Финансовый детектив: Искусственный интеллект на страже бухгалтерских проводок

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как современные системы искусственного интеллекта помогают выявлять подозрительные операции в финансовой отчетности.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

В работе продемонстрировано, что использование больших языковых моделей в сочетании с алгоритмом Isolation Forest превосходит традиционные методы обнаружения аномалий в бухгалтерских данных и обеспечивает интерпретируемые объяснения.

Несмотря на широкое использование тестов журнальных записей для выявления аномалий в бухгалтерском учете, существующие подходы часто генерируют множество ложных срабатываний и неэффективны при обнаружении тонких нарушений. В работе «AuditCopilot: Leveraging LLMs for Fraud Detection in Double-Entry Bookkeeping» исследуется возможность применения больших языковых моделей (LLM) для обнаружения аномалий в двойной записи бухгалтерского учета. Полученные результаты демонстрируют, что специально настроенные LLM, в сочетании с оценками Isolation Forest, превосходят традиционные методы и обеспечивают интерпретируемые объяснения выявленных нарушений. Может ли подобный подход стать основой для создания интеллектуальных систем аудита, повышающих надежность финансовой отчетности?

Бухгалтерский Учет и Вызовы Обнаружения Аномалий

Современная бухгалтерская практика, основанная на принципах двойной записи, генерирует колоссальные объемы финансовых транзакций. Каждый факт хозяйственной деятельности отражается как минимум в двух счетах, создавая непрерывный поток данных, который постоянно увеличивается с ростом масштабов бизнеса и усложнением экономических операций. Этот массив информации, хотя и является ценным ресурсом для анализа и принятия решений, представляет собой серьезную задачу для обработки и контроля. Автоматизация учета и формирование отчетности становятся все более зависимыми от способности эффективно управлять этими большими данными, выявлять закономерности и аномалии, а также обеспечивать достоверность финансовой отчетности.

Целостность данных налогового учета имеет первостепенное значение для обеспечения справедливости и эффективности налоговой системы. Однако, с ростом объемов финансовых транзакций и усложнением схем уклонения от уплаты налогов, ручная проверка данных на предмет аномалий становится все более непрактичной и подверженной ошибкам. Традиционные методы контроля, основанные на проверке отдельных показателей, не способны эффективно выявлять сложные и замаскированные нарушения. В результате, возрастает риск упущения из виду значительных финансовых махинаций, что приводит к потерям для бюджета и подрывает доверие к налоговой системе. Автоматизация процесса выявления аномалий, основанная на современных алгоритмах анализа данных, представляется необходимым шагом для повышения надежности и точности налогового учета.

Традиционные системы обнаружения мошеннических операций, основанные на заранее заданных правилах, всё чаще оказываются неэффективными в условиях растущей сложности и изменчивости финансовых махинаций. Эти системы, требующие постоянной ручной настройки и обновления правил, не способны адаптироваться к новым схемам обмана, которые злоумышленники разрабатывают с поразительной скоростью. Вместо этого, требуется переход к автоматизированным решениям, использующим алгоритмы машинного обучения и анализа больших данных. Такие системы способны выявлять аномалии и подозрительные транзакции, которые не поддаются обнаружению с помощью статических правил, обеспечивая более надежную защиту от финансовых преступлений и минимизируя риски для организаций и частных лиц.

Бесконтрольное Обучение как Инструмент Обеспечения Целостности Данных

Обнаружение аномалий предоставляет эффективный механизм для выявления подозрительных транзакций в больших финансовых наборах данных. Алгоритмы аномального обнаружения анализируют объемы транзакций, выявляя операции, значительно отклоняющиеся от установленных закономерностей. Это включает в себя выявление необычно высоких или низких сумм транзакций, нетипичные частоты операций, или транзакции, инициированные из необычных географических мест. Использование статистических методов и алгоритмов машинного обучения позволяет автоматизировать этот процесс, значительно снижая нагрузку на аналитиков и повышая скорость выявления потенциального мошенничества. В результате, организации могут оперативно реагировать на подозрительную активность и минимизировать финансовые потери.

В задачах обнаружения мошеннических операций, предварительно размеченные данные для обучения алгоритмов машинного обучения часто встречаются редко и требуют значительных трудозатрат на их создание. Бесконтрольное обучение, в отличие от контролируемого, не нуждается в предварительной разметке данных. Это позволяет алгоритмам самостоятельно выявлять структуры и закономерности в неразмеченных транзакциях, что особенно ценно в ситуациях, когда количество мошеннических операций незначительно по сравнению с общим объемом данных, а доступ к историческим данным с метками ограничен или отсутствует. Использование бесконтрольного обучения позволяет эффективно анализировать большие объемы данных и выявлять аномалии без необходимости ручной разметки каждого отдельного случая.

Алгоритмы машинного обучения без учителя, анализируя данные, выявляют типичные закономерности и формируют модель нормального поведения. Отклонения от этой модели, определяемые как аномалии, автоматически помечаются для последующего анализа специалистами. Данный подход позволяет обнаруживать нетипичные транзакции или записи, которые могут указывать на мошенничество, ошибки или другие проблемы, не требуя предварительной разметки данных и ручного определения правил выявления аномалий. Степень отклонения от нормы, как правило, оценивается количественно, что позволяет установить порог значимости для фильтрации ложных срабатываний и приоритизации расследований.

