Machine Learning Applications for Accounting Disclosure and Fraud Detection
Die Vorhersage der Bewertung der "Qualität" der Offenlegung der Rechnungslegung von Unternehmen ist ein neu auftretendes wirtschaftliches Problem, das in der einschlägigen wirtschaftswissenschaftlichen Literatur noch nicht angemessen analysiert wurde.
Während es eine Fülle von Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens gibt, die in den letzten Jahren im Bereich der Wirtschaftswissenschaften implementiert wurden und die darauf abzielen, Vorhersagemodelle für die Erkennung von Unternehmensinsolvenzen zu erstellen, gibt es nur wenig Literatur zur Vorhersage der "tatsächlichen" finanziellen Leistung der Unternehmenstätigkeit. Machine Learning Applications for Accounting Disclosure and Fraud Detection ist ein wichtiges Nachschlagewerk, das Techniken des maschinellen Lernens bei der Offenlegung der Rechnungslegung einsetzt und methodische Aspekte aufzeigt, die den Einsatz von betrügerischem Verhalten und die Aufdeckung von Betrug im Unternehmensumfeld ermöglichen.
Das Buch wendet Modelle des maschinellen Lernens an, um "Qualitäts"-Merkmale in der Offenlegung der Rechnungslegung von Unternehmen zu identifizieren, und schlägt spezifische Werkzeuge zur Erkennung von Kernmerkmalen des Unternehmensbetrugs vor. Dieses Buch, das Themen wie Data Mining, Betrugsbekämpfung, -aufdeckung und -prävention sowie interne Revision abdeckt, ist für Buchhalter, Wirtschaftsprüfer, Manager, Experten für Betrugsaufdeckung, Forensiker, Finanzbuchhalter, IT-Spezialisten, Corporate-Finance-Experten, Wirtschaftsanalysten, Akademiker, Forscher und Studenten unerlässlich.
| ISBN: | 9781799848059 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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