Publication:
Ứng dụng học máy trong phát hiện bất thường dữ liệu kế toán: Cải thiện hiệu suất kiểm toán tài chính
Abstract
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
Description
Author
Hà Văn Sang TS.
Nguyễn Thị Bảo Hiền TS.
Đặng Trường Thịnh
Nguyễn Thị Bảo Hiền TS.
Đặng Trường Thịnh
Additional Author
Advisor
item.page.field1
Publisher
Học viện Tài chính
Date
2024
Journal ISSN
Volume Title
Keywords
Học máy , Phát hiện bất thường , Dữ liệu kế toán , Kiểm toán tài chính , Mô hình giám sát và không giám sát
Collections
Uniform Resource Identifier
Please use the AOF DRM to download/borrow digital documents
