Метод виявлення аномалій у фінансових звітах

Abstract

Запропоновано метод виявлення аномалій у фінансових звітах на основі алгоритму машинного навчання Isolation Forest, який дозволяє підвищити точність ідентифікації потенційного шахрайства, помилок обліку та нетипових фінансових операцій. Досліджено вплив параметрів алгоритму на ефективність виявлення аномалій у різних типах фінансових даних .

A method for detecting anomalies in financial reports based on the Isolation Forest machine learning algorithm is proposed, which allows to increase the accuracy of identifying potential fraud, accounting errors and atypical financial transactions. The influence of the algorithm parameters on the efficiency of detecting anomalies in different types of financial data is studied.