為什麼用 AI 技術檢測企業舞弊，比想像中更困難？

在資料科學領域中，對企業進行舞弊檢測 (Fraud Detection) 被視為是一種分類問題: 輸入企業相關的數據，輸出舞弊或非舞弊。然而，真正投入研究後會發現，這個問題很難解決，非常具挑戰性。

我目前主要研究方向，是運用人工智慧 (Artificial Intelligence) 技術，來解決企業進行財務報表舞弊的問題。這類型的議題與銀行信用卡詐欺、保險業中的理賠舞弊、甚至洗錢行為有相似之處，都是稀有事件、後知後覺、動態進化的「敵對性問題」。

為什麼這不是一個單純的分類問題？

在傳統機器學習框架下，分類問題的成功往往來自於充足的標記數據、清晰的邊界條件與相對穩定的資料分佈。然而，舞弊行為恰恰違反了這三項假設。

可以從以下幾點具體說明：

• 極度不平衡的資料 (Class Imbalance)

  在實務資料中，舞弊案件往往只佔所有資料的極小比例，可能是千分之一、甚至萬分之一。這意味著如果你採用傳統的精確度 (accuracy) 作為衡量指標，模型即使完全忽略舞弊也能達到 99% 以上的準確率，但這顯然毫無意義。

• 標籤不完整且滯後揭露 (Label Latency & Missing Labels)

  很多舞弊行為要經過數月、甚至數年後才會被調查揭露，更遑論那些永遠未被發現的案件。這使得訓練資料的標籤具有高度不確定性，導致模型容易學到錯誤的決策邊界。

• 舞弊技術持續演化 (Concept Drift)

  犯罪者會根據監管與模型檢測方式持續更新手法，導致模型在部署後迅速失效。這使得即使當下訓練準確的模型，也難以長期維持效能。

• 異常並非來自單一特徵，而是整體脈絡的矛盾 (Contextual Inconsistency)

  財報舞弊往往不是單一財務指標異常，而是多個指標之間出現結構性不一致。例如: 營收大增但現金流卻大減、獲利提升但存貨異常膨脹。這種多變量脈絡異常，遠比簡單的 outlier detection 更為複雜。

問題不是模型選得不夠好，而是問題設定錯了

如果僅停留在「用哪個模型比較準」、「要不要用 XGBoost 還是 LSTM」這種層級的思考，只會陷入技術細節的死胡同，無法解決核心困難。相反地，我認為更關鍵的兩個研究方向是：

• 如何讓 AI 自己找到潛在的舞弊標籤？

  採用自監督學習 (Self-Supervised Learning)，不依賴人工標註，而是讓模型自行從大量正常樣本中學習「常態結構」，再對偏離常態的資料進行異常評分，進一步推論出可能的舞弊行為。

• 如何讓深度模型的決策可以被人類審計人員理解？

  深度學習模型雖然強大，但往往是黑箱。導入可解釋性方法 (如 SHAP、LIME、Attention 可視化)，可以提升金融監理與內部稽核部門的信任與採用意願，也為模型導入實務場域鋪路。

這不只是建模問題，更是科學問題

用 AI 解決舞弊，不是一場簡單的技術堆疊競賽，而是對整個金融風險邏輯、舞弊行為模式、以及資料特性深刻理解的綜合挑戰。這將是我博士研究的起點，從理解問題本質出發，探索如何用 AI 技術建立可行的風險偵測系統，不只是要「分類得準」，更要讓人「信得過」。我認為這是一條難走的路，但也因此充滿價值。