DatabricksでKPMG UK監査部門のAIの未来を加速

KPMG UKは長年にわたり、監査ポートフォリオ全体でデータとアナリティクスを大規模に活用しており、監査におけるテクノロジー活用において市場をリードしています。この強固な基盤の上に、KPMG UKはDatabricksテクノロジーを活用してデータプラットフォームを進化させており、AI時代をリードし、インテリジェントで洞察に基づいた次世代の監査を実現しようとしています。

強固なD&Aから信頼できるAIファーストの提供へ

KPMG UKの監査事業は、成熟したデータおよびアナリティクスプロセスを用いて、グローバルなエンティティを監査する際に、複雑で大量のアナリティクスを実行しています。最新の変革の波は、監査に求められる厳格さ、ガバナンス、専門的基準を維持しつつ、実績のある信頼性の高いデータ基盤をAI対応のものへと進化させることに焦点を当てています。統合されたクラウドネイティブなLakehouseアーキテクチャに集約することで、監査チームは構造化データ、高度なアナリティクス、AIを1か所に集約したガバナンスの効いたプラットフォームを獲得します。この最新の基盤は、監査に求められる堅牢性と信頼性を維持しつつ、より迅速な実験、より豊かな洞察、よりダイナミックな監査提供を可能にします。

コアエンジンとしてのDatabricks SQL

この進化の一部は、従来のSQL Server環境から Databricks SQLへコアSQLワークロードを移行することです。この移行により、重要な監査データが直接Lakehouseに取り込まれ、必要に応じて従来のレポート作成から高度なAIや機械学習のユースケースまで、同じプラットフォーム上で全てをサポートできるようになります。

Databricks SQLは、Deltaを基盤として、水平スケーリング、リアルタイムおよびストリーミング機能、そしてAIおよび機械学習ワークロードのネイティブサポートを提供します。これにより、季節的なピーク、多様なデータ量、そしてますます複雑化する分析要件への対応がはるかに容易になります。また、Lakeflow Designerや AI対応BI製品のようなローコードおよびノーコードツールと自然に統合され、より幅広いユーザーがアナリティクスに参加する道を開きます。

AIによるSQL移行の加速

プログラムを迅速かつ集中的に進めるため、KPMG UKはAIを活用してSQL資産の移行とモダナイゼーションを加速させました。プロセス初期には Lakebridgeが使用され、既存のSQLコードの複雑さをスキャン・評価し、Databricks SQLへの移行における労力、リスク、優先順位付けについて明確なデータに基づいた見解を提供しました。

そこから、Claude Sonnetや Genie Code, などのDatabricksがホストする大規模言語モデルが開発者ワークフローに統合されました。これらのモデルは、T-SQLからDatabricks SQLへの変換などのタスクを自動化および効率化するのに役立ち、リフト＆シフトのアプローチだけでなく、結合やウィンドウ関数の改善、Delta機能を活用したパフォーマンス最適化の提案を通じて技術的負債の解消にも貢献しました。

また、複雑なストアドプロシージャの解説と分解を支援し、Lakehouseアーキテクチャにより適したモジュール化されたクエリやノートブックに分割しました。このアプローチは、管理された開発者ワークフローに組み込まれ、エンジニアによって出力がレビューおよび検証され、正確性、一貫性、監査品質基準が維持されるようにしました。これにより、リファクタリング時間が約60%削減され、チームは品質や管理を損なうことなく、約3か月で400以上のスクリプトとストアドプロシージャをモダナイズすることができました。

Genieによる監査プロセスの再構築

Databricks SQL基盤を搭載したGenieは、アナリストや監査人がデータを探索し検証する方法を再定義できます。ユーザーは自然言語で質問でき、Genieは完全に追跡可能でバージョン管理されたSQLを生成し、規制遵守に必要な透明性とデータ整合性を維持します。

Genie Agentはさらに一歩進んで、完全な透明性と管理を維持しながら、より深く、研究レベルの分析を推進します。すべての結果は承認された監査可能なデータソースにリンクされており、チームは正確性や保証を犠牲にすることなく、より迅速に行動する自信を得られます。Genieは、インテリジェントで信頼性の高い監査アナリティクスの新しい標準を確立しています。

