數(shù)字化時代的財務舞弊識別與治理創(chuàng)新探索

摘"要：在數(shù)字化時代來臨之際，識別和治理企業(yè)財務舞弊面臨空前挑戰(zhàn)和機遇。傳統(tǒng)的財務管理方法難以應對復雜的舞弊行為，大數(shù)據(jù)分析、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字化技術，為識別和治理財務舞弊行為提供了創(chuàng)新路徑。文章對財務造假的類型和特征進行了分析，并對造假識別中應用的大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術進行了探討，然后對相關算法和技術進行了總結。通過對具體案例的分析，提出了基于數(shù)字化技術的治理創(chuàng)新路徑，以期為增強企業(yè)財務透明度、風險防范能力和治理效率提供一定的技術參考。

關鍵詞：數(shù)字化時代；財務舞弊；治理創(chuàng)新

中圖分類號：F275""""文獻標識碼：A"文章編號：1005-6432（2025）07-0162-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.07.041

1"引言

隨著信息技術的快速發(fā)展，財務舞弊的形式和手段變得日益隱蔽和復雜，傳統(tǒng)的財務監(jiān)控手段已經很難應對現(xiàn)在的財務詐騙。因此，探索數(shù)字化時代財務舞弊識別和治理創(chuàng)新，就成了迫在眉睫的課題。文章旨在探討大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等先進技術在財務舞弊識別中的應用，通過分析財務舞弊特征及其對企業(yè)的影響，提出基于數(shù)字化技術的財務舞弊治理創(chuàng)新路徑，為企業(yè)提供更有效的財務管理和風險防控手段，提高財務透明度和管理效率。

2"財務舞弊概述與特征分析

2.1"財務舞弊的定義與類型

財務詐騙是指企業(yè)內部或外部人員故意篡改或隱瞞財務信息，以牟取個人利益。此類行為對可能導致投資者和利益相關方重大損失的公司財務透明度和公信力造成嚴重損害。財務造假主要有以下幾種類型：操縱收入，即通過事先確認收入的方式，虛增或虛報銷售收入；費用隱瞞不報，財務報表美化采用延遲費用確認或向其他期間轉移費用等方式；虛構資產價值或者夸大資產規(guī)模等虛增資產行為；隱瞞負債，隱瞞公司財務，隱瞞債務或者低估債務；以及包括偽造憑據(jù)、篡改賬簿或虛構財務報告等在內的虛假會計記錄。

2.2"財務舞弊的常見特征與手段

財務舞弊的常見特征與手段多樣且隱蔽，通常表現(xiàn)為一系列精心策劃的行為。常見的特征包括收入突然增加、利潤率不合理或現(xiàn)金流異常等財務指標的異常變化，為掩蓋真實財務狀況而頻繁變更會計政策，以及通過與關聯(lián)人的往來，以轉移利潤或掩飾虧損等不透明的關聯(lián)交易。從手段上看，財務造假往往涉及操縱收益問題，如虛構買賣合約或事先確認收益等；費用隱瞞不報，向其他會計期間延遲費用確認或轉嫁費用；虛增資產，如虛增固定資產或虛增應收賬款；隱瞞負債，掩蓋債務壓力，可以隱瞞短期借款，也可以提前償還長期負債；以及偽造憑據(jù)、篡改賬簿或虛構財務報告等虛假的會計記錄。也可能通過內控漏洞，利用復雜的財務工具和衍生工具，或違規(guī)操作，掩蓋自己的實際財務狀況。

3"數(shù)字化技術在財務舞弊識別中的應用

3.1"大數(shù)據(jù)分析與財務數(shù)據(jù)監(jiān)控

對財務舞弊的識別，大數(shù)據(jù)技術能夠對企業(yè)內部和外部的大量財務及相關非財務數(shù)據(jù)進行收集和整合，揭示隱藏在復雜數(shù)據(jù)背后的異常模式和潛在風險，從而根據(jù)實時監(jiān)控交易流水賬目表市場數(shù)據(jù)以及社交媒體信息，運用統(tǒng)計分析和模式識別技術檢測出異常交易頻率金額和時間分布，通過數(shù)據(jù)挖掘算法識別出與行業(yè)基準不相符的財務比率或指標，通過建立多維數(shù)據(jù)模型對財務數(shù)據(jù)與其他運營數(shù)據(jù)之間的關系進行深入分析，發(fā)現(xiàn)潛在的財務舞弊線索。

