مروری بر کاربرد مدلهای زبان بزرگ (LLM) در تحلیل متنی صورتهای مالی برای شناسایی روشهای نوین تقلب

در عصر تحول دیجیتال و افزایش چشمگیر داده های سازمانی، تجزیه و تحلیل صورتهای مالی به عنوان یکی از مهمترین ابزارهای تصمیم گیری برای سرمایه گذاران، مدیران و نهادهای نظارتی اهمیت ویژه ای یافته است. پیچیدگی و حجم بالای اطلاعات مالی، بستر مناسبی برای انواع تقلب های نوین و دستکاری هدفمند صورتهای مالی فراهم کرده است. شناسایی این تقلب ها، همواره چالشی اساسی برای حسابرسان و تحلیل گران در حفظ شفافیت و صحت گزارشگری مالی بوده که این موضوع نیازمند روش های نوین تحلیلی است. روش های سنتی تحلیل مالی به دلیل محدودیت در پردازش داده های متنی گسترده و پیچیده، اغلب قادر به کشف کامل این تقلب ها نیستند. مدلهای زبان بزرگ (Large Language Models) در تحلیل متنی صورتهای مالی می توانند با شناسایی ناهنجاری ها و الگوهای مشکوک به کشف تقلب های نوین کمک کنند. LLM در واقع، نوعی شبکه عصبی عمیق محسوب می شود که به کمک آن می توانید کارهای گوناگونی که به پردازش زبان طبیعی مربوط می شوند مانند ترجمه، تولید محتوا، ایده گرفتن، گفت وگو، پاسخ گرفتن برای سوالات و غیره را انجام دهید. پژوهش ها نشان می دهند که استفاده از LLM ها در کنار داده های ساختاری می تواند دقت تشخیص تقلب را افزایش دهد و ابزار ارزشمندی برای حسابرسان، ناظران مالی و تحلیل گران ریسک فراهم آورد. این پژوهش به مروری بر تازه ترین پیشرفت ها در کاربرد مدلهای زبان بزرگ جهت کشف روش های نوآورانه تقلب در افشای اطلاعات مالی می پردازد. استفاده از این فناوری به حسابرسان و نهادهای نظارتی کمک کند تا سازوکارهای شناسایی تقلب را بهبود بخشیده و شفافیت و مسئولیت پذیری مالی را ارتقا دهند.

کلیدواژه ها:

تحلیل صورتهای مالی ، مدلهای زبان بزرگ ، تقلب صورتهای مالی