Big Data e frode contabile. Analisi strutturata della letteratura e raffronto tra modelli di previsione della frode.

Abstract

Big Data e frode contabile è un argomento molto attuale ma estremamente nuovo, per questo motivo è stata sviluppata una "structured literature review" (SLR) sull'argomento. Attraverso il database "Scopus" sono stati individuati articoli inerenti mediante una chiave di ricerca; successivamente sono stati introdotti dei filtri che hanno permesso di identificare solo gli articoli effettivamente pertinenti. Tutto questo processo viene elencato nel capitolo 1. Nel capitolo 2 è stato possibile suddividere in 3 aree (contabilità, revisione contabile e modelli di Big Data) i documenti selezionati precedentemente e per ciascuna area sono state individuate le domande di ricerca. Infine, mediante l'utilizzo dei documenti selezionati, è stato possibile rispondere alle domande di ricerca. Come ultimo sono stati messi a confronto 3 modelli: il modello di apprendimento automatico più potente, l'apprendimento d'insieme, il modello di regressione logistica di Dechow et al. (2011) basato su indici finanziari e il modello di Cecchini et al (2010) che supporta il modello di macchina vettoriale con un kernel finanziario che mappa i numeri di contabilità grezzi in un insieme più ampio di rapporti.