3.2"人工智能和機器學習在財務舞弊檢測中的應用

對財務舞弊進行檢測時，訓練機器學習模型可以使系統(tǒng)自動識別出財務數(shù)據(jù)中的異常模式和潛在風險，如利用支持向量機或隨機森林等監(jiān)督學習算法。對已有的歷史數(shù)據(jù)進行學習，系統(tǒng)可以從中找出已知的財務舞弊案例特征，并將其應用到對新數(shù)據(jù)的探測中，異常檢測模型可以用以下公式表示。

y=f（x;θ）

式中，y是預測的標簽（舞弊或非舞弊），x是包含財務數(shù)據(jù)特征的向量，θ是模型參數(shù)。通過調整θ，模型可以將正常交易和異常交易區(qū)分開來。

3.3"區(qū)塊鏈技術對財務數(shù)據(jù)透明度與追蹤性的提升

區(qū)塊鏈可以通過創(chuàng)建去中心化的分布式賬本來確保所有交易記錄的不可篡改性和可追溯性，從而提高財務數(shù)據(jù)的透明度和可追蹤性。每一筆交易都被加密并與之前的交易鏈接起來，形成一個鏈條，網絡中的所有參與者都會察覺到任何修改歷史數(shù)據(jù)的行為。這樣的特點使得整個生命周期內財務數(shù)據(jù)都是完整的，也是真實的。區(qū)塊鏈技術還支持自動執(zhí)行預設條款和條件的智能合約的應用，使交易的透明性和自動化程度進一步增強［2］。通過智能合約，減少人為干預的機會，提高效率，減少舞弊風險，從而自動觸發(fā)某些財務流程，如支付結算、審核確認等。

3.4"數(shù)據(jù)挖掘技術在異常交易與舞弊行為檢測中的應用

對異常交易與舞弊行為進行檢測，分析大量財務數(shù)據(jù)就能利用數(shù)據(jù)挖掘算法找出不符合正常模式的異常交易和揭示潛在的舞弊現(xiàn)象。數(shù)據(jù)挖掘技術包含聚類分析、關聯(lián)規(guī)則學習、異常檢測等多種方法，可以用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式與規(guī)律。其中一種常用的異常檢測方法是以建立正常交易行為模型為基礎的統(tǒng)計方法，以標準差來衡量數(shù)據(jù)點與平均值的偏差。

x=（x－μ）σ

式中，x是觀測值，μ是均值，σ是標準差。對超過預設閾值z（一般為3）的交易進行判斷，認為屬于異常交易。數(shù)據(jù)挖掘還能利用機器學習技術，如決策樹支持向量機SVM神經網絡等，來訓練模型識別異常交易，分析歷史數(shù)據(jù)中的舞弊案例，從模型學習到識別舞弊的相關特征，并能應用于新的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)潛在的舞弊行為，從而對新數(shù)據(jù)的分析有一定的指導作用。

4"財務舞弊識別的關鍵技術與算法

4.1"異常檢測算法與模型

異常檢測算法與模型主要用于識別那些偏離正常行為模式的數(shù)據(jù)點，從而及時發(fā)現(xiàn)潛在的舞弊行為。異常檢測可以分為監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習兩種主要方法。無監(jiān)督學習通常用于沒有明確標注的異常樣本數(shù)據(jù)場景，通過學習正常數(shù)據(jù)的分布來識別偏離此分布的數(shù)據(jù)點。常用的異常檢測方法是基于統(tǒng)計的方法。

除了基于統(tǒng)計的方法外，還可以使用機器學習模型來進行異常檢測。例如，孤立森林（Isolation"Forest）是一種專門用于異常檢測的無監(jiān)督學習算法，通過隨機分割特征空間來隔離異常樣本，從而識別出那些需要特別關注的數(shù)據(jù)點。還有基于密度的方法，如局部異常因子（Local"Outlier"Factor，LOF），它可以檢測那些在高密度區(qū)域中顯得孤立的數(shù)據(jù)點［3］。LOF"計算每個數(shù)據(jù)點相對于其鄰居的局部密度，如果一個點的局部密度遠低于其鄰居，則認為該點是異常的。

