夫々を、前記複数の第1仕訳パターンに共通する概念で、複数の第2仕訳パターンの夫々にグルーピングする第2仕訳グルーピングステップと、
前記複数の第2仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる1以上の前記第1仕訳パターンの件数と当該処理対象に含まれる当該1以上の第1仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第2集計ステップと、
を含み、
前記勘定科目カテゴリ分類ステップにおいて、さらに、
前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類して抽象化する際の抽象化の粒度を変化させる、
制御処理を実行させるプログラム。 To the computer that controls the information processing terminal,
A journal acquisition step for acquiring a plurality of journal line data, which are data of a company's economic transactions, journalized according to the double entry bookkeeping rules;
First journal grouping step of grouping each of the plurality of journal detail data acquired in the journal acquisition step into each of a plurality of first journal patterns for each of the plurality of journal detail data composed of the same account item. When,
With each of the plurality of first journal patterns as processing targets, the number of one or more journal specification data included in the processing target and the amount of money specified by the one or more journal specification data included in the processing target A first counting step for totaling the total,
An account category classification step for classifying the account used in the journal entry data into a category that is an account of a concept common to the account;
A second journal grouping step of grouping each of the plurality of first journal patterns based on the category into a plurality of second journal patterns with a concept common to the plurality of first journal patterns;
Each of the plurality of second journal patterns is a processing target, and is specified by the number of one or more first journal patterns included in the processing target and the one or more first journal patterns included in the processing target. A second counting step for counting the total amount of money,
Only including,
In the account category classification step,
Changing the granularity of abstraction when classifying and abstracting the account used in the journal entry data into categories that are account items of the same concept as the account,
A program that executes control processing.
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