一般公文-中華民國會計師公會全國聯合會

【舞弊及新興科技：人工智慧和機器學習】

簡介:

數位時代下新興科技應用所衍生之風險議題(e.g.舞弊…等)，各界均應秉持防患未然之態度審慎面對。人工智慧技術之推進，已可協助公司執行更具主動性及預測性之分析以偵測舞弊，機器學習係人工智慧最廣為周知之應用之一，由於機器學習運算法(Machine learning algorithms)能夠理解大量數據間之複雜關係，亦可被運用於辨識異常現象及更有效地評估舞弊風險因子。

反舞弊合作(Anti-Fraud Collaboration，AFC)^註於2021年4月發布審計品質中心(Center for audit quality，CAQ)之「舞弊及新興科技：人工智慧和機器學習(4頁)」刊物，檢視涉及降低舞弊風險時，人工智慧及其應用在機器學習之意涵，內容包括：簡述機器學習演算法之三種類別(監督式學習(supervised learning)、非監督式學習(unsupervised learning)及強化學習(reinforcement learning))、例舉如何運用人工智慧及機器學習打擊舞弊(e.g.貪腐、支出、費用舞弊、第三方風險、供應商舞弊…等)之實例、敍明實行人工智慧技術之風險(包括：控制、遵循、道德、績效及安全風險)和如何降低相關風險之考量，並列示攸關之學習資源。

依據該份刊物中引述之預測調查結果顯示，2021年人工智慧最重要之公司應用係管理風險、舞弊及網路安全威脅；內文指出科技之持續變化及適應乃人工智慧及機器學習所面臨之最大挑戰之一，說明公司於設計模式之起步階段和發展、部署、重覆之調整階段，均需要參與及關注其人工智慧技術和相關資料，並強調實行人工智慧技術時，應考量透過執行及監督人工智慧生命週期各階段之控制、確保人工智慧符合當地最新隱私權法及產業法規、建立及改善網路威脅和入侵之防衛機制..等方式，以降低風險。此外，亦表明人工智慧技術雖能協助辨識舞弊風險，惟不能低估適當人為介入之重要性，公司應避免過度依賴數據及單以人工智慧趨動決策之風險，特別是在已偵測到警訊徵兆時，公司及查核人員必須能夠解釋數據及做出重要判斷。

會計師閱讀此份資料，將可獲悉公司運用新興科技偵測舞弊之最新應用層面、相關風險及攸關考量。

連結網址: 透過IFAC網站2021.4.8貼網連結之網站

https://www.thecaq.org/fraud-and-emerging-tech-artificial-intelligence-and-machine-learning/

 

註：反舞弊合作係於2010年10月由四個組織組成，包括：審計品質中心、財務經理人協會(Financial Executives International，FEI)、國際內部稽核協會(The Institute of Internal Auditors，IIA)，以及美國公司董事協會(the National Association of Corporate Directors，NACD)，代表財務報導供應鏈之會員，並透過聚焦之倡議，合作致力於推動對重要反舞弊工作之討論。