大数据与人工智能技术在企业财务舞弊识别中的应用效果研究

引言：财务舞弊是指企业或个人故意隐瞒、歪曲财务信息，以获取不当利益的行为。近年来，财务舞弊事件频发，给资本市场和投资者造成了严重损失。传统的财务报表分析和内部控制审计等方法，在识别日益隐蔽复杂的舞弊行为时，显得力不从心。大数据和人工智能技术的兴起，为舞弊识别提供了新的思路和手段。如何有效运用这些新技术，提升舞弊识别效果，成为审计理论与实务界关注的重点。

一、大数据与人工智能技术识别财务舞弊的理论基础（一）财务舞弊的特征与识别难点分析

财务舞弊通常表现为收入确认操纵、费用资本化、关联交易、虚假披露等形式。舞弊者往往借助复杂的交易结构和会计处理方法，隐藏其违规行为。这些舞弊特征给传统识别方法带来诸多难点：其一，海量交易数据中识别可疑模式需要大量人力物力；其二，舞弊的隐蔽性导致无法通过固化的审计程序查找线索；其三，作假手法不断翻新，知识更新和经验积累存在滞后性。上述因素限制了传统技术识别财务舞弊的针对性和时效性。

（二）大数据分析在舞弊识别中的理论支撑

大数据分析通过对海量数据的采集、存储和计算，从中发现有价值的信息和规律。将大数据思维引入舞弊识别，能够扩大审计范围，及时发现异常特征。一方面，大数据技术可建立涵盖业务、财务等全方位数据的统一平台，便于跨系统核查交易的一致性和合理性；另一方面，运用聚类、关联、预测等数据挖掘算法，能够从纷繁复杂的数据中自动识别可疑模式，揭示舞弊风险。大数据分析为全面挖掘企业内外部信息、提升舞弊识别效率提供了技术支撑。

（三）人工智能算法在舞弊检测中的适用性

人工智能通过模拟人类智能，使机器具备自主学习和决策能力。机器学习算法能够从历史财务数据中自动归纳、学习舞弊特征，构建异常检测模型，可解决传统专家系统规则更新不及时、泛化能力差等局限性；深度学习算法善于处理非结构化数据，通过对交易文本、用户行为日志等数据的语义理解，能够发现隐藏在数据背后的作假意图和规律；图神经网络通过构建企业内外部要素的复杂网络关系，能够揭示潜在的利益输送和关联交易风险。上述智能算法为舞弊识别提供了理论支持。

二、大数据与人工智能技术在财务舞弊识别中

（一）基于机器学习的异常交易检测模型

机器学习通过设计分类、聚类等算法，从历史交易数据中自动提取财务舞弊特征，并构建异常检测模型。如使用无监督学习中的孤立森林算法，通过随机选取样本子集构建多棵决策树，能够快速检测出偏离大多数交易的异常点，从而识别出潜在的舞弊交易。此外，有监督学习如支持向量机、XGBoost 等算法，通过在已知正常与异常交易样本上进行训练，能够对新的交易实时预测其舞弊风险。机器学习使异常交易检测实现自动化和智能化，大幅提升了识别的效率与准确性[1]。

（二）自然语言处理（NLP）在财务文本分析中的应用

财务舞弊的痕迹通常隐藏在非结构化的文本信息中，如管理层讨论与分析、业绩说明会记录、邮件往来等。NLP 通过文本挖掘和语义分析，可从海量非结构化数据中提取有价值的舞弊线索。如运用主题模型LDA，可识别出管理层陈述中的异常话题，审计人员由此可重点关注相关财务风险领域；使用词向量Word2Vec，能够计算出文本的情感倾向，负面情绪较多的信息或许暗示着潜在舞弊风险；基于 BERT 等深度学习模型，可对文本语义进行精准理解和分类，发现隐藏较深的舞弊言语。NLP 拓宽了舞弊识别的维度，提供了全新的审计证据来源。

（三）数据可视化技术在舞弊线索挖掘中的作用

传统的财务数据分析多为静态的表格式呈现，难以直观展示交易全貌及共性特征。数据可视化通过图形化展现海量数据间的关系网络，便于从宏观把握企业的交易结构和运营状态，快速锁定异常点。例如使用关系图谱，可揭示企业的对外投资、关联交易网络， 金占用、利益输送等舞弊风险；采用热力图展示各业务单元的营收质量，色块的异常变化或 区域 前确认收入等作假行为；桑基图可直观反映企业的资金流向，识别出资金体外循环、违规担保等问题。可视化提升了舞弊分析的直观性与交互性，为深入审计提供了便利[2]。

三、大数据与人工智能技术识别财务舞弊的实践效果（一）与传统审计方法的对比分析

大数据与人工智能技术应用于财务舞弊识别，较之传统审计方法，具有以下优势：首先，扩大了审计广度和深度。传统审计多采用抽样方式，难以全面审查海量交易，而大数据分析可实现全样本、全维度检查，降低了舞弊漏检风险；其次，提高了问题识别的灵敏度。传统方法依赖经验和直觉，容易受人为因素干扰，而智能算法可自主学习异常特征，捕捉蛛丝马迹，实现舞弊的早期预警；再次，改善了审计流程的自动化水平。引入人工智能，可替代人工完成数据采集、清洗等基础工作，聚焦于对识别结果的分析和应对，从而优化审计资源配置。新技术是传统审计方法的有益补充。

（二）实际企业案例的应用效果评估

某大型企业为提高财务管理水平，尝试采用大数据分析平台进行内部审计。该平台汇集了业务、财务、邮件等各类数据，利用机器学习算法进行收入、费用的异常检测，同时对管理层邮件等非结构化数据进行语义分析。通过可视化呈现与传统财务指标的联动分析，平台识别出某业务单元存在提前确认收入的舞弊端倪，并从管理层邮件中发现相关暗示信息，最终查明少计利润2300 余万元。该案例表明，大数据与人工智能技术在复杂业务环境中的应用价值，能有效识别传统审计难以察觉的财务舞弊行为。

（三）技术应用的局限性与未来优化方向

大数据与人工智能技术尽管具有优势，但在实践应用中仍存在局限性：一是缺乏标准化的数据采集和处理规范，来自不同系统的数据质量参差不齐，影响了识别的准确性；二是对非结构化数据的理解能力有待进一步提升，尚难以准确把握隐藏在数据背后的语义逻辑；三是可解释性不足，算法识别出的某些异常点缺乏业务解释，难以对应到具体风险点。未来有待在数据治理、知识工程、可解释机器学习等方面加大研究力度，优化技术的实用性。同时，也需建立健全相关法律法规，规范数据使用行为，防范技术滥用风险。

结语：大数据与人工智能技术在企业财务舞弊识别中展现出良好应用前景，能够有效克服传统审计方法的局限性，大幅提升舞弊识别的广度、 但实践应用中仍存在数据标准、算法性能等方面的问题，需在未来进一步深化技术优化与制度建设。 础设施的完善和算法的持续进步，相信这些新技术必将成为舞弊治理的利器，为维护市场秩序、保护投资者利益发挥重要作用。

参考文献：

[1]徐杨,陈新旺.大数据与 的应用[J].中国会展,2025(4):149-151.

[2]邢雪姣.探讨企业财务管理中的大数 人工智能技术[J].办公自动化,2025,30(1):19-21.