使用深度学习检测财务报表欺诈： Hierarchical Attention Network的应用

"这篇论文主要探讨了深度学习在财务报表欺诈检测中的应用，作者包括Patricia Craja、Alisa Kim和Stefan Lessmann，并在2020年的Decision Support Systems期刊上发表。叶鑫在2021年9月30日对此进行了展示。" 在金融领域，对财务报表欺诈的检测一直是一项重要的任务。过去的许多研究已经检查了各种定量的财务因素和语言特征作为不规则行为的指标。这些语言特征包括词类频率计数、可读性、复杂性分数等。传统的数据处理方法如词袋模型（BOW）和词性标注（POS）也被用于分析文本信息。 然而，Hajek和Henriques的研究发现，结合语言特征与财务数据可以提升欺诈检测的性能。尽管如此，目前尚无研究专注于将最先进的深度学习（DL）模型应用于文本特征提取，特别是在财务报表欺诈检测方面。此外，大多数先前的研究忽视了模型解释性，这对于审计师在客户选择或审计规划过程中至关重要。 论文的主要动机在于处理文本数据。作者引入了一种名为层次注意力网络（Hierarchical Attention Network，HAN）的新颖深度学习方法，以提取文本中的关键信息。层次注意力网络是一种能够捕捉到文本中不同层次结构信息的模型，例如在句子级别和段落级别分别分配注意力，这有助于识别欺诈性报告中的模式和异常。 通过HAN，论文旨在提升财务报表欺诈检测的准确性，并同时提供一定的模型解释性，使得审计人员可以理解模型的决策过程。这种方法的创新性和实用性对于改进审计实践以及增强财务报告的透明度具有重大意义。通过深度学习技术，可以更有效地识别潜在的欺诈行为，从而降低金融市场的风险并保护投资者的利益。 这篇论文在深度学习和财务报表欺诈检测的交叉领域提出了新的见解，强调了模型解释性的重要性，并提供了一个新的工具——层次注意力网络，以解决现有研究的不足。这对于未来的学术研究和实际应用都提供了有价值的参考。