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发布时间：2024-07-11 21:58:17 来源：本站 作者：admin
与许多行业一样，法务会计是人工智能 (AI) 能够产生重大影响的领域。该领域是会计领域的一个小众领域，负责调查被认为犯有欺诈行为的公司或个人。这项工作通常需要分析大量数据以提取相关信息，而这正是人工智能可以产生巨大影响的地方。
人工智能中有各种子集，例如生成式人工智能 (GenAI)、机器学习和自然语言处理 (NLP)，它们可以进一步分析数据，甚至能够预测欺诈行为。尽管人工智能是一个不断发展的新兴领域，但一些公司已经采取主动行动，将其纳入日常实践和调查方法，并开始获得回报。
人工智能可以实现更高效的检测、减少人工审核时间、提高成本效益并实现全天候工作。它还可以应用于一系列新的反欺诈技术，以增强其能力。公司需要时刻关注新的人工智能发展，并投资自己的人工智能模型，以保持竞争力并满足客户的需求。
然而，人工智能正在迅速变化，目前尚不清楚它将对法务会计行业产生何种影响。在短短一年的时间里，创新取得了巨大的进步——例如，NLP 取得了重大进展，模型现在可以理解和生成类似人类的文本。一个常见的例子是 ChatGPT，它由 GenAI 技术支持。用户可以进行对话并获得聊天机器人的帮助。
利用人工智能推进法务会计
情感人工智能。目前法务会计师的工作之一是在面试过程中评估个人的举止，现在有了一种新的人工智能工具可以提供帮助。情感人工智能通过分析面部表情、语音语调、肢体语言或其他非语言线索的软件来检测和解释人类的情绪，以评估个人或群体的情绪。
然而，这种软件可能存在争议，不仅因为它使用面部数据，还因为它能够确定人类的情绪和行为。我们认识到，情绪的表达会因人及其文化等因素而有所不同。因此，在应用情感人工智能模型时，必须考虑根据不同的语言或文化重新编程模型，以确保结果准确。
网络可视化。另一项关键技术是网络可视化。对于法务会计师来说，可视化参与者网络及其联系对于检测欺诈至关重要。除了仅仅查看交易之外，网络可视化还收集支付方式、地址、帐号和客户信息的数据。这使得该技术能够绘制不同参与者之间的联系，并以易于调查人员分析的视觉方式呈现链接。
网络可视化还可以帮助缩小犯罪者的范围，或标记用户是否与已知欺诈者有联系。此外，为了防止网络链接过载，网络可视化应该应用于较小的数据集。虽然欺诈行为无法自动检测，但网络可视化可以成为一种有用的工具，因为它可以指出异常或危险连接。
文本挖掘。文本挖掘可以分析结构化和非结构化数据，然后以易于理解的方式呈现其发现。它结合了其他技术，如信息检索、网络挖掘、数据提取、计算语言学和语言处理。该软件可应用于 pdf、网站、电子邮件、社交媒体、在线聊天和文本到电子邮件消息 - 所有用于调查的非结构化数据形式。
许多当前的分析模型依赖于结构化数据字段，通过包括非结构化数据，我们可以提高效率，特别是在诚信尽职调查 (IDD) 等领域，背景调查对调查至关重要。IDD 包括访问社交媒体等公开信息，以了解个人是谁。通过使用文本挖掘来分析这些信息，调查可以减少时间投入。
文本挖掘的常见应用是变量提取。这需要使用某些变量作为指标。例如，通过查看“足球”一词出现的频率可以判断这项运动的受欢迎程度。该软件还可用于搜索可能存在欺诈行为的模式。但是，如果要将模型应用于其他语言的数据，则必须记住模型的语言检测组件。该技术必须适应不同的语言和文化内涵，才能准确检索数据并呈现其结果。
预测模型。随着新技术的进步，我们现在能够使用称为预测模型的软件来预测未来的欺诈行为。该模型使用历史数据来创建统计模型，预测未来欺诈发生的地点和时间，并识别欺诈模式。该软件在包含欺诈实例的大型无偏见数据集上进行训练，因此模型可以学习欺诈行为。这包括更长的前期训练时间，因为必须完善数据并反复测试模型以确保准确预测。
经过初步训练后，随着新数据的增加，模型会学习并调整其预测。预测模型特别有用，因为新的欺诈方式不断涌现。该模型学会识别新技术并开始标记它。除了主动检测欺诈之外，该模型还可以识别风险领域并帮助企业保护其声誉。
虽然这项技术是一种有用的工具，但必须定期更新以保持准确性。此外，与其他类型的欺诈检测相比，人工智能的误报率更高，并且在可预见的未来需要人工监督。
结论
尽管人工智能在法务会计中将发挥什么具体作用尚不确定，但我们毫不怀疑它将融入该行业。公司需要采用人工智能技术才能保持竞争力并为客户提供最佳结果。尽管人工智能仍处于早期阶段，仍然需要人工监督，但专业服务公司和企业都应该立即开始投资人工智能，以促进合规和法务会计策略。
