数据挖掘在会计舞弊识别中的应用研究综述

"这篇综述文章探讨了基于数据挖掘技术在会计舞弊识别中的应用，主要关注了近年来的研究进展和不同方法的优劣。作者强调了数据挖掘在提高舞弊识别效率和效果上的潜力，特别是在解决审计过程中舞弊识别的挑战。" 在会计舞弊识别领域，数据挖掘技术已成为一个重要的工具，它可以从海量数据中寻找隐藏的模式和关联，以辅助投资者、监管机构和审计师更准确地识别潜在的会计舞弊行为。近年来的研究主要集中在有标签的挖掘方法，即通过对舞弊和非舞弊样本进行对比分析来发现特征差异。这些特征涵盖了多个方面，如审计师的评估数据、公司治理信息、财务报表数据、行业特性以及交易数据。 研究中提到的常用数据挖掘算法包括统计检验、回归分析、神经网络、决策树、贝叶斯网络和堆栈变量法。回归分析是最常见的方法，但神经网络在识别准确性和效果上通常优于回归模型。这些算法的应用有助于提升模型的检测性能，辅助审计师做出更精确的判断。 数据挖掘技术在舞弊识别中的优势在于其自动化特性，能够显著减少人工检测的工作量，并且能够在大量数据中发现非显而易见的关联。然而，现有的文献中仍存在一些空白，如无标签挖掘（不依赖预定义类别）和时序数据挖掘的研究较少，这表明该领域的研究仍有待深化。 会计舞弊的识别是一个复杂的过程，涉及到欺诈行为的多样性和复杂性。传统的审计程序往往难以有效识别舞弊，因为舞弊识别需要同时兼顾效力（准确识别舞弊的能力）和效率（快速处理大量信息的能力）。数据挖掘技术恰好可以在这两个方面提供支持，通过自动分析和模式识别，帮助注册会计师更高效地定位可能的舞弊行为。 尽管现有的研究提供了许多有价值的方法和技术，但舞弊识别仍然是一个不断发展的领域。未来的探索可能需要更多地结合无监督学习、深度学习和其他先进的数据分析技术，以应对不断变化的舞弊手段和环境。此外，如何将这些技术与现有的审计框架和法规相结合，以实现更全面、更智能的舞弊防范和检测，是未来研究的一个重要方向。