法務會計師的人工智慧

法務會計調查詐欺、糾紛和金融犯罪。人工智慧主要改變了他們可以查看的數據量。三種技術可以完成大部分工作。本福德定律描述了前導數字如何在許多自然出現的資料集中分佈。第一個數字 1 出現的機率約為 30%，而 9 出現的機率不到 5%。馬克·尼格里尼 (Mark Nigrini) 推廣了它在審計和法證工作中的應用。他的測試著眼於第一位數字、第二位數字和前兩位數字，並衡量與平均絕對偏差等統計數據的一致性。軟體現在可以在幾秒鐘內在每個供應商、員工或成本中心執行這些測試。關鍵限制是 Benford 僅適用於跨越幾個數量級的數據，並且未分配或限制。發票號碼、定為 9.99 美元的價格以及受政策限制的金額將不符合要求，這與詐欺無關。連結分析將人員、公司、地址、電話號碼和銀行帳戶視為圖表中的節點。共享屬性可以揭示未公開的關聯方，例如在董事家庭住址註冊的供應商。 i2 Analyst's Notebook 和圖形資料庫等工具使這些網路可見，機器學習可以對哪些連結異常進行評分。資金追蹤透過帳戶追蹤資金，通常是透過混合（混合）餘額。在那裡，法律追蹤規則（例如最低中間餘額規則）決定了可以要求的金額。自動化透過解析銀行對帳單和重建資金流來提供幫助，但追蹤方法是合法的選擇，而不是軟體設定。一個常見的誤解是人工智慧標誌是一種發現。本福德尖峰或模型分數只是領先。在法庭上，專家必須解釋該方法、其已知錯誤率以及為什麼結論是根據證據得出的。在美國聯邦法院，聯邦證據規則 702 和道伯特標準要求證詞必須基於正確應用的可靠方法。這使得單獨依賴不透明的模型存在風險。