Valutare il rilevamento delle inesattezze nei report finanziari

Rilevare errori nei rapporti finanziari è super importante. Questi errori, chiamati "dichiarazioni errate", possono causare problemi seri per le aziende e i loro stakeholder. Le verifiche finanziarie servono a garantire che le informazioni presentate in questi rapporti siano accurate. I revisori cercano discrepanze tra le cifre riportate e le transazioni reali. Più fattori di rischio conosciuti in anticipo, migliore sarà la valutazione dell'audit.

Le aziende quotate in borsa pubblicano i loro rapporti annuali, disponibili per tutti. Le dichiarazioni errate storiche sono documentate in varie banche dati. I ricercatori hanno usato queste informazioni storiche per addestrare modelli in grado di stimare la probabilità di una dichiarazione errata in un rapporto finanziario. Tuttavia, questi modelli forniscono solo un'indicazione dei potenziali problemi e sono solo uno dei fattori che i revisori esaminano.

La maggior parte delle ricerche passate si è concentrata sull'uso dei dati finanziari come input per questi modelli. Alcuni studi hanno anche analizzato il testo di sezioni specifiche dei rapporti. Purtroppo, la mancanza di dataset standardizzati e metodi di valutazione rende difficile confrontare i risultati tra studi diversi.

Il compito di identificare le dichiarazioni errate è trattato come un problema binario, cioè i rapporti sono contrassegnati come contenenti o meno una dichiarazione errata. Tuttavia, poiché le dichiarazioni errate sono rare, la maggior parte dei dati consiste in rapporti senza errori. Questo sbilanciamento complica la valutazione dei diversi modelli, poiché le misure tradizionali potrebbero non riflettere le vere prestazioni.

Inoltre, molti studi passati hanno diviso casualmente i dati in set di addestramento e test senza considerare l'ordine dei rapporti. Il tempo è importante in questo caso perché l'ambiente aziendale cambia costantemente. Inoltre, le dichiarazioni errate possono spesso passare inosservate per anni, influenzando più rapporti nel tempo.

Questo articolo propone un nuovo modo per valutare il rilevamento delle dichiarazioni errate nei rapporti finanziari. Il metodo sottolinea la necessità di una valutazione più realistica riconoscendo il tempo e la rarità degli errori. Rivedremo anche studi correlati, Caratteristiche di input utilizzate nei modelli e diverse fonti per l'etichettatura dei dati.

#Lavoro Correlato

C'è stata molta ricerca sull'identificazione delle dichiarazioni errate, solitamente concentrandosi su come valutare questi sforzi. La rarità delle dichiarazioni errate rispetto ai rapporti complessivi è una sfida chiave. In molti casi, i ricercatori hanno equalizzato il numero di rapporti con e senza errori per creare dataset bilanciati, ma questo non riflette la realtà.

Alcuni studi hanno iniziato a considerare lo sbilanciamento ma si basano ancora principalmente sull'accuratezza come misura, che tratta entrambe le categorie in modo uguale e può portare a risultati fuorvianti. Metriche più sfumate, come ROC-AUC, sensibilità e specificità, sono state utilizzate in alcuni casi. Tuttavia, molti approcci continuano a trattare il compito come un semplice problema di classificazione binaria e non tengono conto del tempo.

Le ricerche più recenti suggeriscono che il rilevamento delle dichiarazioni errate dovrebbe essere valutato sulla base del ranking piuttosto che della classificazione. Propongono che le probabilità previste di dichiarazioni errate dovrebbero essere classificate. La valutazione dovrebbe incorporare l'ordine cronologico dei rapporti, ma anche questi metodi più recenti non catturano completamente il tempo necessario per identificare le dichiarazioni errate.

Il nostro approccio riconosce lo sbilanciamento della classe e valuta i classificatori come ranker. Consideriamo anche il tempismo delle dichiarazioni errate, riflettendo scenari reali in cui le dichiarazioni errate vengono spesso rilevate molto tempo dopo che si sono verificate.

#Caratteristiche di Input

Quando si parla di caratteristiche di input, ci sono due categorie principali: dati finanziari e dati testuali. Le caratteristiche finanziarie includono numeri e rapporti bilancistici. Questi provengono spesso da banche dati proprietarie.

Le caratteristiche testuali si concentrano di solito su segmenti specifici dei rapporti, come la Discussione e Analisi della Direzione (MD&A). I ricercatori hanno esplorato il valore predittivo di vari aspetti finanziari, ma c'è anche interesse per le caratteristiche linguistiche che possono indicare dichiarazioni errate.

