Zastosowania metod uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do wykrywania nieprawidłowości finansowych w przedsiębiorstwa

More about the book

Przestępczość gospodarcza stanowi poważny problem dla gospodarki polskiej i światowej, z stratami sięgającymi w 2018 roku około 5 miliardów złotych w Polsce. Istnieje pilna potrzeba opracowania metody, która na podstawie sprawozdania finansowego pozwoli ocenić ryzyko oszustwa finansowego. Monografia ta podejmuje to wyzwanie, prezentując algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do identyfikacji zmanipulowanych sprawozdań finansowych oraz model ostrzegający przed takimi zagrożeniami. W części opisowej omówiono największe skandale finansowe ostatniego stulecia oraz dotychczasowe badania dotyczące modeli wykrywania oszustw. Część empiryczna zawiera wyniki badań autorki oraz modele opracowane dla rynków amerykańskiego i polskiego, które mogą być zastosowane w wykrywaniu zagrożeń. Podkreślono również, które elementy sprawozdania finansowego mogą wskazywać na potencjalne manipulacje, stanowiąc wyraźne sygnały ostrzegawcze. Narzędzia opisane w monografii będą użyteczne w praktyce gospodarczej do identyfikacji oszustw, a modele wykrywania oszustw uzupełniają analizy finansowe, oferując cenne wsparcie dla przedsiębiorców, inwestorów, księgowych, biegłych rewidentów oraz organów nadzoru finansowego.