4.2"深度學習與神經網絡在財務舞弊識別中的應用

通過學習復雜的模型對財務數(shù)據(jù)中的異常模式進行識別，深度學習可以從大量的歷史數(shù)據(jù)中自動提取特征，對正常的交易和異常的交易模式進行區(qū)分。特別是卷積神經網絡和長短期記憶網絡的架構在處理財務數(shù)據(jù)時表現(xiàn)得特別出色。其中，卷積神經網絡和長短期記憶網絡的單元在處理時間序列數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)的隨時間變化的模式時表現(xiàn)得尤其有效。長短期記憶網絡中的門控機制，即輸入門、遺忘門和輸出門，對信息的流動進行了很好的控制，從而避免了長期依賴問題的出現(xiàn)。LSTM的基本單元可以表示為：

ct=ft⊙ct-1+it⊙c～t

ht=ot⊙ttanh（ct）

式中，ft是遺忘門，it是輸入門，ot是輸出門，c～t是候選記憶細胞狀態(tài)，ct是當前記憶細胞狀態(tài)，ht是當前隱藏狀態(tài)，⊙表示逐元素乘法。通過訓練LSTM模型，系統(tǒng)能夠識別出異常的交易序列，并及時預警可能的舞弊行為。卷積神經網絡（CNN）擅長處理圖像和文本數(shù)據(jù)，也可以用于分析財務報告中的非結構化數(shù)據(jù)，如文字描述和表格，從中提取有用的特征。

4.3"自然語言處理技術在財務報告分析中的應用

自然語言處理（NLP）技術通過分析財務報告中的敘述性文本、管理層討論與分析（MDamp;A）部分以及其他書面材料，NLP技術能夠識別出隱藏在文字中的潛在風險信號和異常情況。具體來說，NLP技術利用文本挖掘、情感分析和實體識別等方法，從大量文本中提取關鍵信息，幫助識別財務舞弊的跡象。實體識別技術能夠自動標記出報告中的重要實體，如公司名稱、日期和數(shù)字，從而幫助構建更詳細的財務信息圖譜。情感分析的一個簡單模型可以通過計算文本中正面和負面詞匯的比例來評估整體情感傾向。

S=PN

式中，P為正數(shù)，N為負數(shù)。S遠遠大于1，說明文字偏向正面；反之，若S在0附近，則表示該文偏負面。NLP還可以用來識別財務報告中那些含糊其詞的表述，那些解釋過度復雜或前后矛盾的信息，而這些信息恰恰是造假的潛在征兆［4］。

4.4"自動化審計工具與實時預警機制

自動化審計工具與實時預警機制在財務舞弊識別中發(fā)揮著重要作用，具體機制如圖1所示。

自動化審計工具能夠通過整合先進的數(shù)據(jù)分析技術和算法，自動審查財務數(shù)據(jù)和交易記錄，識別異常模式和潛在的欺詐跡象。這些工具可以對財務系統(tǒng)的各個方面，如交易頻率、金額大小、時間模式等，進行持續(xù)監(jiān)控，從而發(fā)現(xiàn)與常規(guī)行為不符的情況。例如，異常的大額交易、頻繁的異常轉賬以及與歷史數(shù)據(jù)不符的財務指標，都能夠被自動檢測到。實時預警機制是自動化審計工具的核心功能，能夠在檢測到潛在風險時立即發(fā)出警報，提醒審計人員及時采取行動。這些機制通?；陂撝涤|發(fā)原則，在某些關鍵指標超出預設范圍時，由系統(tǒng)自動觸發(fā)預警。預警機制還可以通過監(jiān)控交易方式的變化，并結合時間序列分析和異常檢測算法，識別潛在的風險信號［5］。