Alcuni sforzi sono andati oltre i dati finanziari, analizzando specificamente le intuizioni qualitative dalla sezione MD&A. Questa area mostra potenzialità poiché certe frasi o parole potrebbero indicare rischi maggiori di dichiarazioni errate.

Combinare caratteristiche finanziarie e testuali è stato esplorato, con alcuni studi che mostrano che utilizzare entrambi può migliorare le prestazioni di un modello. Tuttavia, risultati precedenti hanno mostrato livelli di successo variabili a seconda dei dataset utilizzati.

In questo articolo, compileremo dataset contenenti entrambi i tipi di caratteristiche per vedere se uno offre un vantaggio notevole sull'altro.

#Fonti di Etichettatura

Etichettare correttamente gli esempi di addestramento è cruciale per sviluppare modelli affidabili. Diverse banche dati servono a questo scopo, specialmente per le aziende statunitensi. Le fonti più comuni includono uffici di responsabilità governativa, la Securities and Exchange Commission, e varie banche dati di auditing.

Queste banche dati catturano dichiarazioni errate relative alla rendicontazione finanziaria. Alcune etichette si concentrano su dichiarazioni errate intenzionali, mentre altre includono errori non intenzionali. Questa differenza influisce sulla facilità di identificazione dei problemi; alcune fonti forniscono distinzioni più chiare tra le classi rispetto ad altre.

Questo documento utilizza due fonti di etichettatura, consentendoci di confrontare gli effetti di diversi approcci di etichettatura sulle prestazioni del modello. Questa intuizione aiuterà a indicare come la qualità delle etichette influenzi il rilevamento delle dichiarazioni errate.

#Metodi di Machine Learning

La maggior parte della ricerca in quest'area si è concentrata sulle caratteristiche di input, con meno enfasi sui metodi utilizzati. Sono stati applicati vari algoritmi tradizionali di machine learning al problema. I metodi comuni includono alberi decisionali, reti neurali e regressione logistica.

Alcuni studi hanno confrontato più classificatori per determinare quale funziona meglio. Tuttavia, non ci sono metodi standardizzati tra i diversi studi, complicando i confronti.

Per questo articolo, ci concentreremo sul testare alcuni metodi tradizionali, specificamente le macchine a vettori di supporto e la regressione logistica. Utilizzeremo versioni modificate di questi metodi per gestire meglio lo sbilanciamento delle classi.

#Compilazione del Dataset

Il nostro dataset consiste in informazioni finanziarie e testuali dai rapporti annuali delle aziende statunitensi. Questi rapporti sono ufficialmente depositati e forniscono un'istantanea delle prestazioni finanziarie e delle operazioni.

Le caratteristiche finanziarie incluse nel nostro dataset provengono da un noto dataset pubblico, che elenca indici e importi rilevanti. Aggiungiamo anche diverse caratteristiche calcolate per migliorare la ricchezza del dataset.

I dati testuali vengono estratti dalla sezione MD&A di questi rapporti. Il testo viene ripulito e allineato con i dati finanziari in base al periodo di rendicontazione. Ogni rapporto è etichettato come contenente una dichiarazione errata o meno, in base alle fonti selezionate.

Creiamo quattro versioni del nostro dataset basate sulle diverse fonti di etichettatura e tipi di input. Ogni versione offre una prospettiva unica su come input e etichette influenzino gli sforzi di rilevamento.

#Quadro di Valutazione

Nel mondo reale, i sistemi di rilevamento delle dichiarazioni errate si basano su rapporti passati poiché quelli sono gli unici esempi disponibili per l'addestramento. I test devono avvenire sui rapporti dell'ultimo anno fiscale per valutare le vere prestazioni.

Per replicare questo scenario realistico, stabiliremo una finestra mobile per l'addestramento. Selezioniamo rapporti precedenti per l'addestramento e utilizziamo il rapporto più recente per il testing per mantenere l'integrità cronologica.

Data l'imbalance delle classi, la maggior parte dei rapporti per il testing sarà probabilmente nella categoria negativa. Manteniamo la distribuzione coerente durante l'addestramento e il testing per migliorare la valutazione del nostro modello.

