Applicazioni di apprendimento automatico per la divulgazione contabile e l'individuazione delle frodi

Titolo originale:

Machine Learning Applications for Accounting Disclosure and Fraud Detection

Contenuto del libro:

La previsione della valutazione della "qualità" dell'informativa contabile delle imprese è un problema economico emergente che non è stato adeguatamente analizzato nella letteratura economica di riferimento.

Sebbene negli ultimi anni siano stati implementati numerosi metodi e algoritmi di apprendimento automatico nel campo dell'economia, finalizzati alla creazione di modelli predittivi per l'individuazione di fallimenti aziendali, solo una piccola parte della letteratura è dedicata alla previsione della performance finanziaria "effettiva" dell'attività aziendale. Machine Learning Applications for Accounting Disclosure and Fraud Detection è un'opera di riferimento fondamentale che utilizza le tecniche di apprendimento automatico nella divulgazione contabile e identifica gli aspetti metodologici che rivelano l'impiego di comportamenti fraudolenti e l'individuazione delle frodi nell'ambiente aziendale.

Il libro applica modelli di apprendimento automatico per identificare le caratteristiche di "qualità" nella divulgazione contabile aziendale, proponendo strumenti specifici per individuare le caratteristiche fondamentali delle frodi aziendali. Coprendo argomenti che includono il data mining, la governance, l'individuazione e la prevenzione delle frodi e la revisione interna, questo libro è essenziale per contabili, revisori, manager, esperti di individuazione delle frodi, contabili forensi, contabili finanziari, specialisti IT, esperti di finanza aziendale, analisti aziendali, accademici, ricercatori e studenti.