智能算法之下財務舞弊無所遁形

隨著經濟快速發展，一些企業為了拿到上市融資資格，可能發生財務舞弊的行為。由于現代企業業務類型新穎，財務舞弊行為復雜且隱蔽，傳統檢測方法很難應對這些新的業務模塊，也滿足不了大規模數據分析的需求，而且效率低，誤報率還高。基于此，人工智能技術在財務舞弊檢測中發揮了一定的作用，它的應用現狀和發展挑戰為各行業優化財務舞弊檢測體系提供參考。不過，人工智能技術的應用還處在輔助階段，尚未完全取代人工審計，需要結合業務實際發揮它的防控價值。

人工智能在財務舞弊檢測中的應用現狀

應用場景

傳統檢測機制主要依靠專家預設的規則體系，這種技術只能識別既定的舞弊模式，沒法應對新型舞弊手段。而人工智能技術在財務舞弊檢測領域的應用，已經完成從規則驅動范式到數據驅動范式的系統性轉變。因人工智能技術融入了機器算法學習，明顯打破了財務舞弊的檢測瓶頸，其通過對海量交易數據里的異常行為模式進行編碼解析，再搭建多維度特征分析模型，能讓風險導向審計的流程得到優化，從而使風險評估體系朝動態化的方向發展。

主流人工智能技術方法

監督學習，是數據庫以歷史舞弊案例為基礎進行訓練，進而構建模型來識別類似的行為模式，可以發現像發票不合規、交易不閉環等問題。運用邏輯回歸算法能預測財務舞弊發生的概率，隨機森林算法可識別異常交易。這種人工智能技術常被銀行用在依據傳統交易數據開展反欺詐排查方面，以及根據上市公司的歷史財務數據預測是否有財務舞弊行為等方面。

無監督學習，主要適合檢測無標簽數據，通過構建算法，訓練其自動發現異常模式，從而解決財務舞弊樣本稀缺的問題。和基于歷史財務舞弊案例庫構建的監督學習算法模式不同，無監督學習涉及的算法主要有聚類算法，它主要用于發現異常交易群體，分離異常群組數據；還有孤立森林，也就是異常檢測算法，適合檢測識別離群點，比如異常的報銷單據、虛假交易等。這類人工智能技術方法，常應用于企業內審流程的構建以及證券市場大數據的檢測。

深度學習算法的基礎數據庫，主要是各數字媒體平臺披露的非結構化數據、文本數據，主要的算法技術有4種。深度神經網絡適合處理結構化數據，如財務指標、交易記錄。當財務數據指標異常時，能根據F-score優化模型，輸出企業財務舞弊的概率。卷積神經網絡主要適合處理圖像及文本等局部數據。借助該算法，可使用OCR及CNN算法識別發票及憑證的真偽，分析財務報表圖像。循環神經網絡適合日常處理時序數據。通過該算法，能檢測資金流向異常情況，分析管理層行為中涉及內幕交易的線索。圖神經網絡則適合處理關聯網絡數據。利用該算法，可挖掘關聯方交易，識別空殼公司，輔助識別利益輸送等數據。

應用現狀

和傳統審計用的數據處理基礎工具不一樣，人工智能技術能憑借自身的數據處理引擎自動化工具，高效完成數據的收集、清洗和整理工作，保證數據完整可用。不過，它還有些局限：在自動化處理數據時，還是需要人工復核置信度結果。

在財務數據分析領域，人工智能技術的優勢很明顯。它依靠歷史財務數據庫的搭建，利用機器學習語言，能快速總結出財務數據的發展規律，還能預判未來的發展走向。它的深度財務數據分析能力比傳統的審計方式強，能精準找到數據波動異常的地方，給出有針對性的建議，從而為決策提供有力的數據支撐。

人工智能技術根據歷史數據和實時信息構建風險評估模型，能全面客觀地評價被審計單位的整體風險水平，并且持續監控、動態調整，及時發現新的風險因素和變化趨勢。這能給審計師提供前瞻性預測，幫助他們提前介入處理，降低審計風險，保障安全運營。

憑借智能識別與提取能力，人工智能技術能從海量數據中自動篩選關鍵審計證據，精準捕捉各類數據，還能自動生成規范的工作底稿，記錄審計過程、問題、措施和結論，最后匯總成條理清晰、內容詳實的審計報告。

人工智能在財務舞弊檢測中的挑戰

技術層面的挑戰

人工智能技術在財務舞弊檢測領域，來自技術層面的挑戰已從算法單一的局限，變成了數據質量帶來的基礎性制約的難題。

噪聲數據有缺失的字段和人為操縱的信息，用算法模型來處理，不僅會降低結論的精準度，還會讓處理成本變高。而分散性強的數據整合起來難度大，用算法模型得出的結論也比較片面。有些財務舞弊藏在文本、報告和圖像里，需要把OCR和CNN算法結合起來處理，這在一定程度上也增加了審計數據的處理成本。

財務舞弊模式存在一定的復雜性。財務舞弊行為往往沒有顯著的異常表現，其隱蔽性特征很明顯，得依靠深度關聯分析技術才能有效識別。同時，舞弊手段會隨著監管政策的更新和技術的進步不斷變化，這就客觀上要求檢測模型能不斷優化、更新版本。此外，低頻事件檢測也面臨挑戰。財務舞弊案例少，導致數據類別分布不均，傳統的監督學習方法很容易讓模型出現偏差，不過可以用異常檢測算法或半監督學習框架來優化建模。

此外，發現財務舞弊的深度學習模型的決策機制可解釋性還不足，同時和審計監管框架存在合規上的沖突，監管機構也對人工智能技術的法律效力持懷疑態度。當然，這個問題可以用集成決策樹等算法構建透明的驗證體系，提高信息的透明度，讓決策更可信。

此外，財務舞弊的實施者可能故意制造看起來正常的數據，比如把大額交易拆分開來，以此避開閾值監測機制。這時候可以用對抗訓練等算法來構建模型，加深模型的數據檢測深度。他們還可能通過試探人工智能技術來推測監測規則，針對這種情況，應該定期更新模型，并且隱藏關鍵特征。

人工智能技術的戰略部署，對會計學、計算機技術等跨學科的復合人才有很高的要求。而且，人工智能技術的應用存在一定的誤報概率，還需要高質量的人工復核環節，這樣才能提高人機協同的工作效率。

法律與倫理層面的挑戰

人工智能技術在財務舞弊檢測中的法律與倫理挑戰，呈現出多維度相互交織的復雜情況，核心矛盾集中在如何平衡技術效用最大化和合規風險最小化上，這其中隱私保護問題特別突出。

審計時會涉及財務敏感數據的處理，如果用算法模型對這些數據進行交叉驗證，在一定程度上會超出數據保護的限制，審計工作的需求和數據隱私的保護從根本邏輯上就存在沖突。人工智能技術在財務舞弊檢測中的實際應用存在誤判的可能，而且其應用在一定程度上也改變了傳統的審計底層框架。當深度學習模型的具體應用影響到責任主體的溯源時，法律和倫理方面的沖突就催生了對新型監管模式的需求。

人工智能技術的實際落地方法和具體應用挑戰，使得它在財務舞弊檢測中的實際應用還需要突破數據、技術和倫理方面的瓶頸，不過它在提高審計效率上的價值已經得到初步驗證。