5"財務舞弊治理的數(shù)字化創(chuàng)新路徑

5.1"企業(yè)內部控制體系的數(shù)字化轉型

企業(yè)內部控制系統(tǒng)的數(shù)字化改造是提升治理財務舞弊能力的關鍵步驟，以自動化工具取代人工操作，如利用機器人流程自動化（RPA）技術處理賬單核對、發(fā)票處理等重復性高的任務，降低人為誤差，提高效率。通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，利用大數(shù)據(jù)分析技術，對潛在風險點和異常交易進行實時監(jiān)控和分析，將分散在不同系統(tǒng)中的財務數(shù)據(jù)集中起來，自動識別財務報告中的異常模式和潛在欺詐行為，部署基于人工智能和機器學習的審計工具。這些工具能夠對財務數(shù)據(jù)進行持續(xù)監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)異常情況及時預警。搭建實時監(jiān)控系統(tǒng)，動態(tài)跟蹤關鍵財務指標及交易，確?？焖僮R別并處理任何與正常模式相背離的情形。同時，建立確保每一步操作有跡可循、職責清晰的數(shù)字化責任追究機制。加強員工對數(shù)字化工具和技術的培訓，提高員工對財務舞弊行為的理解和防范意識，確保內控制度得到有效貫徹執(zhí)行。

5.2"數(shù)據(jù)驅動的財務監(jiān)控與合規(guī)管理

利用物聯(lián)網（IoT）設備、傳感器和自動化工具，實時收集和整合來自不同業(yè)務系統(tǒng)的財務數(shù)據(jù)，是增強企業(yè)財務透明度和防止財務欺詐的關鍵策略。這些數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉庫技術進行集中存儲和管理，以保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性。應用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習算法等大數(shù)據(jù)分析技術，深入分析海量財務數(shù)據(jù)，通過基于統(tǒng)計的方法（如標準差檢測）和基于機器學習的方法（如孤立森林算法）等異常檢測模型來及時識別交易或行為中的異常模式。利用自然語言處理（NLP）技術，部署自動化審計工具，對財務報告等文檔中的文字信息進行分析，并識別潛在的舞弊征兆。同時，加強合規(guī)檢查，確保財務記錄透明、不可篡改，通過智能合約和區(qū)塊鏈技術的應用，建立基于實時數(shù)據(jù)的動態(tài)風險評估模型，持續(xù)更新風險評估結果，并設置閾值觸發(fā)預警機制［6］。一旦探測到潛在風險，系統(tǒng)即刻產生警報，提醒管理層及時采取措施。利用數(shù)據(jù)可視化工具生成易于理解的報表和儀表盤，幫助管理層和審計人員迅速掌握財務狀況和合規(guī)情況。通過公開透明的方式公布重點財務指標、審計結果等信息，提升企業(yè)的公信力。

5.3"動態(tài)評估風險及自動化處理策略

企業(yè)可以通過對財務數(shù)據(jù)的實時收集和分析，構建持續(xù)監(jiān)控潛在財務舞弊風險的動態(tài)風險評估模型。異常交易模式、偏離正常范圍的財務指標、不一致的報表數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析和機器學習技術進行自動識別。例如，通過設置閾值和異常檢測算法，系統(tǒng)可以及時發(fā)現(xiàn)不正常的大額交易、頻繁的非正常時間交易或其他不合乎常規(guī)的行為。例如，異常的大額交易、異常的動態(tài)風險評估模型能夠自動調整風險等級，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)的變化生成相應的預警信號。一旦發(fā)現(xiàn)高風險狀況，系統(tǒng)立即觸發(fā)自動凍結相關賬戶、啟動調查程序或通知審核小組繼續(xù)核查等自動化應對策略。自動化工具還可以自動執(zhí)行調整信貸額度、限制交易權限或向有關部門發(fā)送警告郵件等一些基于預設規(guī)則的糾正措施。

5.4"透明度與問責機制的技術保障

透明度與問責制是財務舞弊治理的重要內容，基于區(qū)塊鏈技術建立的不可篡改的財務記錄，保證了所有交易數(shù)據(jù)的真實性和完整性。區(qū)塊鏈的分布式賬本特性，使任何對歷史數(shù)據(jù)的改動都會被網絡中的所有節(jié)點記錄下來，從而起到防篡改的作用。再加上智能合約的運用，能夠對預設的財務規(guī)則和流程進行自動化執(zhí)行，在每一筆交易上都按照既定的合規(guī)標準執(zhí)行，并自動將全部過程記錄下來［7］。數(shù)據(jù)可視化工具在財務監(jiān)控中得到廣泛的應用，對關鍵財務指標和異常情況進行實時展示，為管理層和審計人員迅速了解財務狀況提供依據(jù)，并可以及時采取行動來防范財務舞弊。

