감사결과 처분요구서는 감사인의 성향, 감사 사안의 다양성에도 불구하고 규범화되고 통일된 구조를
갖고 있으며, 감사결과 처분요구서의 내용, 문장 등이 유사할 경우 유사한 수준의 감사처분 결과가 도출
될 것이라는 예측이 가능하다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 기존 감사결과 처분요구서를 딥러닝
프로세스로 학습하여 감사처분을 예측할 수 있는 “감사 처분요구 예측모델”을 개발하였다. 과거 사례 학
습을 위해 약 3천 건의 감사결과 처분요구서를 전처리하여 활용하였고, 감사 처분요구 종류별 예측 확
률이 표시되도록 하였다. 해당 모델로 예측한 결과(상위 2개 확률 처분)와 실제 감사처분을 비교한 결과
91.8%의 정확도가 나타났다. 해당 모델은 감사결과 처분요구서의 내용과 패턴 등에 따라 예측되는 감
사 처분요구의 종류별 확률을 제공하여 감사인의 처분요구 결정에 참고가 가능하고, 나아가 감사결과에
대한 예측가능성과 신뢰도를 높여 피감사인의 감사결과 수용성을 제고 할 것으로 기대된다.
주제어: 감사, 양정, 의사결정지원, 자연어 처리, 딥러닝, 감사결과 예측모델