AI do kontroli finansowej: Jak wykorzystać AI do wykrywania anomalii finansowych


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

Zastosowanie AI w wykrywaniu anomalii finansowych może znacząco usprawnić procesy kontroli finansowej. Poprzez analizę danych, uczenie maszynowe i automatyzację, AI pomaga identyfikować podejrzane transakcje, zapobiegać nadużyciom i minimalizować straty finansowe w firmach.



Jak użyć AI oraz automatyzację do wykrywania anomalii finansowych

Wykrywanie anomalii finansowych to proces identyfikowania niezwykłych wzorców lub zachowań w danych finansowych, które mogą wskazywać na potencjalne problemy, takie jak oszustwa, błędy lub nieprawidłowości. Tradycyjnie, zadanie to było wykonywane ręcznie przez audytorów i analityków finansowych, co było czasochłonne i podatne na błędy ludzkie.

Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) i automatyzacji może zrewolucjonizować proces wykrywania anomalii finansowych. AI, a w szczególności uczenie maszynowe, może analizować ogromne ilości danych finansowych w czasie rzeczywistym, ucząc się normalnych wzorców i identyfikując odstępstwa od normy. Automatyzacja pozwala na integrację różnych systemów i narzędzi, usprawniając przepływ danych i minimalizując interwencję człowieka.

Przykładowo, model AI może być wytrenowany na historycznych danych transakcyjnych firmy, aby zrozumieć typowe zachowania klientów i dostawców. Następnie, gdy nowe transakcje są przetwarzane, model może porównać je z wyuczonym wzorcem i flagować te, które znacząco odstają od normy. Zautomatyzowany system może następnie powiadomić odpowiedni zespół o potencjalnej anomalii do dalszego zbadania.


Case - zastosowanie AI do wykrywania anomalii finansowych


Opis problemu

Firma Finanse Pro sp. z o.o. to średniej wielkości przedsiębiorstwo zajmujące się doradztwem finansowym i zarządzaniem inwestycjami. Obsługują szeroką gamę klientów, od osób fizycznych po duże korporacje, pomagając im w podejmowaniu mądrych decyzji finansowych i maksymalizacji zwrotu z inwestycji.

Jednak wraz ze wzrostem bazy klientów i wolumenu transakcji, Finanse Pro zaczęło zmagać się z wykrywaniem i zapobieganiem anomaliom finansowym, takim jak oszustwa, błędy księgowe czy podejrzane przepływy pieniężne. Ich ręczne procesy kontrolne stały się nieefektywne i nie nadążały za tempem rozwoju firmy. Potrzebowali rozwiązania, które mogłoby automatycznie monitorować ich dane finansowe, identyfikować potencjalne problemy i powiadamiać odpowiedni zespół do dalszego dochodzenia.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Wykrywanie anomalii finansowych za pomocą TensorFlow

Aby poradzić sobie z tym wyzwaniem, Finanse Pro postanowiło wdrożyć system wykrywania anomalii finansowych oparty na AI, wykorzystując platformę TensorFlow. TensorFlow to potężna biblioteka open-source do uczenia maszynowego, opracowana przez Google, która umożliwia budowanie i wdrażanie złożonych modeli AI.

Pierwszym krokiem było zbieranie i przygotowanie danych. Finanse Pro zintegrowało różne źródła danych, takie jak systemy księgowe (Microsoft Excel), systemy CRM (Airtable) i systemy bankowości elektronicznej (Google Sheets), za pomocą narzędzia do automatyzacji Make (dawniej Integromat). Pozwoliło to na stworzenie scentralizowanego repozytorium danych transakcyjnych.

Kluczem do skutecznego wykrywania anomalii jest posiadanie dużej ilości wysokiej jakości danych do trenowania modelu AI.


Następnie, zespół ds. danych Finanse Pro przystąpił do budowy modelu wykrywania anomalii w TensorFlow. Wykorzystali technikę nadzorowanego uczenia maszynowego, w której model był trenowany na oznaczonych danych historycznych zawierających zarówno normalne, jak i anomalne transakcje. Model uczył się wzorców i cech charakterystycznych dla anomalii, takich jak nietypowe kwoty, częstotliwość transakcji czy lokalizacje.


Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

1. Zbieranie danych transakcyjnych z różnych źródeł (Microsoft Excel, Airtable, Google Sheets) za pomocą narzędzia Make.

2. Przygotowanie i czyszczenie danych, w tym normalizacja wartości, obsługa brakujących danych i kodowanie zmiennych kategorycznych.

3. Podział danych na zbiór treningowy i testowy.

4. Zbudowanie modelu wykrywania anomalii w TensorFlow, używając architektury sieci neuronowej, takiej jak autoenkoder lub sieć długiej pamięci krótkoterminowej (LSTM).

5. Trenowanie modelu na zbiorze treningowym, dostrajanie hiperparametrów w celu optymalizacji wydajności.

6. Ewaluacja modelu na zbiorze testowym, ocena metryk takich jak dokładność, precyzja i pełność.

7. Wdrożenie wytrenowanego modelu do produkcji, integracja z istniejącymi systemami za pomocą interfejsów API.

8. Konfiguracja automatycznych alertów i powiadomień dla zespołu ds. kontroli finansowej, gdy model wykryje potencjalną anomalię (np. e-mail wysyłany z Gmaila).

9. Regularne monitorowanie i ponowne trenowanie modelu na nowych danych, aby zapewnić stałą skuteczność wykrywania w miarę ewolucji wzorców anomalii.

Wdrożenie tego algorytmu wykrywania anomalii opartego na AI pozwoliło Finanse Pro na automatyczne monitorowanie milionów transakcji dziennie, szybko identyfikując i flagując podejrzane działania. Zautomatyzowane alerty wysyłane do zespołu ds. kontroli finansowej umożliwiły szybkie reagowanie i badanie potencjalnych problemów, znacznie redukując ryzyko strat finansowych z powodu oszustw czy błędów.

Ponadto, model AI stale uczy się i dostosowuje do zmieniających się wzorców anomalii, zapewniając ciągłą ochronę w miarę rozwoju firmy. To proaktywne podejście do kontroli finansowej nie tylko zwiększyło efektywność procesów Finanse Pro, ale także dało im przewagę konkurencyjną jako zaufanego i bezpiecznego partnera finansowego.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do wykrywania anomalii finansowych

Zastosowanie AI do wykrywania anomalii finansowych może przynieść firmom wiele znaczących korzyści:

Oto niektóre z kluczowych zalet:

  • Zwiększona dokładność i szybkość wykrywania anomalii, dzięki zdolności AI do analizy ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym.
  • Zmniejszone ryzyko strat finansowych spowodowanych oszustwami, błędami czy nadużyciami.
  • Oszczędność czasu i zasobów poprzez automatyzację żmudnych, ręcznych procesów kontrolnych.
  • Ciągłe doskonalenie i adaptacja do nowych wzorców anomalii dzięki uczeniu maszynowemu.
  • Zwiększone zaufanie interesariuszy i reputacja firmy jako bezpiecznego i wiarygodnego partnera finansowego.

Jednak warto zauważyć, że wdrożenie systemu AI do wykrywania anomalii finansowych wymaga znacznych inwestycji w infrastrukturę danych, talenty i technologię. Firmy muszą również zadbać o jakość i integralność swoich danych finansowych, ponieważ model AI jest tylko tak dobry, jak dane, na których jest trenowany.

Ponadto, chociaż AI może znacznie usprawnić wykrywanie anomalii, nie eliminuje całkowicie potrzeby nadzoru człowieka. Automatyzacja przeglądów finansowych musi iść w parze z ekspertyzą ludzką w celu skutecznego badania i rozwiązywania zidentyfikowanych anomalii. Zespoły finansowe muszą być przeszkolone w interpretacji wyników AI i podejmowaniu odpowiednich działań w oparciu o te spostrzeżenia.

Wypróbuj różne modele AI