Using artificial intelligence tools in fraud detection

Abstract

Ovaj diplomski rad detaljno istražuje integraciju naprednih alata umjetne inteligencije u sustave detekcije računovodstvenih prijevara, stvarajući sinergiju između suvremenih teorijskih okvira i praktičnih analitičkih rješenja. Primjenom sofisticiranih metoda kao što su algoritamsko prepoznavanje obrazaca, obrada prirodnog jezika, rudarenje podataka, robotska automatizacija te prediktivna analitika, prezentirana je mogućnost višedimenzionalne optimizacije forenzičnih pristupa. Kompleksna analiza, poduprta empirijskim ispitivanjima i detaljnom evaluacijom operativnih strategija, ukazuje kako integracija umjetne inteligencije predstavlja katalizator za transformaciju tradicionalnih kontrolnih sustava. Rezultati istraživanja sugeriraju da primjena inteligentnih sustava doprinosi značajnom povećanju transparentnosti i pouzdanosti financijskih izvješća, te pruža temelje za daljnje unapređenje sigurnosnih protokola u suvremenom forenzičnom računovodstvu.This thesis thoroughly investigates the integration of advanced artificial intelligence tools into systems for detecting financial fraud, creating a synergy between contemporary theoretical frameworks and practical analytical solutions. By employing sophisticated methods such as algorithmic pattern recognition, natural language processing, data mining, robotic process automation, and predictive analytics, it demonstrates the potential for multidimensional optimization of forensic approaches. The comprehensive analysis, supported by empirical studies and a detUIled evaluation of operational strategies, indicates that the integration of artificial intelligence serves as a catalyst for transforming traditional control systems. The research findings suggest that the application of intelligent systems significantly enhances the transparency and reliability of financial reporting, thereby laying the foundation for further improvements in security protocols within modern forensic accounting