Dự đoán gian lận báo cáo tài chính tại Việt Nam bằng phương pháp học máy

NCS. Vũ Văn Đức, Lê Minh Hòa, Nguyễn Thanh Mai, Đàm Khánh Linh, Lê Diễm Quỳnh – Trường Đại học Ngoại thương

Tóm tắt:

Gian lận báo cáo tài chính gây thiệt hại tài chính và làm giảm niềm tin. Tại Việt Nam, nhiều vụ đã được phát hiện với tổn thất lớn; các phương pháp kiểm toán truyền thống khó phát hiện gian lận tinh vi. ML (Machine Learning) và AI (Artificial Intelligence) mở ra cơ hội mới. Nghiên cứu so sánh Logistic Regression, SVM, Random Forest và Neural Networks trên dữ liệu niêm yết Việt Nam 2019 – 2023, dựa trên Lý thuyết Tam giác gian lận (Cressey, 1953). Lựa chọn đặc trưng và xác thực chéo đảm bảo tính khách quan và khả năng khái quát. Kết quả sơ bộ cho thấy ML vượt trội phương pháp truyền thống trong phát hiện gian lận, cung cấp hiểu biết quan trọng cho cơ quan quản lý, nhà đầu tư và doanh nghiệp tăng cường giám sát tài chính và minh bạch thị trường.

Xem file

Từ khóa: Gian lận báo cáo tài chính, hiệu suất, học máy, so sánh, Việt Nam.