AI Menjadi Krusial untuk Mendeteksi Penipuan Laporan Keuangan di Era Digital

Proliferasi teknologi dalam bisnis modern telah menciptakan jalan baru bagi penipuan laporan keuangan, tetapi itu juga menyediakan alat-alat canggih untuk mendeteksi dan mencegah penipuan semacam itu.

Pendekatan Kecerdasan Buatan (AI), khususnya, berpotensi menjadi lebih efisien dan akurat dalam mengidentifikasi penipuan, terutama skema baru yang mungkin terlewatkan oleh metode tradisional, menurut artikel terbaru oleh Karina Kasztelnik, PhD, dan Eva K. Jermakowicz, PhD, CPA, dari Tennessee State University di Nashville.

Artikel yang diterbitkan pada bulan Juni tersebut, mengeksplorasi lanskap deteksi penipuan laporan keuangan yang terus berkembang, menekankan peran AI dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi identifikasi aktivitas penipuan dibandingkan dengan metode tradisional.

Penipuan laporan keuangan melibatkan pembuatan informasi palsu atau menyesatkan secara sengaja dalam laporan keuangan. Ini biasanya dilakukan oleh pemilik atau manajer untuk menipu pemangku kepentingan, dan bertujuan untuk menyajikan gambaran palsu tentang kesehatan keuangan perusahaan, seringkali untuk mendongkrak harga saham, memenuhi target keuangan, atau mengamankan persyaratan pembiayaan yang menguntungkan.

Meskipun penipuan laporan keuangan termasuk jenis penipuan yang paling jarang terjadi, dampaknya bisa sangat parah. Beberapa kasus di dunia nyata menunjukkan hal ini.

Wirecard, sebuah perusahaan pemrosesan pembayaran Jerman, runtuh pada bulan Juni 2020 setelah terungkap bahwa EUR 1,9 miliar yang konon disimpan di rekeningnya hilang, yang mengarah pada kebangkrutannya dan penangkapan beberapa eksekutif atas tuduhan penipuan dan penggelapan. Perusahaan tersebut telah menggelembungkan pendapatan dan keuntungannya untuk menipu investor dan pemberi pinjaman.

Karyawan Wells Fargo membuat jutaan rekening bank dan kartu kredit tanpa izin antara tahun 2002 dan 2016 untuk memenuhi target penjualan yang agresif, tanpa sepengetahuan atau persetujuan pelanggan. Hal ini menyebabkan dampak hukum dan peraturan yang meluas, termasuk penyelesaian US$3 miliar pada tahun 2020, denda yang signifikan, dan perombakan besar-besaran terhadap manajemen dan praktik bank.

Terakhir, Enron, yang dulunya merupakan perusahaan energi kelas atas, runtuh pada bulan Desember 2001 setelah terungkap bahwa mereka telah terlibat dalam penipuan akuntansi secara luas untuk menyembunyikan kerugian keuangannya dan menggelembungkan pendapatannya. Skandal tersebut berujung pada kebangkrutan perusahaan, hukuman bagi beberapa pejabat puncak, dan penerapan peraturan baru untuk meningkatkan akuntabilitas perusahaan dan transparansi keuangan.

Tantangan mendeteksi penipuan laporan keuangan

Mendeteksi penipuan laporan keuangan merupakan tantangan multifaset karena kecanggihan dan kemampuan adaptasi skema penipuan, kompleksitas dan volume data keuangan, keterbatasan inheren manusia, dan sifat aktivitas penipuan yang terus berkembang.

Pertama, skema penipuan laporan keuangan menjadi semakin canggih, membuat deteksi menjadi sulit. Penipu sering kali memiliki pengetahuan mendalam tentang operasi dan kontrol internal perusahaan mereka, yang memungkinkan mereka untuk merancang skema kompleks yang disembunyikan dengan baik dalam proses pelaporan keuangan rutin dan sulit dideteksi.

