會計方面的舞弊活動早已侵蝕了一些企業的收入，但審計員師正在尋找一種新的防禦工具：人工智慧。
根據美國註冊舞弊檢查師協會的估算，一個典型的組織會因為舞弊一事而損失年收入的 5%。企業打算將人工智慧用於檢測異常情況，以努力進行止血。
德國人工智慧研究中心深度學習能力中心研究員 Marco Schreyer，在上個月舉行的 GPU 技術大會 上表示：「組織將從抽絲剝繭的角度去瞭解他們在這個領域能做些什麼。」
Schreyer 的研究專注於檢測異常情況、非監督式深度學習與會計舞弊。
他說，除了收入損失外，金融舞弊對於公司聲譽也會造成不利影響。
數位審計軌跡
Schreyer 表示公司不斷加快將業務流程進行數位化，影響其企業資源規畫軟體，並留下了審計軌跡。
ERP 系統收集大量極為細微的電子分類帳資料（用於記錄業務交易的正式會計分錄項目），但舞弊者的行徑通常跟普通使用系統的情況或會計模式有所不同。
「現在使用經過訓練的神經網路，我們便能研究交易流向及如何在系統捕獲它們。」Schreyer說。
深度學習能力中心使用 NVIDIA 的 DGX-1 系統來訓練多個深度自動編碼神經網路，以標示出錄入的資料是否出現會計異常情況。
接著使用兩個不同的實際會計資料集合來測試該模型。結果指出經過訓練的神經網路能標示出異常的資料錄入內容以進行審計查核工作。
「比對愈多的神經網路，便能更好地追蹤資料。這種方法可以用來檢測不同領域裡的異常情況，而不單是財務方面。」Schreyer說。