Detectarea fraudelor prin aplicatii emergente - agentii AI
Autor:
Dragos Ovidiu TOFAN, Dinu AIRINEI
JEL:
M1, M2, M4, O3
DOI:
10.20869/AUDITF/2026/182/014
Cuvinte cheie:
agenti AI; audit digital; frauda financiara; deep learning; machine learning;
Abstract:
Procedurile de audit cunosc o evolutie constanta de la stadiul initial al esantionarii si al rationamentelor integral umane la cel al automatizarii si prelucrarii digitalizate a informatiei financiar-contabile. Aceste transformari, insa, sunt de natura duala: pe de o parte, apar tehnologii avansate de colectare, procesare si raportare, iar, pe de alta parte, volumul informational creat prin digitalizare este fara precedent fiind necesara o monitorizare constanta si in timp real a tranzactiilor auditate. Este motivul pentru care detectarea fraudelor devine o sarcina complexa, intr-un cerc vicios, in care noile instrumente de lucru informatizate devin indispensabile in analiza proceselor vizate in care tehnologiile de aceeasi natura le-au sofisticat la un nivel greu de auditat prin metode traditionale sau invechite. Cresterea exponentiala a volumului de date din cadrul organizatiilor contemporane faciliteaza scheme complexe de fraudare a sistemelor financiare, ceea ce face ca auditorul sa caute solutii adaptate pentru detectarea acestora. Studiul de fata analizeaza modul in care agentii de inteligenta artificiala redefinesc procesele de depistare a anomaliilor din tranzactiile sau situatiile financiare, transformandu-se, astfel, in instrumente de incredere in derularea misiunilor de audit.
Abstract(344KB)
Articol(574KB)