Med en ökning av finansiella redovisningsbedrägerier i det nuvarande ekonomiska scenariot har upptäckten av finansiella redovisningsbedrägerier (FAFD) blivit ett växande ämne av stor betydelse för den akademiska världen, forskningen och industrin. Olyckan i organisationens interna revisionssystem när det gäller att identifiera bokföringsbedrägerier har lett till användning av specialiserade förfaranden för att upptäcka finansiella redovisningsbedrägerier, kollektiva så kallade kriminaltekniska redovisningar. Data mining teknik ger stor hjälp i ekonomisk redovisning bedrägerier upptäckt, eftersom hanteringen av de stora datavolymer och komplexa finansiella data är stora utmaningar för kriminalteknisk redovisning. I detta dokument presenteras en omfattande genomgång av litteraturen om tillämpningen av teknik för datautvinning för att upptäcka bedrägerier i samband med ekonomisk redovisning och föreslås en ram för datautvinningsteknik baserad på upptäckt av redovisningsbedrägerier. Den systematiska och omfattande litteraturgranskningen av de datautvinningsmetoder som är tillämpliga på upptäckt av bedrägerier inom den finansiella redovisningen kan utgöra en grund för framtida forskning inom detta område. Resultaten av denna granskning visar att data mining tekniker som logistiska modeller, neurala nätverk, Bayesian tro nätverk, och beslut träd har tillämpats mest omfattande för att ge primära lösningar på de problem som är inneboende i upptäckt och klassificering av bedrägliga data.
Nyligen föreslog Sharma & Panigrahi REF ett ramverk för datautvinning för att upptäcka finansiella bedrägerier.
A Review of Financial Accounting Fraud Detection based on Data Mining Techniques
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}