Možnosti počítačové detekce defraudací a anomálií v účetních datech

Igor Spitz

Diplomová práce

Methods of computer detection of fraud and anomalies in financial data

Anotace:

Práce analyzuje možné způsoby manipulace účetního systému za účelem defraudace. Dále hledá techniky, které by byly schopné tyto manipulace odhalit, a zároveň ověřuje efektivnost již využívaných postupů. Teoretická část zkoumá postupy finanční analýzy, statistické testy, benfordovy testy, fuzzy matching a technologie strojového učení. Praktická část ověřuje postupy finanční analýzy, benfordovy testy, algoritmy pro fuzzy matching a neuronové sítě.

Abstract:

This thesis analyzes techniques of manipulation of accounting data for the purpose of fraud. It is further looking for methods, which could be capable of detecting these manipulations and it verifies the efficiency of the procedures already in use. A theoretical part studies method of financial analysis, statistical methods, Benford's tests, fuzzy matching and technologies of machine learning. Practical part verifies the methods of financial analysis, Benford's tests, algorithms for fuzzy matching and neural networks.

Klíčová slova

počítačová analýza dat, neuronové sítě, strojové učení, fuzzy matching, Benfordův test, počítačová detekce defraudací, analýza účetních dat

Keywords

neural networks, technologies of machine learning, fuzzy matching, Benford´s tests, computer data analysis, computer fraud detection, financial data analysis

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 12. 2012

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 5. 2. 2014
• Vedoucí: Ladislav Mejzlík
• Oponent: Jiří Pelák

Vysoká škola ekonomická v Praze

Magisterský studijní program / obor:
Finance a účetnictví / Účetnictví a finanční řízení podniku