財(cái)務(wù)舞弊會蠶食公司的營業(yè)收入。但最近,審計(jì)員們正在采用一種新型防御工具AI來解決這個問題。
據(jù)美國注冊舞弊審查師協(xié)會(Association of Certified Fraud Examiners) 估計(jì),舞弊為企業(yè)造成的損失一般為年?duì)I業(yè)收入的5%。各企業(yè)正在將AI應(yīng)用于異常檢測任務(wù)中,以確保止損。
“各個企業(yè)正在從取證角度考慮自己可以做些什么。”德國AI研究中心深度學(xué)習(xí)能力中心研究員Marco Schreyer在3月的GPU技術(shù)大會上表示。
Schreyer的研究重點(diǎn)是異常檢測、無監(jiān)督式深度學(xué)習(xí)和財(cái)務(wù)舞弊。他指出,除了收入損失之外,財(cái)務(wù)舞弊還可能會使公司的聲譽(yù)受損。
數(shù)字審計(jì)追蹤
Schreyer表示,各公司在不斷加快其業(yè)務(wù)流程的數(shù)字化,這將影響到其企業(yè)資源規(guī)劃軟件,并留下審計(jì)記錄。
ERP系統(tǒng)會以細(xì)粒度級別收集大量賬目上的電子日志數(shù)據(jù),即用于記錄業(yè)務(wù)交易的正式會計(jì)分錄。但舞弊者通常會偏離普通的系統(tǒng)使用方式或會計(jì)模式。
“現(xiàn)在,我們正在使用經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來研究交易流程及其在系統(tǒng)中的記錄方式。”Schreyer說道。
通過訓(xùn)練若干個使用了NVIDIA DGX-1系統(tǒng)的深度自編碼網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)能力中心試圖標(biāo)記出數(shù)據(jù)記錄中的會計(jì)異常。
隨后在兩個不同的真實(shí)會計(jì)數(shù)據(jù)集上測試該模型。測試結(jié)果顯示,這個經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)能夠標(biāo)記出用于審計(jì)的異常數(shù)據(jù)記錄。
“如果能將這些網(wǎng)絡(luò)做更多對比,就可以更好地追蹤數(shù)據(jù)。”Schreyer說道,“這種方法的應(yīng)用范圍不僅限于財(cái)務(wù),還可用于檢測其他領(lǐng)域的異常?!?/p>
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原文標(biāo)題:AI讓審計(jì)員如虎添翼:利用深度自編碼網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)舞弊行為
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