財(cái)務(wù)舞弊會(huì)蠶食公司的營(yíng)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(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

據(jù)美國(guó)注冊(cè)舞弊審查師協(xié)會(huì)(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(cè)任務(wù)中，以確保止損。

“各個(gè)企業(yè)正在從取證角度考慮自己可以做些什么。”德國(guó)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(huì)上表示。

Schreyer的研究重點(diǎn)是異常檢測(cè)、無(wú)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(huì)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(huì)以細(xì)粒度級(jí)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(huì)計(jì)分錄。但舞弊者通常會(huì)偏離普通的系統(tǒng)使用方式或會(huì)計(jì)模式。

“現(xiàn)在，我們正在使用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)研究交易流程及其在系統(tǒng)中的記錄方式。”Schreyer說(shuō)道。

通過(guò)訓(xùn)練若干個(gè)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(huì)計(jì)異常。

隨后在兩個(gè)不同的真實(shí)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)集上測(cè)試該模型。測(cè)試結(jié)果顯示，這個(gè)經(jīng)過(guò)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(duì)比，就可以更好地追蹤數(shù)據(jù)。”Schreyer說(shuō)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(cè)其他領(lǐng)域的異常。”