تحلیل ریسک تقلب مالی با استفاده از مدلهای داده کاوی در محیطهای حسابداری پیشرفته

تحلیل ریسک تقلب مالی در محیطهای حسابداری پیشرفته به دلیل پیچیدگی های فزاینده ساختارهای مالی و افزایش حجم داده های تراکنشی، به یکی از موضوعات کلیدی در حوزه مدیریت ریسک و حسابرسی تبدیل شده است. هدف این پژوهش، بررسی و تحلیل عمیق روشهای داده کاوی به منظور ارتقاء دقت و کارایی تشخیص تقلب مالی در سیستم های حسابداری پیشرفته است. این مطالعه با استفاده از روش کتابخانه ها و مرور منابع علمی بین المللی، چارچوبی جامع از مدل های داده کاوی شامل الگوریتم های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت را گردآوری و تحلیل کرده است. تمرکز اصلی تحقیق بر ارزیابی عملکرد این مدل ها در زمینه کشف الگوهای پیچیده و ناهنجاری های مالی است که روش های سنتی در شناسایی آنها ناتوان بوده اند. یافته ها نشان می دهد که بهره گیری از تکنیک های پیشرفته ای مانند جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، شبکه های عصبی عمیق و مدل های ترکیبی، قابلیت های پیش بینی و تشخیص تقلب را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده است. همچنین، اهمیت مرحله مهندسی ویژگی ها، انتخاب متغیرهای کلیدی و نرمال سازی داده ها در بهینه سازی عملکرد این الگوریتم ها تاکید شده است. از سوی دیگر، چالش های مربوط به تفسیر پذیری مدل ها و محدودیت های محاسباتی، نیازمند توجه ویژه برای تضمین کاربردپذیری در محیطهای عملیاتی است. پژوهش به نقش پردازش بلادرنگ داده ها و به روزرسانی مستمر مدل ها در تطابق با تغییرات سریع ساختارهای مالی نیز پرداخته است. نتیجه گیری این مطالعه حاکی از آن است که مدل های داده کاوی، به عنوان ابزاری اساسی در تحلیل ریسک تقلب مالی، بستر لازم برای تحول فرآیندهای حسابرسی دیجیتال و مدیریت ریسک سازمانی را فراهم می کنند. تحولات آتی در معماری های مدل های ترکیبی و هوش مصنوعی توضیح پذیر، توانمندی های این حوزه را گسترش داده و استانداردهای جدیدی برای شفافیت و صحت در ارزیابی ریسک مالی به وجود خواهد آورد.

کلیدواژه ها:

دادهکاوی ، ریسک تقلب ، حسابداری پیشرفته ، یادگیری ماشین