Applying Machine Learning in Internal Audit with Sparsely Labeled Data

Applying Machine Learning in Internal Audit with Sparsely Labeled Data

摘要

随着机器学习的不断发展，改变了它所涉及的各个行业，它才开始为审计世界提供信息。作为一名数据科学家和前CPA审计师，我可以理解为什么会出现这种情况。从本质上讲，审计是一个专注于细枝末节并调查任何例外情况的领域，而机器学习通常寻求推断广泛的模式。审计专注于分析历史事件，而机器学习解决方案则倾向于预测未来事件。最后，大多数审计人员缺乏必要的教育或编码技能，无法在工作中熟练地尝试使用机器学习。下面我将展示我们如何使用机器学习来解决Uber的一个特殊审计问题，并延伸出我们的方法论和架构如何被利用来解决更大的审计行业的其他数据问题。