6"財務舞弊識別與治理的案例分析

6.1"案例背景與問題描述

A公司在一次內部審計中發(fā)現(xiàn)其財務報表中存在異常的大額支出記錄，這些支出沒有明確的業(yè)務依據(jù)且發(fā)生在非正常營業(yè)時間。進一步調查顯示，這些交易涉及多個部門，并且存在明顯的資金流向異常。A公司管理層意識到這一問題可能是內部人員進行的財務舞弊行為，決定采用數(shù)字化手段進行全面調查。

6.2"數(shù)字化技術在舞弊識別中的應用過程

A公司建立了數(shù)據(jù)統(tǒng)一庫房，確保相關信息全部歸口管理，將財務資料、交易記錄、業(yè)務日志等進行整合。利用大數(shù)據(jù)分析工具對歷史財務數(shù)據(jù)進行異常檢測，通過機器學習算法識別出一系列不符合正常模式的交易，特別是在大額支出和非正常營業(yè)時間發(fā)生的交易中，沒有明確經營依據(jù)的財務數(shù)據(jù)出現(xiàn)了異常。系統(tǒng)還對相關的財務報告、電子郵件和內部通信記錄進行了分析，并利用自然語言處理技術，發(fā)現(xiàn)了舞弊的潛在線索，揭示了行為模式的異常。A公司部署了實時監(jiān)控系統(tǒng)，動態(tài)跟蹤關鍵財務指標，并設置了閾值觸發(fā)預警機制，一旦發(fā)現(xiàn)異常立即報警，提醒管理層及時干預。為了進一步增強財務記錄的透明度和不可篡改性，A公司還引入了區(qū)塊鏈技術，確保所有交易記錄的真實性和完整性。

6.3"治理措施的實施與效果分析

治理措施的實施顯著提升了A公司財務舞弊治理的效果，具體如表1所示。實施前，A公司每月異常交易數(shù)量高達120次，但在治理措施實施后，這一數(shù)字降至30次，減少了75%，表明異常交易得到了有效控制。財務報告的準確性從原來的90%提升到了98%，提高了8個百分點，反映了財務數(shù)據(jù)質量的明顯改善。內部審計時間從原來的30天縮短到10天，減少了66.7%，表明審計效率大幅提升。舞弊檢測時間從5天縮短至1天，減少了80%，顯示了實時監(jiān)控系統(tǒng)的高效性。財務透明度評分從65分提升至90分，提高了38.5%，體現(xiàn)了財務信息透明度和可信度的顯著增強。詳見表1。

這些數(shù)據(jù)表明，A公司通過采用數(shù)字化技術進行財務監(jiān)控和治理，在減少異常交易、提高財務報告準確性、加快審計速度、縮短舞弊檢測時間、提升財務透明度等方面取得了明顯成效。不僅增強了公司的內部控制能力，也提高了企業(yè)的財務健康狀況和市場信任度，在提升企業(yè)競爭力的同時，對公司的長期發(fā)展具有積極而正面的作用。

7"結語

數(shù)字化時代，財務舞弊識別與治理的革新已經成為提升企業(yè)財務透明度與安全性的一項重要工作。隨著大數(shù)據(jù)技術在財務舞弊識別中的運用更加廣泛地推廣開來，財務舞弊的識別效率與精確度都有了明顯的提高，很多異常情況都可以通過自動化的審計工具和實時預警機制快速發(fā)現(xiàn)與及時反饋。除此之外，為企業(yè)建立了較為完善的內部控制制度，有效降低了財務舞弊發(fā)生的概率。隨著技術的不斷發(fā)展，財務管理與舞弊防控的智能化程度會越來越高，企業(yè)要不斷地優(yōu)化數(shù)字化治理路徑，在合規(guī)性與透明性上下功夫，保證企業(yè)財務的穩(wěn)健運轉。

參考文獻：

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