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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 許文馨 | zh_TW |
dc.contributor.advisor | Audrey Wen-Hsin Hsu | en |
dc.contributor.author | 朱成光 | zh_TW |
dc.contributor.author | Cheng-Kuang Chu | en |
dc.date.accessioned | 2024-04-19T16:14:07Z | - |
dc.date.available | 2024-04-20 | - |
dc.date.copyright | 2024-04-19 | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.date.submitted | 2024-04-15 | - |
dc.identifier.citation | 一、中文部份
1. 秋庭伸也、杉山阿聖、寺田學,(2021),“零基礎入門的機器學習圖鑑”(周若珍,Trans.) . 2. 財團法人會計研究發展基金會,(2006),“中華民國審計準則公報第43號(查核財務報表對舞弊之考量)”,財團法人會計研究發展基金會,台灣台北,財團法人會計研究發展基金會:4。 3. 教育部,(2014),“國語辭典簡編本”,台灣台北,教育部。 二、英文部份 1. ACFE, (2020), Report to the Nations on Occupational Fraud and Abuse. 2. Albrecht, S. W., Albrecht, C. O., Albrecht, C. C., & Zimbelman, M. F, (2012), “Fraud Examination”, USA, Mason. 3. Dictionary, T. L, (1910), “Featuring Black’s Law Dictionary, 2nd Ed”, Free Online Legal Dictionary. 4. Bai, J. & Qiu, T. (2023), “Automatic Procurement Fraud Detection with Machine Learning, Cornell University.” . 5. Muriithi, F. W, (2022), “A Prototype for detecting procurement fraud using data mining techniques: case of banking industry in Kenya”, Strathmore University. 6. Oliverio, W. F. M. (2019), “A hybrid model for fraud detection on purchase orders based on unsupervised learning” Universidade do Vale do Rio dos Sinos. | - |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/92570 | - |
dc.description.abstract | A公司透過企業併購擴張事業版圖,成為兩岸三地的巨型企業之一。隨著業務複雜度增加及公司組織擴大,內部控制與監督管理未適時隨著組織及業務擴張而及時整合,衍生風險管理議題。本論文考量下列各項因素以探討A公司透過機器學習偵測採購舞弊的設計:
1. A公司管理組織龐大,採購交易頻率高,交易金額與數量龐大,適合採行先進科技輔佐採購風險管理。 2. A公司內部採行不同ERP系統平台,並且儲存大量交易資料數據,適合應用資料分析與機器學習技術偵測採購舞弊並管理相關風險。 3. A公司中的採購舞弊行為模式係因為累積多年的內部控制疏漏演變而成,且不易偵測,但是與國際上相關文獻研究範疇類似,適合採用機器學習進行採購風險偵測應用之設計與研究探討。 4. A公司所屬產業主要為生產製造領域,採購作業為核心經營流程之一,與多數台灣企業屬性類似。根據過去顧問服務經驗,A公司中發生的舞弊態樣亦常見發生於台灣企業中,因此研究探討A公司採購舞弊偵測模式,亦可以提供做為其它台灣企業的借鏡參考。 本論文參考國內外機器學習相關文獻,及參考過去在A公司提供服務的實際經驗,說明A公司內實際發生之舞弊手法,以資料分析方法說明個案公司存在之特定採購舞弊活動偵測應用方法,並提出若採用機器學習方法的架構設計。 | zh_TW |
dc.description.abstract | A Company has expanded its business territory through corporate mergers and acquisitions in the past, becoming one of the giant enterprises in the Greater China region. With the increasing complexity of operations and the expansion of the company's organization, internal control and supervisory management have not been timely integrated as the organizational business expands, giving rise to risk management issues. This thesis considers the following factors to explore A Company's design for detecting procurement fraud through machine learning:
1. A Company has a large management organization, high frequency of procurement transactions, and large transaction amounts and quantities, making it suitable for adopting advanced technology to assist in procurement risk management. 2. A Company adopts different ERP system platforms internally and stores a large amount of data, making it suitable for applying data analysis and machine learning techniques to detect procurement fraud and manage related risks. 