DATA MINING TEHNIKE ZA OTKRIVANJE LAŽNOG FINANSIJSKOG IZVEŠTAVANJA




Abstract:
Lažno finansijsko izveštavanje vodi povećanju informacionog rizika pod kojim se podrazumeva da računovodstvene (finansijske) informacije koje se koriste za donošenje poslovnih odluka mogu da budu netačne i nepouzdane. Nezavisna revizija doprinosi povećanju kvaliteta računovodstvenih informacija, jer obezbeđuje nezavisnu eksternu proveru računovodstvenih informacija. Brojne računovodstvene prevare širom sveta (Enron, WorldCom, Parmalat itd.) su doprinele da inostrani revizori revidiraju postojeće revizijske postupke, tako da pored standardnih revizijskih postupaka, sve češće primenjuju i data mining tehnike kao specijalizovane postupke za otkrivanje lažnog finansijskog izveštavanja. Veoma popularne data mining tehnike, koje su našle primenu u procesu revizije su: regresioni modeli (logit i probit), neuronska mreža, stablo odlučivanja itd. Ove tehnike se baziraju na pronalaženju skrivenih obrazaca u podacima, povećavanju njihove upotrebljivosti i transformaciji tih podataka u korisno znanje. Prema tome, savremene informacione tehnologije ubrzano menjaju okruženje u kojem se sprovodi revizija. Konkurentnost revizijskih firmi zavisiće od brzine kojom će one biti u stanju da usvoje i primene nova znanja u ovoj oblasti.

CITATION:

IEEE format

I. Bešlić, D. Bešlić, V. Zakić, “DATA MINING TEHNIKE ZA OTKRIVANJE LAŽNOG FINANSIJSKOG IZVEŠTAVANJA,” in Sinteza 2014 - Impact of the Internet on Business Activities in Serbia and Worldwide, Belgrade, Singidunum University, Serbia, 2014, pp. 583-587. doi: 10.15308/sinteza-2014-583-587 

APA format

Bešlić, I., Bešlić, D., Zakić, V. (2014). DATA MINING TEHNIKE ZA OTKRIVANJE LAŽNOG FINANSIJSKOG IZVEŠTAVANJA. Paper presented at Sinteza 2014 - Impact of the Internet on Business Activities in Serbia and Worldwide. doi:10.15308/sinteza-2014-583-587

BibTeX format
Download

RefWorks Tagged format
Download