Poiché le dichiarazioni errate vengono spesso rilevate molto tempo dopo che si sono verificate, simuliamo questo ritardo nei nostri esperimenti. Assicuriamo che le etichette per i set di addestramento riflettano solo errori noti in base alle date di rettifica.

Nelle nostre valutazioni, ci concentriamo sull'R-precision, che valuta la capacità del modello di identificare correttamente esempi positivi basati sulle previsioni classificate. Questa misura è cruciale per applicare i risultati in scenari reali dove i revisori devono dare priorità a quali rapporti esaminare.

#Pre-elaborazione dei Dati

Il dataset utilizzato combina sia caratteristiche finanziarie che testuali. Le caratteristiche finanziarie sono standardizzate, mentre i dati testuali vengono elaborati per eliminare il rumore e standardizzare il vocabolario.

Sostituiamo anche certi tipi di dati, come importi finanziari e date, con token generici per ridurre il vocabolario. Questa trasformazione aiuta a ridurre la scarsità nel dataset finale.

Questo articolo mira a presentare come diversi tipi di caratteristiche e fonti di etichettatura influenzino i risultati del rilevamento. Comprendere queste differenze può fornire intuizioni sulle strategie per migliorare l'efficacia del modello.

#Analisi delle prestazioni

Analizziamo le prestazioni di diversi modelli addestrati su vari dataset e utilizzando differenti caratteristiche di input. In particolare, valutiamo se i modelli addestrati con caratteristiche testuali funzionano meglio di quelli che usano solo dati finanziari.

Le etichette provenienti da diverse fonti influenzano la prestazione del modello. Ad esempio, usare etichette che evidenziano irregolarità può semplificare il compito di rilevamento rispetto all'uso di banche dati complete che includono tutti i tipi di dichiarazioni errate.

I nostri esperimenti mostreranno come la composizione dei dati influisce sulle prestazioni, in particolare negli anni con meno esempi positivi. Osserveremo anche quanto bene i modelli gestiscono i casi in cui le dichiarazioni errate non sono state rilevate immediatamente.

#Simulazione dei Ritardi nel Mondo Reale

Sappiamo che le dichiarazioni errate vengono spesso identificate solo anni dopo. Questa realtà può influenzare significativamente le prestazioni del modello. Se i modelli si adattano troppo al comportamento passato, potrebbero avere difficoltà a identificare nuovi schemi nei rapporti.

Per affrontare questo problema, simuliamo l'effetto del rilevamento ritardato nei nostri esperimenti. Osserviamo come l'addestramento su dichiarazioni errate già etichettate influisca sulla capacità predittiva del modello quando si testa su rapporti attuali.

Come i nostri risultati mostreranno, i modelli addestrati con dati realistici che riflettono positivi sconosciuti tendono a funzionare male. Il compito diventa più impegnativo, indicando l'importanza di considerare il tempismo nella valutazione.

#Risultati e Intuizioni

Presentiamo i risultati dei nostri esperimenti utilizzando vari modelli e dataset. Mettiamo in evidenza la relazione tra la scelta delle caratteristiche di input e le etichette sulle prestazioni del rilevamento.

I risultati riveleranno se combinare caratteristiche testuali e finanziarie migliora il potere predittivo. Analizzeremo come diverse fonti di etichettatura impattino sulle prestazioni e le implicazioni dei ritardi nel rilevamento delle dichiarazioni errate.

L'obiettivo è fornire intuizioni sull'efficacia dei diversi approcci nell'identificare le dichiarazioni errate finanziarie. Queste osservazioni contribuiranno alla discussione in corso su come migliorare i metodi di rilevamento nel settore.

#Conclusione

In questo lavoro, ci siamo concentrati su come valutare meglio i metodi per rilevare dichiarazioni errate nei rapporti finanziari. Abbiamo sottolineato l'importanza di un quadro di valutazione realistico che consideri sia il tempo che gli sbilanciamenti nei dati.

I nostri risultati suggeriscono che il compito di rilevamento delle dichiarazioni errate è più complesso di quanto comunemente si creda. La scelta delle caratteristiche di input e delle fonti di etichettatura gioca un ruolo cruciale nel determinare l'efficacia di un modello.

Le ricerche future esploreranno tecniche più avanzate, inclusi rappresentazioni neurali e modelli di deep learning. Con l'evoluzione del panorama della rendicontazione finanziaria, sarà essenziale adattare i nostri metodi per affrontare questi cambiamenti e migliorare le capacità di rilevamento.