3. The pattern of procurement fraud behavior in A Company has evolved from years of internal control loopholes and is difficult to detect, but it is similar to the scope of international literature research, making it suitable for research and exploration of machine learning application designs. 4. A Company's main industry is in the manufacturing sector, with procurement operations being one of the core processes, similar to most Taiwanese enterprises. Based on past consulting service experience, the patterns of fraud occurring in A Company are also commonly seen in Taiwanese enterprises. Therefore, studying A Company's procurement fraud detection model can also provide reference for other Taiwanese enterprises. This thesis references domestic and foreign literature on machine learning, as well as past practical experiences in providing services to the case company, to illustrate the actual fraudulent practices within the case company. It explains specific procurement fraud detection application methods using data analysis methods and proposes a framework design if machine learning methods are adopted. | en |
dc.description.provenance | Submitted by admin ntu (admin@lib.ntu.edu.tw) on 2024-04-19T16:14:06Z No. of bitstreams: 0 | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2024-04-19T16:14:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0 | en |
dc.description.tableofcontents | 目次
口試委員會審定書 ⅰ 致謝 ii 中文摘要 iii THESIS ABSTRACT iv 目次 vi 圖次 viii 表次 ix 第一章 緒論 1 第一節、研究動機 1 第二節、研究目的 2 第三節、研究流程與架構 3 第四節、研究方法適當性 5 第五節、研究限制 6 第二章 文獻研究與回顧 7 第一節、關於舞弊 7 第二節、關於採購舞弊 7 第三節、資料分析 9 第四節、機器學習 11 第三章 資料分析及機器學習於採購舞弊偵測應用 16 第一節、研究對象背景 16 第二節、選擇A公司理由 16 第三節、A公司採購舞弊行為與態樣 18 第四節、資料分析於採購舞弊偵測的方法 22 第五節、資料分析及機器學習於採購舞弊偵測優缺點分析 29 第六節、機器學習於採購舞弊偵測的類型選擇 31 第四章 監督式機器學習偵測採購舞弊以A公司為例 34 第一節、A公司應用監督式機器學習的設計 34 第二節、A公司應用監督式機器學習偵測採購舞弊的效益 37 第五章 結論與研究建議 39 第一節、結論 39 第二節、研究建議41 參考文獻 42 圖次 圖 1-1 本論文研究流程圖 3 圖 2-1 舞弊偵測基礎框架 11 圖 3-1 A公司製造流程示意圖 22 圖 3-2 A公司採購流程示意圖 23 圖 3-3 A公司供應商選商流程示意圖 23 圖 3-4 A公司供應商資訊建檔流程示意圖 24 圖 3-5 單價與時間變化關係示意圖 26 表次 表 2-1 血壓特徵值含目標變數範例 12 表 2-2 血壓特徵值不含目標變數範例 13 表 3-1 A公司特定採購舞弊手法 21 表 3-2 A公司兩年度單價異常交易統計資料 27 表 3-3 A公司單價異常之採購單資訊範例 28 表 3-4 資料分析與機器學習優缺點 29 表 3-5 根據A公司舞弊案例比較資料分析與機器學習的優缺點 30 表 3-6 監督式與非監督式機器學習於採購舞弊偵測應用的優缺點 31 表 4-1 監督式機器學習舞弊徵兆與標註資料轉換 35 | - |
dc.language.iso | zh_TW | - |
dc.title | 探討機器學習於採購舞弊偵測設計:以A公司為例 | zh_TW |
dc.title | Machine learning applying to procurement fraud detection: Evidence from Company A | en |
dc.type | Thesis | - |
dc.date.schoolyear | 112-2 | - |
dc.description.degree | 碩士 | - |
dc.contributor.coadvisor | 劉心才 | zh_TW |
dc.contributor.coadvisor | Hsin-Tsai Liu | en |
dc.contributor.oralexamcommittee | 翁崇雄;林世銘 | zh_TW |
dc.contributor.oralexamcommittee | Chorng-Shyong Ong;Suming Lin | en |
dc.subject.keyword | 舞弊,採購舞弊,資料分析,機器學習,監督式機器學習, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Fraud,Procurement fraud,Data analytics,Machine learning,Supervised machine learning, | en |
dc.relation.page | 42 | - |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202400858 | - |
dc.rights.note | 同意授權(限校園內公開) | - |
dc.date.accepted | 2024-04-16 | - |
dc.contributor.author-college | 管理學院 | - |
dc.contributor.author-dept | 碩士在職專班會計與管理決策組 | - |
dc.date.embargo-lift | 2029-04-02 | - |
顯示於系所單位: | 會計與管理決策組 |
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