Zelflerende software detecteert opvallende transacties Onderzoek naar de mogelijkheden om concepten uit de kunstmatige intelligentie in te zetten voor analyse van financiële gegevens
Het in kaart brengen van opvallende transacties in het kader van de accountantscontrole wordt vaak gedaan vanuit een traditionele benadering van een kwalitatieve risicoanalyse en een kwantitatieve (data-)analyse gebaseerd op ervaringsregels. Hierbij worden risico-indicatoren die niet betrokken zi...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pensoft
2011-03-01
|
| Series: | MAB |
| Online Access: | https://mab-online.nl/article/15768/download/pdf/ |
| _version_ | 1831762309045813248 |
|---|---|
| author | Vivian Blankers Thom Eijken Patrick Özer Quintra Rijnders |
| author_facet | Vivian Blankers Thom Eijken Patrick Özer Quintra Rijnders |
| author_sort | Vivian Blankers |
| collection | DOAJ |
| description | Het in kaart brengen van opvallende transacties in het kader van de accountantscontrole wordt vaak gedaan vanuit een traditionele benadering van een kwalitatieve risicoanalyse en een kwantitatieve (data-)analyse gebaseerd op ervaringsregels. Hierbij worden risico-indicatoren die niet betrokken zijn in voornoemde kwalitatieve risico- en data-analyse buiten beschouwing gelaten. In dit artikel wordt aangetoond dat ‘unsupervised’ zelflerende software op effectieve en efficiënte wijze uitzonderingen op bestaande datastructuren in een grootboek in kaart brengt. De software vormt een aanvulling op het pallet van oplossingen dat kan worden ingezet in het kader van het voortdurend monitoren van de bedrijfsprocessen. |
| first_indexed | 2024-12-22T05:04:38Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-8fadb0a726a9492aa19582c72216a90e |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2543-1684 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-22T05:04:38Z |
| publishDate | 2011-03-01 |
| publisher | Pensoft |
| record_format | Article |
| series | MAB |
| spelling | doaj.art-8fadb0a726a9492aa19582c72216a90e2022-12-21T18:38:09ZengPensoftMAB2543-16842011-03-0185317218110.5117/mab.85.1576815768Zelflerende software detecteert opvallende transacties Onderzoek naar de mogelijkheden om concepten uit de kunstmatige intelligentie in te zetten voor analyse van financiële gegevensVivian BlankersThom EijkenPatrick ÖzerQuintra RijndersHet in kaart brengen van opvallende transacties in het kader van de accountantscontrole wordt vaak gedaan vanuit een traditionele benadering van een kwalitatieve risicoanalyse en een kwantitatieve (data-)analyse gebaseerd op ervaringsregels. Hierbij worden risico-indicatoren die niet betrokken zijn in voornoemde kwalitatieve risico- en data-analyse buiten beschouwing gelaten. In dit artikel wordt aangetoond dat ‘unsupervised’ zelflerende software op effectieve en efficiënte wijze uitzonderingen op bestaande datastructuren in een grootboek in kaart brengt. De software vormt een aanvulling op het pallet van oplossingen dat kan worden ingezet in het kader van het voortdurend monitoren van de bedrijfsprocessen.https://mab-online.nl/article/15768/download/pdf/ |
| spellingShingle | Vivian Blankers Thom Eijken Patrick Özer Quintra Rijnders Zelflerende software detecteert opvallende transacties Onderzoek naar de mogelijkheden om concepten uit de kunstmatige intelligentie in te zetten voor analyse van financiële gegevens MAB |
| title | Zelflerende software detecteert opvallende transacties Onderzoek naar de mogelijkheden om concepten uit de kunstmatige intelligentie in te zetten voor analyse van financiële gegevens |
| title_full | Zelflerende software detecteert opvallende transacties Onderzoek naar de mogelijkheden om concepten uit de kunstmatige intelligentie in te zetten voor analyse van financiële gegevens |
| title_fullStr | Zelflerende software detecteert opvallende transacties Onderzoek naar de mogelijkheden om concepten uit de kunstmatige intelligentie in te zetten voor analyse van financiële gegevens |
| title_full_unstemmed | Zelflerende software detecteert opvallende transacties Onderzoek naar de mogelijkheden om concepten uit de kunstmatige intelligentie in te zetten voor analyse van financiële gegevens |
| title_short | Zelflerende software detecteert opvallende transacties Onderzoek naar de mogelijkheden om concepten uit de kunstmatige intelligentie in te zetten voor analyse van financiële gegevens |
| title_sort | zelflerende software detecteert opvallende transacties onderzoek naar de mogelijkheden om concepten uit de kunstmatige intelligentie in te zetten voor analyse van financiele gegevens |
| url | https://mab-online.nl/article/15768/download/pdf/ |
| work_keys_str_mv | AT vivianblankers zelflerendesoftwaredetecteertopvallendetransactiesonderzoeknaardemogelijkhedenomconceptenuitdekunstmatigeintelligentieintezettenvooranalysevanfinancielegegevens AT thomeijken zelflerendesoftwaredetecteertopvallendetransactiesonderzoeknaardemogelijkhedenomconceptenuitdekunstmatigeintelligentieintezettenvooranalysevanfinancielegegevens AT patrickozer zelflerendesoftwaredetecteertopvallendetransactiesonderzoeknaardemogelijkhedenomconceptenuitdekunstmatigeintelligentieintezettenvooranalysevanfinancielegegevens AT quintrarijnders zelflerendesoftwaredetecteertopvallendetransactiesonderzoeknaardemogelijkhedenomconceptenuitdekunstmatigeintelligentieintezettenvooranalysevanfinancielegegevens |