经管学院朱晓谦副教授针对多源数据驱动的财务欺诈风险分析做学术分享

  • 文/高丽珺 图/高丽珺 (经济与管理学院)
  • 创建于 2022-04-02
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  4月1日,经管学院在中关村教学楼举办学术研讨会,邀请朱晓谦副教授进行学术分享。

  朱晓谦的研究方向为金融风险管理、大数据管理决決策。兼任Journal of International Financial Management and Accounting ( ABS2,SSCI) 期刊Editor,Journal of Operational Risk ( ABS2, SSCD ) 期刊Associate Editor,中国优选法统筹法与经济数学研究会青年工作委员会委员、风险管理分会理事,中国科学院青年创新促进会会员。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目等8项课题。在国内外主流期刊上发表论文30余篇,包括Innovation、Review of Quantitative Finance & Accounting、Quantitative Finance、International Review of Financial Analysis、《中国管理科学》和《系统工程理论与实践》等,并在Nature上发表短文1篇。部分成果被多家部委单位及金融机构采用,获得软件著作权7项,申请国家发明专利5项,获得1项省部级科技进步二等奖,5项国际会议最佳论文奖等奖励。

  朱晓谦的分享题目为“多源数据驱动的财务欺诈风险分析”。报告包括两个方面内容,一是多源数据驱动的财务欺诈风险分析,二是考虑审计要素多重语义关联的财务欺诈识别研究。朱晓谦首先列举了大数据时代为财务欺诈风险分析所带来的新的机遇与挑战,之后分别从多源数据驱动的财务欺诈风险分析的理论、方法进行系统介绍,并分析了“安邦神话”破灭、科创板第一股“华兴源创”欺诈、獐子岛财务欺诈和扇贝“出逃”事件、瑞幸咖啡财务造假事件等典型案例,从而得出财务欺诈对金融市场秩序的负面影响以及财务欺诈识别难度不断增加等结论。由此进而探讨了报表数据等定量数据所含信息有限,应充分发挥“全景式”多源大数据的优势所在;可以通过整合分散的多源大数据进而挖掘数据之间关联关系,从而为识别隐秘的财务欺诈行为进行有效服务。之后重点介绍了利用审计信息的多重语义关联进行财务欺诈识别的最新研究成果,实证结果表明引入审计要素相关性有助于识别财务欺诈,并且该基于图神经网络的方法得到了较好结果。报告的最后对研究的未来展望进行了剖析。

  分享结束后,朱晓谦与参会老师和同学对于该领域内的技术实现相关问题进行了探讨和交流。

责任编辑:李暄妍