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2024年5月1日发(作者：)

面向财务舞弊检测的人工智能算法研究

近年来，随着金融领域的发展，不少银行和企业都遇到了财务

舞弊的问题。财务舞弊不仅严重影响了企业的利益，也会伤害正

常经济秩序的发展。因此，如何有效检测财务舞弊，成为一大问

题。近来，越来越多的机构和企业开始采用人工智能算法来解决

这个问题。本文就从人工智能算法的角度，探讨面向财务舞弊检

测的人工智能算法研究。

一、财务舞弊的种类

在探讨财务舞弊的检测算法之前，需要先了解财务舞弊的种类。

通常来说，范畴可以分为两类。第一类是虚假或虚假报告，包括

改变账面交易、虚报销售额等。另一种是资产侵占和贪污，比如

提前支取薪资和泄露企业机密。对于不同种类的舞弊，需要采用

不同的算法方法来保证检测的准确性和有效性。

二、基于人工神经网络的财务舞弊检测

目前，最常用的人工智能算法之一是神经网络。神经网络是由

一组相互连接的节点组成的层次结构，每一层都可带增加数据的

意义。其原理类似于人类神经系统工作原理。基于其原理，可以

得出在财务舞弊检测中神经网络算法的应用。通常来说，神经网

络应用于财务舞弊检测有两种方式。第一种方式是可以将神经网

络用于单个领域（例如，发票丢失、销售额异常、罚款和滞纳金

等）。第二种方式是将不同领域的数据输入到神经网络模型中，

建立一个综合的财务舞弊检测模型。

三、基于机器学习的财务舞弊检测

除了神经网络外，机器学习也是一种常用的算法。在机器学习

算法中，可以使用监督学习和非监督学习的方法来检测财务舞弊。

在监督学习中，可以使用分类算法和回归算法。例如，可以使用

逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等等。而非监

督式学习方法通常包括推荐算法、聚类算法、关联算法等等。总

体来看，非监督式学习算法的难度较大，但是效果好，在现实场

景下也有很好的实际应用。

四、基于深度学习的财务舞弊检测

深度学习是机器学习领域中的一门技术，它可以自动化地构建

模型，解决机器学习中的复杂问题。在财务舞弊检测中，通常使

用神经网络进行深度学习。深度学习的一个主要优点是可以处理

多领域的数据。无论带有多种特征的数据上下文、时间序列数据、

图像数据等都可以使用深度学习算法加以解决，其中最典型的算

法是深度神经网络（DNN）。不过，深度学习的应用范围丰富，

方法也比较多样，需要根据实际应用场景选择合适的算法。

五、结论

财务舞弊是一种严重的问题，解决它需要多领域的技术配合。

从人工智能算法角度讲，神经网络、机器学习和深度学习都是可

以实现财务舞弊检测的有效方法。其中，不同领域的数据和不同

种类的算法需匹配应用，以提高检测效果。在未来，可以采用这

些算法不断取得进一步的发展。

本文标签： 算法舞弊财务检测学习

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