May, 2024
应用机器学习于企业采购过程中的异常检测
Applied Machine Learning to Anomaly Detection in Enterprise Purchase Processes
A. Herreros-Martínez, R. Magdalena-Benedicto, J. Vila-Francés, A.J. Serrano-López, S. Pérez-Díaz
TL;DR在不断数字化的过程中，组织必须应对检测异常情况的挑战，以揭示日益增长的数据中的可疑活动。为了追求这个目标，定期进行审计，内部审计员和采购专家不断寻找自动化这些过程的新方法。本研究提出了一种方法来优先处理从真实数据中检测到的两个大型采购数据集的案例调查，旨在增加公司控制工作的效力和提高执行此类任务的绩效。在使用无监督的机器学习技术检测异常之前，进行全面的探索性数据分析。通过 z-Score 指数和 DBSCAN 算法，应用单变量方法进行处理，而通过 k-Means 和 Isolation Forest 算法以及 Silhouette 指数，实施多变量分析，从而每种方法都提出了待审查的交易候选人。还提供了候选人的集成排序以及 LIME、Shapley 和 SHAP 等解释方法的建议，以帮助公司专家的理解。