機器學習與AI人工智慧於稽核應用實例演練(附試用教育版軟體+教學演練資料)

機器學習與AI人工智慧於稽核應用實例演練

1.機器學習(Machine Learning)於新稽核環境的應用

2.運用AI人工智慧協助事前風險偵測與預防稽核實務應用案例

3.JCAATs AI人工智慧新稽核軟體應用功能簡介

4.監督式機器學習 VS 非監督式機器學習

5.機器學習指令實習-學習(Train)、預測(Predict)、集群(Cluster)、離群(Outlier)等指令應用練習

6.監督式機器學習：學習(Train)、預測(Predict)預測性稽核程序

7.實例上機演練一：以客戶流失AI預測分析查核為例

8.如何評估監督式機器學習模型好壞?

9.機器學習模型評估基礎-混沌矩陣(confusion matrix)應用實例

10.JCAATs內建多元分類評估指標應用說明

11.JCAATs內建監督式機器學習演算法應用技巧說明

12.缺失值或不對稱資料設定學習歷程提高機器學習模型訓練成效

13.實例上機演練二：以決策數(Decision Tree)進行電信業客戶流失預測稽核

14.實例上機演練三：以K近鄰算法(KNN)進行行員挪用客戶資金預測稽核

15.機器學習常犯隱形錯誤與解決對策

16.AI智慧化稽核流程-機器學習讓事前稽核成為可能

 

　　ChatGPT引發了大家對AI人工智慧的熱烈討論。AI將在未來十年帶動產業發展，幾乎所有現代產業都將與人工智慧密切相關。JACKSOFT於2020年成立AI稽核教育學院，旨在透過有效的學習方式，採用優良的稽核工具和正確的方法，並循序漸進地引導他們從傳統事後稽核發展至利用AI人工智慧進行機器學習(Machine Learning)、自然語言處理(NLP)等數位轉型資料分析，實現事前風險預測與預防，成為AI人工智慧新時代的稽核專家。

 

　　稽核人員通常不是資訊人員，因此很難有時間和能力學習許多新的資訊科技工具。基於這一點，國際電腦稽核教育協會(ICAEA)強調：「稽核人員應該熟練掌握一套CAATs工具，並熟悉查核方法，以應對新的電子化營運環境中的內稽內控挑戰，這才是正確的方向」。

 

　　對大多數人員而言，撰寫或調整人工智慧演算法非常困難，因此需要簡單易用的工具作輔助。本教材以實務案例演練為主，深入淺出，讓大家了解如何有效運用機器學習等AI人工智慧技術於稽核領域。透過AI語言Python所開發的新一代稽核軟體JCAATs，以簡單的指令，使用內建的機器學習演算法(如決策樹(Decision Tree)、K近鄰算法(K-Nearest Neighbors)、邏輯斯回歸(Logistic Regression)、隨機森林(Random Forest)、支持向量機(Support Vector Machine))，應用於大數據資料分析，進行風險預測性稽核。使用者著重學習如何評估機器學習訓練模型的有效性，並掌握各項多元評估指標使用正確方法。同時，當面臨資料缺失或不對稱時學會如何有效地設定學習歷程，以達到稽核目標。機器學習讓事前審計成為可能，歡迎會計師、內部稽核、各階管理者，共同加入學習的行列，成為AI人工智慧新稽核，提早預警與避免各項風險！

 

JACKSOFT傑克商業自動化股份有限公司

ICAEA國際電腦稽核教育協會台灣分會

黃秀鳳總經理/分會長

2023/08/03