随着经济快速发展，一些企业为了拿到上市融资资格，可能发生财务舞弊的行为。由于现代企业业务类型新颖，财务舞弊行为复杂且隐蔽，传统检测方法很难应对这些新的业务模块，也满足不了大规模数据分析的需求，而且效率低，误报率还高。基于此，人工智能技术在财务舞弊检测中发挥了一定的作用，它的应用现状和发展挑战为各行业优化财务舞弊检测体系提供参考。不过，人工智能技术的应用还处在辅助阶段，尚未完全取代人工审计，需要结合业务实际发挥它的防控价值。

　　人工智能在财务舞弊检测中的应用现状

       应用场景

　　传统检测机制主要依靠专家预设的规则体系，这种技术只能识别既定的舞弊模式，没法应对新型舞弊手段。而人工智能技术在财务舞弊检测领域的应用，已经完成从规则驱动范式到数据驱动范式的系统性转变。因人工智能技术融入了机器算法学习，明显打破了财务舞弊的检测瓶颈，其通过对海量交易数据里的异常行为模式进行编码解析，再搭建多维度特征分析模型，能让风险导向审计的流程得到优化，从而使风险评估体系朝动态化的方向发展。

       主流人工智能技术方法

　　监督学习，是数据库以历史舞弊案例为基础进行训练，进而构建模型来识别类似的行为模式，可以发现像发票不合规、交易不闭环等问题。运用逻辑回归算法能预测财务舞弊发生的概率，随机森林算法可识别异常交易。这种人工智能技术常被银行用在依据传统交易数据开展反欺诈排查方面，以及根据上市公司的历史财务数据预测是否有财务舞弊行为等方面。

　　无监督学习，主要适合检测无标签数据，通过构建算法，训练其自动发现异常模式，从而解决财务舞弊样本稀缺的问题。和基于历史财务舞弊案例库构建的监督学习算法模式不同，无监督学习涉及的算法主要有聚类算法，它主要用于发现异常交易群体，分离异常群组数据；还有孤立森林，也就是异常检测算法，适合检测识别离群点，比如异常的报销单据、虚假交易等。这类人工智能技术方法，常应用于企业内审流程的构建以及证券市场大数据的检测。

　　深度学习算法的基础数据库，主要是各数字媒体平台披露的非结构化数据、文本数据，主要的算法技术有4种。深度神经网络适合处理结构化数据，如财务指标、交易记录。当财务数据指标异常时，能根据F-score优化模型，输出企业财务舞弊的概率。卷积神经网络主要适合处理图像及文本等局部数据。借助该算法，可使用OCR及CNN算法识别发票及凭证的真伪，分析财务报表图像。循环神经网络适合日常处理时序数据。通过该算法，能检测资金流向异常情况，分析管理层行为中涉及内幕交易的线索。图神经网络则适合处理关联网络数据。利用该算法，可挖掘关联方交易，识别空壳公司，辅助识别利益输送等数据。

　　应用现状

　　和传统审计用的数据处理基础工具不一样，人工智能技术能凭借自身的数据处理引擎自动化工具，高效完成数据的收集、清洗和整理工作，保证数据完整可用。不过，它还有些局限：在自动化处理数据时，还是需要人工复核置信度结果。

　　在财务数据分析领域，人工智能技术的优势很明显。它依靠历史财务数据库的搭建，利用机器学习语言，能快速总结出财务数据的发展规律，还能预判未来的发展走向。它的深度财务数据分析能力比传统的审计方式强，能精准找到数据波动异常的地方，给出有针对性的建议，从而为决策提供有力的数据支撑。

　　人工智能技术根据历史数据和实时信息构建风险评估模型，能全面客观地评价被审计单位的整体风险水平，并且持续监控、动态调整，及时发现新的风险因素和变化趋势。这能给审计师提供前瞻性预测，帮助他们提前介入处理，降低审计风险，保障安全运营。

　　凭借智能识别与提取能力，人工智能技术能从海量数据中自动筛选关键审计证据，精准捕捉各类数据，还能自动生成规范的工作底稿，记录审计过程、问题、措施和结论，最后汇总成条理清晰、内容详实的审计报告。

　　人工智能在财务舞弊检测中的挑战

       技术层面的挑战

　　人工智能技术在财务舞弊检测领域，来自技术层面的挑战已从算法单一的局限，变成了数据质量带来的基础性制约的难题。

　　噪声数据有缺失的字段和人为操纵的信息，用算法模型来处理，不仅会降低结论的精准度，还会让处理成本变高。而分散性强的数据整合起来难度大，用算法模型得出的结论也比较片面。有些财务舞弊藏在文本、报告和图像里，需要把OCR和CNN算法结合起来处理，这在一定程度上也增加了审计数据的处理成本。

　　财务舞弊模式存在一定的复杂性。财务舞弊行为往往没有显著的异常表现，其隐蔽性特征很明显，得依靠深度关联分析技术才能有效识别。同时，舞弊手段会随着监管政策的更新和技术的进步不断变化，这就客观上要求检测模型能不断优化、更新版本。此外，低频事件检测也面临挑战。财务舞弊案例少，导致数据类别分布不均，传统的监督学习方法很容易让模型出现偏差，不过可以用异常检测算法或半监督学习框架来优化建模。

　　此外，发现财务舞弊的深度学习模型的决策机制可解释性还不足，同时和审计监管框架存在合规上的冲突，监管机构也对人工智能技术的法律效力持怀疑态度。当然，这个问题可以用集成决策树等算法构建透明的验证体系，提高信息的透明度，让决策更可信。

　　此外，财务舞弊的实施者可能故意制造看起来正常的数据，比如把大额交易拆分开来，以此避开阈值监测机制。这时候可以用对抗训练等算法来构建模型，加深模型的数据检测深度。他们还可能通过试探人工智能技术来推测监测规则，针对这种情况，应该定期更新模型，并且隐藏关键特征。

　　人工智能技术的战略部署，对会计学、计算机技术等跨学科的复合人才有很高的要求。而且，人工智能技术的应用存在一定的误报概率，还需要高质量的人工复核环节，这样才能提高人机协同的工作效率。

　　法律与伦理层面的挑战

　　人工智能技术在财务舞弊检测中的法律与伦理挑战，呈现出多维度相互交织的复杂情况，核心矛盾集中在如何平衡技术效用最大化和合规风险最小化上，这其中隐私保护问题特别突出。

　　审计时会涉及财务敏感数据的处理，如果用算法模型对这些数据进行交叉验证，在一定程度上会超出数据保护的限制，审计工作的需求和数据隐私的保护从根本逻辑上就存在冲突。人工智能技术在财务舞弊检测中的实际应用存在误判的可能，而且其应用在一定程度上也改变了传统的审计底层框架。当深度学习模型的具体应用影响到责任主体的溯源时，法律和伦理方面的冲突就催生了对新型监管模式的需求。

　　人工智能技术的实际落地方法和具体应用挑战，使得它在财务舞弊检测中的实际应用还需要突破数据、技术和伦理方面的瓶颈，不过它在提高审计效率上的价值已经得到初步验证。