AI กับการตรวจจับการทุจริตทางบัญชี: การใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์ที่มีค่ามหาศาล องค์กรต่าง ๆ ต้องเผชิญกับความท้าทายในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data) หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดคือ “การทุจริตทางบัญชี” ซึ่งทวีความซับซ้อนและแนบเนียนมากขึ้นในยุค Digital การตรวจสอบแบบดั้งเดิมที่อาศัยการสุ่มตัวอย่างอาจไม่เพียงพออีกต่อไป นี่คือจุดที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในการปฏิวัติวงการ Accounting และ การเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขา บัญชีนิติวิทยา (Forensic Accounting) ที่ต้องการความแม่นยำและลึกซึ้งในการค้นหาความจริง

1. ทำไมการตรวจสอบบัญชีแบบดั้งเดิมถึงไม่เพียงพอ?

ในอดีต นักบัญชี และผู้ตรวจสอบบัญชีจะใช้วิธีการสุ่มตรวจเอกสารและธุรกรรม ซึ่งมีข้อจำกัดหลายประการ:

• ความเสี่ยงจากการสุ่มตัวอย่าง: การทุจริตที่มีความซับซ้อนอาจซ่อนอยู่ในธุรกรรมที่ไม่ถูกสุ่มเลือก ทำให้รอดพ้นจากการตรวจสอบไปได้
• ใช้เวลาและทรัพยากรสูง: การตรวจสอบเอกสารจำนวนมหาศาลด้วยมนุษย์เป็นกระบวนการที่ช้าและมีค่าใช้จ่ายสูง
• ข้อจำกัดในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: ข้อมูลสำคัญอาจซ่อนอยู่ในรูปแบบอื่น ๆ เช่น อีเมล, ไฟล์เอกสาร, หรือข้อความสนทนา ซึ่งยากต่อการตรวจสอบด้วยวิธีปกติ

2. AI และ บัญชีนิติวิทยา (Forensic Accounting): คู่หูแห่งอนาคต

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Machine Learning (ML) คือเทคโนโลยีที่สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้จากข้อมูล ML สามารถวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมทางการเงินทั้งหมด 100% แทนการสุ่มตรวจ ทำให้สามารถตรวจจับรูปแบบที่ผิดปกติ (Anomalies) หรือความสัมพันธ์ที่ซ่อนเร้นซึ่งเป็นสัญญาณของการทุจริตได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ บทบาทของ AI ในงาน บัญชีนิติวิทยา จึงเปรียบเสมือนผู้ช่วยอัจฉริยะที่ทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมงโดยไม่เหน็ดเหนื่อย

3. การประยุกต์ใช้ AI ในการตรวจจับการทุจริตจริง

เทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้ในงาน บัญชี และ Forensic Accounting ในหลากหลายมิติ:

1. การตรวจจับธุรกรรมที่ผิดปกติ (Anomaly Detection): AI สามารถเรียนรู้รูปแบบธุรกรรมปกติของบริษัท และแจ้งเตือนทันทีเมื่อพบธุรกรรมที่เบี่ยงเบนไปจากเดิม เช่น การโอนเงินจำนวนมากผิดเวลา, การจ่ายเงินให้ซัพพลายเออร์รายใหม่ที่น่าสงสัย
2. การวิเคราะห์เครือข่าย (Network Analysis): ใช้ในการค้นหาความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างบุคคลและนิติบุคคล เพื่อเปิดโปงขบวนการฟอกเงินหรือการสร้างบริษัทปลอมเพื่อทุจริต
3. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล รายงานการประชุม เพื่อค้นหาคีย์เวิร์ดหรือโทนของภาษาที่ส่อถึงพฤติกรรมการทุจริต
4. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics): สร้างโมเดลเพื่อประเมินความเสี่ยงและคาดการณ์แนวโน้มการเกิดทุจริตในอนาคต ทำให้องค์กรสามารถวางมาตรการป้องกันได้ล่วงหน้า

ข้อมูลจาก Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) ชี้ให้เห็นว่าองค์กรทั่วโลกสูญเสียรายได้เฉลี่ยถึง 5% ต่อปีจากการทุจริต ซึ่งการนำเทคโนโลยีอย่าง AI มาใช้จะช่วยลดความเสียหายนี้ได้อย่างมีนัยสำคัญ

4. เตรียมความพร้อม นักบัญชี ยุคใหม่: บทบาทของการศึกษาตั้งแต่ ปริญญาตรี ถึง ปริญญาเอก

การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีนี้ส่งผลโดยตรงต่อทักษะที่ นักบัญชี ในอนาคตจำเป็นต้องมี ไม่ใช่แค่ความรู้ด้าน Accounting แบบเดิม ๆ แต่ต้องผสมผสานความเข้าใจด้านเทคโนโลยี Digital และการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย

สถาบันการศึกษาจึงมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างบุคลากรให้พร้อมรับมือกับความท้าทายนี้ ที่ มหาวิทยาลัยศรีปทุม (SPU) เราตระหนักถึงความสำคัญนี้ และได้พัฒนาหลักสูตรการเรียนการสอนที่ทันสมัยในคณะบัญชี ตั้งแต่ระดับ ปริญญาตรี, ปริญญาโท, ไปจนถึงระดับ ปริญญาเอก โดยมุ่งเน้นการบูรณาการความรู้ด้าน บัญชี, การเงิน เข้ากับเทคโนโลยี AI และ Data Analytics เพื่อผลิตบัณฑิตให้เป็น นักบัญชี ที่มีความเชี่ยวชาญในสาขา บัญชีนิติวิทยา (Forensic Accounting) ที่พร้อมสำหรับโลกการทำงานยุคใหม่

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตรคณะบัญชี SPU

การเรียนที่ SPU ไม่ใช่แค่การเรียนทฤษฎี แต่เป็นการลงมือปฏิบัติจริงกับเครื่องมือและซอฟต์แวร์ที่ใช้ในวงการ เพื่อให้นักศึกษาสามารถนำความรู้ไปประยุกต์ใช้ในการตรวจจับการทุจริตและวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินได้อย่างมืออาชีพหลังสำเร็จการศึกษา

5. คำถามที่พบบ่อย (FAQ)