Kedua, volume dan kompleksitas data keuangan semakin mempersulit deteksi penipuan. Bisnis modern menghasilkan data keuangan dalam jumlah besar, dan laporan keuangan sering kali mencakup transaksi kompleks, banyak anak perusahaan, dan berbagai bentuk perlakuan akuntansi, yang menyulitkan identifikasi penyimpangan tanpa alat canggih. Ini membebani metode analisis tradisional.

Keterbatasan manusia juga memainkan peran penting dalam tantangan mendeteksi penipuan. Auditor memiliki waktu dan sumber daya yang terbatas untuk melakukan penyelidikan terperinci atas setiap transaksi dan item baris laporan keuangan. Akibatnya, mereka mungkin melewatkan tanda-tanda penipuan yang halus, terutama saat berhadapan dengan kumpulan data besar atau ketika penipuan tersebut melibatkan kolusi di antara banyak pihak.

Terakhir, teknik penipuan terus berkembang. Seiring dengan peningkatan metode deteksi, penipu mengembangkan teknik baru untuk menghindari tindakan ini, menciptakan tantangan yang terus berkembang.

Pendekatan berbasis AI untuk mendeteksi penipuan laporan keuangan

Pendekatan modern berbasis AI muncul sebagai teknologi yang kuat untuk deteksi penipuan yang lebih akurat dan efisien di tengah skema penipuan yang terus berkembang dan meningkatnya jumlah serta kompleksitas data keuangan, kata laporan tersebut.

AI mencakup serangkaian teknik, termasuk pembelajaran mesin (ML), pemrosesan bahasa alami (NLP), otomatisasi proses robotik (RPA), visi komputer, dan sistem pakar. Teknik-teknik ini memungkinkan mesin untuk menganalisis data dalam jumlah besar, belajar dari pengalaman, dan membuat keputusan berdasarkan pola dan aturan yang berubah.

Pembelajaran mesin (ML), bagian dari AI, melibatkan pengembangan algoritme untuk mengenali pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola tersebut; NLP, subbidang AI lainnya, berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia, dengan fokus pada data tidak terstruktur; dan penambangan data melibatkan penggunaan teknik statistik dan ML untuk mengekstrak informasi bermakna dari kumpulan data besar.

RPA melibatkan penggunaan robot perangkat lunak untuk mengotomatiskan tugas yang dilakukan oleh manusia dan meningkatkan efisiensi, sementara yang terakhir, analitik prediktif, bagian dari analitik data, memerlukan penggunaan statistik dan algoritme ML untuk memeriksa data historis dan membuat prediksi tentang peristiwa atau perilaku masa depan.

Keunggulan teknik AI

Menurut laporan tersebut, AI dan teknik penambangan data menawarkan keuntungan signifikan dibandingkan metode tradisional.

Pendekatan AI menggunakan algoritme ML untuk belajar dari contoh data keuangan yang mengandung penipuan dan yang tidak mengandung penipuan di masa lalu. Algoritme ini dapat secara otomatis mendeteksi pola dan anomali dalam data tanpa mengandalkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya, dan lebih efektif dalam mendeteksi skema penipuan baru dan yang sebelumnya tidak diketahui, beradaptasi dengan perubahan dalam lanskap data dan penipuan dari waktu ke waktu.

Selain itu, AI dapat menganalisis data dalam volume besar lebih cepat dan akurat daripada yang dapat dilakukan manusia secara manual. Ini memungkinkan model AI untuk mendeteksi penipuan lebih awal dan lebih efisien, mengurangi kerugian finansial entitas.

Sebagai perbandingan, pendekatan tradisional berbasis aturan mengandalkan serangkaian rubrik yang telah ditentukan sebelumnya yang diprogram untuk mendeteksi pola atau anomali tertentu dalam data keuangan. Aturan-aturan ini biasanya didasarkan pada pengetahuan dan pengalaman pakar, dan memerlukan intervensi manusia untuk memperbarui atau memodifikasi aturan tersebut seiring munculnya skema penipuan baru.