연구진이 불확실성을 고려한 멀티 에이전트 감사 위험 평가 프레임워크 UMAR를 제안했어요. UMAR는 MD&A 텍스트, 재무 비율, CAM 에이전트로 구성되어 있으며, 각 에이전트는 독립적인 위험 점수와 불확실성 추정치를 제공해요.
Dempster-Shafer 증거 이론 기반의 불확실성 집계기는 에이전트 간의 충돌을 명시적으로 측정하며, 3,200건의 SEC 10-K 데이터를 활용한 실험에서 기존 방법보다 높은 성능을 보여줬어요.
UMAR는 기존 방법 대비 낮은 기대 교정 오차(ECE = 0.052)를 달성했으며, 실제 재무 재표명 위험과 관련된 증거 충돌 패턴을 식별했어요.