Ấn phẩm:
Ứng dụng học máy trong phát hiện bất thường dữ liệu kế toán: Cải thiện hiệu suất kiểm toán tài chính
Nhan đề song song
Tác giả
Hà Văn Sang TS.
Nguyễn Thị Bảo Hiền TS.
Đặng Trường Thịnh
Nguyễn Thị Bảo Hiền TS.
Đặng Trường Thịnh
Người hướng dẫn
Tác giả khác
Năm xuất bản
2024
Nhà xuất bản
Học viện Tài chính
Tóm tắt
Trong bối cảnh tài chính ngày càng phức tạp, việc phát hiện bất thường trong dữ liệu kế toán là một nhiệm vụ quan trọng đối với quá trình kiểm toán, giúp nâng cao độ chính xác và minh bạch trong báo cáo tài chính. Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng các kỹ thuật học máy (Machine Learning - ML) để phát hiện bất thường, qua đó cải thiện hiệu suất công tác kiểm toán tài chính. Sử dụng dữ liệu sổ cái tổng hợp từ nhiều công ty, cùng với việc thêm dữ liệu bất thường giả định, chúng tôi đã thực hiện so sánh hiệu quả giữa các mô hình học máy giám sát và không giám sát trong việc phát hiện các giao dịch bất thường. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng ứng dụng rộng rãi của học máy trong lĩnh vực kiểm toán, đồng thời mở ra hướng tiếp cận mới trong việc xác định và phân loại các loại bất thường trong dữ liệu kế toán, qua đó đề xuất giải pháp hữu ích cho các nhà kiểm toán trong việc tối ưu hóa quy trình làm việc và cải thiện chất lượng kiểm toán
Mục lục
Địa chỉ truy cập
Số trang
4
Ngôn ngữ
vi
Trích dẫn
ISBN
ISSN
Định danh khác
Tài liệu chủ
Tài liệu tham khảo
Chủ đề
Học máy , Phát hiện bất thường , Dữ liệu kế toán , Kiểm toán tài chính , Mô hình giám sát và không giám sát
Kiểu tài liệu
Bài trích
Topic
Ngành Kế toán
Topic con
Kiểm toán
Vui lòng sử dụng ứng dụng DRM AOF để đọc tài liệu số