SQL Serverlessによる弾力的なパフォーマンス

監査ワークロードは本質的に変動が激しく、顕著なピークシーズンと予測不可能なデータ量（世界中で実施される数千のKPMG UK監査で処理される数千から数十億行の財務データ）を伴います。Databricks SQL Serverlessは、需要に合わせて自動的にスケールアップおよびスケールダウンする、完全に管理された弾力的なコンピューティングを提供することで、この問題に対処します。

これにより、アナリストや監査人はインフラ計画、キャパシティ管理、アイドルリソースに費やす時間を減らし、アナリティクスに集中する時間を増やすことができます。その結果、インサイトまでの時間が短縮され、運用オーバーヘッドが削減され、時間的制約のある中で高価値のアナリティクスを提供するチームにとって一貫したエクスペリエンスが実現します。

設計による接続され、統制された共有

監査対象エンティティとのセキュアで統制された接続は、KPMG UKの監査データプラットフォームにとって中核的な要件です。Databricksのサポートを受けて開発されたビジョンに基づき、 Delta Sharingとより広範なデータフェデレーション機能がアーキテクチャのコアコンポーネントとなりました。

これらの機能は、アクセスとリネージを厳密に管理しながら、監査可能で追跡可能、かつタイムリーなデータ交換を可能にします。また、地域やエンティティを越えたコラボレーションをサポートし、監査人がデータの一貫した信頼できるビューに基づいて作業できるよう支援します。

変革の中心に人を据える

テクノロジーだけでは変革は実現しません。KPMG UKは、プログラムの中心に人材と能力開発を据えました。調整されたイネーブルメントイニシアチブにより、監査データアナリストとデータエンジニアは、Databricksベースのプラットフォーム、新しい運用プロセス、そして現代的でアジャイルな働き方を用いて、コア監査チームと連携してアナリティクスを提供できるようスキルアップしました。

3か月以内に200人以上の新規ユーザーがスキルアップし、新しいプラットフォームにオンボーディングされ、新しいプラットフォームとアナリティクス実行方法へのスムーズな移行が保証されました。トレーニングでは、データエンジニアリングのベストプラクティス、Databricksの使用方法、ガバナンス原則などがカバーされました。

成果と今後の展望

その結果、ガバナンス、アクセス制御、データリネージを統合し、サーバーレスかつ自動スケーリングによって運用を簡素化する統合監査データプラットフォームが実現しました。Spark実行の改善、SQLワークロードの効率化、Power BIなどのダウンストリームツールとの緊密な統合が、生産性の向上とアナリストエクスペリエンスの円滑化に貢献しました。

今後、KPMG UKはDelta Sharingとデータフェデレーションを拡大し、より複雑なグローバルワークロードに対応し、Lakehouse上でのデータ、コード、チームの移行と統合を継続していきます。 Lakeflow Designer, Databricks Apps、 Lakebase, といったローコードおよびノーコード機能は、アナリティクスをさらに民主化し、AI対応はアーキテクチャのあらゆる層に組み込まれています。KPMG UKの社内GenAI監査ツールであるFinancial Report Analyserは開発され、監査人に広く採用されています。一方、既存のAIユースケースからのパターンとアーティファクトの再利用性を確保するためにAIファクトリーが構築されています。このプラットフォームは、規制要件が進化し続ける中で、AIライフサイクル全体にわたる一貫した制御、監視、証拠を可能にする、将来のAIガバナンスと保証の基盤も提供します。

統合Lakehouse上でより信頼性の高いAIを構築する

堅牢なレイクハウスアーキテクチャと、単一の統制されたプラットフォームに統合された監査データにより、KPMG UKは信頼できるAIおよびGenAIソリューションを構築する体制を整えています。ほとんどのAIエージェントは「推論できない」ために失敗するのではなく、そもそも適切で完全な、または十分に統制されたデータが与えられていないために失敗します。レイクハウスは、高品質で監査可能なデータをすべてのAIワークフローのデフォルト入力とすることで、この問題に直接取り組みます。

この基盤の上に、KPMG UKは、各モデルではなくデータ層で系統、アクセス制御、品質チェックが適用される、単一の信頼できる情報源から機能するAIエージェントを設計できます。これにより、検索拡張生成（RAG）、シナリオ分析、および監査人向けのインテリジェントアシスタントはすべて、同じキュレーションされたテーブルと統制されたビューから情報を取得できます。データアーキテクチャ、モデル開発、および制御をKPMG UKの信頼できるAI原則と整合させることで、AI出力は統制されたデータソースにまで遡ることができ、説明可能性、監査可能性、および使用における信頼をサポートします。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事