Виявлення та аналіз аномалій у фінансових звітах на основі гібридного ансамблевого підходу Isolation Forest та LSTM autoencoders

Abstract

У роботі розглядається актуальна задача автоматизованого виявлення аномалій у фінансовій звітності підприємств. Запропоновано гібридну систему на основі ансамблю алгоритмів Isolation

The paper considers the urgent task of automated detection of anomalies in financial reporting of enterprises. A hybrid system based on the Isolation Forest and LSTM Autoencoder ensemble of algorithms is proposed, which uses set of 17 features that integrates an extended set of technical indicators. A comparison of the proposed approach with existing commercial solutions is provided.