Изоляционный Лес: Выявление Аномалий в Финансовых Данных

Алгоритм Isolation Forest является эффективным методом обнаружения аномалий, основанным на принципе изоляции выбросов посредством случайного разбиения данных. В отличие от методов, требующих определения плотности данных, Isolation Forest строит случайные деревья принятия решений, где выбросы, как правило, требуют меньшего количества разбиений для изоляции, поскольку они находятся в областях с низкой плотностью. Каждый выброс изолируется путем случайного выбора признака и значения разделения, что позволяет алгоритму эффективно обрабатывать многомерные данные и масштабироваться для больших наборов данных. Этот подход значительно снижает вычислительную сложность по сравнению с методами, основанными на плотности, и делает его пригодным для обнаружения аномалий в реальном времени.

Для начальной валидации алгоритма Isolation Forest использовались синтетические данные главной книги (Synthetic General Ledger Data). Это позволило создать контролируемую среду для экспериментов и проведения сравнительного анализа с другими методами обнаружения аномалий. Синтетические данные обеспечивают возможность точной оценки производительности алгоритма, поскольку истинные аномалии известны и могут быть использованы в качестве эталона. Контролируемый характер данных позволяет систематически изменять параметры генерации аномалий и оценивать, как это влияет на способность Isolation Forest к их выявлению, что невозможно при работе с реальными, немаркированными данными.

Применение алгоритма Isolation Forest в сочетании с LLM, настроенной с помощью промпт-инжиниринга, позволило достичь максимального значения F1-меры в 0.94 на синтетическом наборе данных. Данный подход значительно превосходит традиционные методы обнаружения аномалий: количество ложноположительных срабатываний составило 12, в то время как при использовании Isolation Forest без LLM их было 169, а при применении традиционных методов JETs — 942. Это демонстрирует существенное снижение числа ошибочных срабатываний при сохранении высокой точности обнаружения аномалий.

SHAP-Значения: Объяснение Обнаруженных Аномалий и Их Значение

Для повышения прозрачности работы модели Isolation Forest, использовались значения SHAP (SHapley Additive exPlanations) для определения вклада каждой характеристики в итоговую оценку аномальности. Этот подход позволяет установить, какие конкретно аспекты транзакции — например, сумма, частота или контрагент — оказывают наибольшее влияние на решение алгоритма. Значения SHAP рассчитываются на основе теории игр, что обеспечивает справедливое распределение вклада между признаками и позволяет точно определить, какие из них являются ключевыми для выявления аномалий. Результаты анализа с использованием SHAP Values значительно упрощают интерпретацию работы модели и предоставляют возможность более детального понимания причин, лежащих в основе каждого обнаруженного отклонения.

Анализ, проведенный с использованием SHAP-значений, позволил выявить конкретные факторы, определяющие оценку транзакций алгоритмом обнаружения аномалий. Выяснилось, что существенное влияние на выявление подозрительных операций оказывают такие параметры, как сумма перевода, частота совершения транзакций и особенности контрагента. Например, неожиданно высокая сумма перевода или резкое увеличение частоты транзакций с определенным контрагентом могут служить ключевыми индикаторами аномального поведения. Изучение вклада каждого признака позволяет не просто обнаружить отклонение, но и понять, почему алгоритм пришел к такому выводу, предоставляя ценную информацию для аудиторов и следователей.

Повышенная прозрачность алгоритма обнаружения аномалий, достигнутая благодаря применению SHAP-значений, позволяет аудиторам и следователям оперативно понимать логику, лежащую в основе каждого обнаруженного отклонения. Это существенно ускоряет процесс принятия обоснованных решений и снижает необходимость в ручной проверке. Комбинированный подход, включающий Isolation Forest и SHAP-анализ, продемонстрировал высокую эффективность, достигнув точности в 0.90 и полноты в 0.98 на синтетическом наборе данных, что подтверждает его потенциал для автоматизации и оптимизации процессов выявления мошеннических операций и других нетипичных транзакций.

Исследование демонстрирует, что обнаружение аномалий в финансовых данных — это не поиск абсолютной истины, а скорее выявление отклонений от ожидаемого паттерна. Авторы предлагают использовать большие языковые модели в сочетании с алгоритмом Isolation Forest, что позволяет не только находить подозрительные записи, но и предоставлять объяснения, почему они считаются аномальными. Этот подход напоминает о словах Грейс Хоппер: «Лучший способ объяснить программу — запустить ее». В данном случае, «запуск» заключается в анализе данных и предоставлении интерпретируемых результатов, что позволяет аудиторам понимать логику обнаружения потенциального мошенничества, а не просто полагаться на «черный ящик» алгоритма. Особенно важно, что предложенный метод превосходит традиционные подходы, что подтверждает идею о необходимости постоянного поиска новых способов адаптации к неизбежному хаосу в финансовых системах.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует не просто обнаружение аномалий, но и попытку придать им голос. Система, использующая большие языковые модели, не столько ищет ошибки в бухгалтерских проводках, сколько пытается понять логику, стоящую за каждым действием. Однако, стоит признать, что каждая успешно обнаруженная аномалия — это лишь эхо более глубокой, невидимой системы сбоев. Искусственный интеллект не устраняет риск, он лишь меняет его форму, перенося акцент с количественных показателей на качественные интерпретации.

Будущее этого направления видится не в совершенствовании алгоритмов обнаружения, а в создании систем, способных предсказывать эволюцию аномалий. Вместо того, чтобы реагировать на уже произошедшее, необходимо научиться видеть паттерны, предвещающие будущие сбои. Особый интерес представляет возможность интеграции подобных систем с моделями поведения, способными учитывать не только финансовые, но и психологические факторы, влияющие на принятие решений.

И всё же, не стоит забывать простую истину: любая система, даже самая совершенная, обречена на ошибку. Задача исследователя — не построить идеальную систему, а научиться жить с её несовершенством, предвидя и смягчая последствия неизбежных сбоев. Ведь, в конечном счете, тишина системы — это не признак её надежности, а лишь затишье перед бурей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02726.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-04 05:29