بررسی نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در شناسایی الگوهای تقلب مالی و ارتقای اثربخشی فرایندهای حسابرسی و کنترل داخلی

در حالی که روش های سنتی حسابرسی به دلیل اتکا بر بررسی های دوره ای و نمونه گیری های محدود، در شناسایی رفتارهای متقلبانه ی مدرن با چالش های اساسی مواجه اند، استفاده از فناوری های نوین پردازش داده، پارادایم نظارتی را به سمت پایش بلادرنگ و داده محور تغییر داده است. این تحقیق با بررسی قابلیت های مدل های یادگیری ماشین، نشان می دهد که چگونه ادغام این ابزارها در سیستم های مالی می تواند قدرت کشف ناهنجاری ها را به شکلی چشمگیر ارتقا داده و از بسیاری از خطاهای انسانی و سوگیری های شناختی جلوگیری کند. فقدان شفافیت در تصمیم گیری مدل های هوش مصنوعی (مسئله جعبه سیاه) و شکاف مهارتی موجود میان متخصصان مالی و تحلیل گران داده، به عنوان موانع اصلی در مسیر استقرار کامل این فناوری ها شناسایی شده اند. در واقع، صرف خرید ابزارهای نرم افزاری بدون بازنگری در فرآیندهای عملیاتی و ارتقای سواد دیجیتال نیروی انسانی، نمی تواند ضامن امنیت مالی بنگاه ها باشد و نیازمند یک استراتژی جامع مدیریتی است. با افزایش سرعت و حجم تراکنش های مالی، سیستم های حسابرسی باید به سطحی از چابکی دست یابند که بتوانند تهدیدات را پیش از وقوع شناسایی کنند. این پژوهش استدلال می کند که بهره گیری از هوش مصنوعی نه تنها باعث کاهش هزینه های عملیاتی و افزایش بهره وری حسابرسان خبره می شود، بلکه با ایجاد لایه های امنیتی هوشمند، اعتماد ذینفعان و سرمایه گذاران به گزارش های مالی را بازسازی و تقویت می نماید. موفقیت در این عرصه، در گرو توازن میان قدرت محاسباتی ماشین و حکمت قضاوتی انسان است.

کلیدواژه ها:

واژگان کلیدی: هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، شناسایی ، تقلب مالی ، حسابرسی ، کنترل داخلی