Hal ini sangat penting mengingat bahwa deteksi penipuan yang lebih dini dapat mengurangi kerugian ekonomi yang signifikan. Sebagai contoh, penipuan besar seperti kasus Enron dan WorldCom yang terungkap setelah kerugian besar terjadi, mungkin dapat dicegah atau diminimalisir dengan penerapan model deteksi yang lebih efektif seperti BERT.
Tidak hanya itu, BERT juga menunjukkan keunggulan ketika digabungkan dengan data kuantitatif dalam model ensemble. Meskipun model kuantitatif RUSBoost yang diuji dalam penelitian ini menunjukkan performa yang baik dengan AUC sebesar 0,760, ketika digabungkan dengan model BERT, AUC meningkat menjadi 0,847.Â
Ini menunjukkan bahwa penggabungan metode kontekstual dan kuantitatif tidak hanya memberikan hasil yang lebih akurat tetapi juga memperluas cakupan deteksi penipuan. Dengan kemampuannya untuk memahami konteks bahasa serta menganalisis data numerik, model BERT ini dapat menjadi alat yang sangat berharga bagi para auditor dan regulator dalam menjaga integritas pasar keuangan.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Bhattacharya dan Mickovic menunjukkan potensi revolusioner dalam penerapan teknologi kecerdasan buatan untuk mendeteksi penipuan akuntansi. Dengan memanfaatkan kemampuan BERT untuk memahami konteks dan nuansa dalam bahasa, penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan keakuratan dan efisiensi proses deteksi penipuan. Dalam dunia yang semakin kompleks dan penuh dengan informasi, kemampuan untuk mendeteksi anomali dan potensi penipuan sejak dini sangat penting untuk menjaga stabilitas pasar keuangan.
Dengan model BERT yang mampu mendeteksi lima kali lebih banyak kasus penipuan dibandingkan model teks tradisional, serta peningkatan akurasi sebesar 15% dibandingkan model sebelumnya, ini adalah bukti nyata bahwa pendekatan kontekstual memiliki keunggulan yang tidak dapat diabaikan. Teknologi ini tidak hanya penting bagi regulator dan auditor tetapi juga bagi perusahaan yang ingin memastikan bahwa laporan keuangan mereka tetap transparan dan dapat dipercaya.
Ke depan, pengembangan lebih lanjut dari model ini, termasuk integrasi dengan data lain seperti informasi pasar dan sosial media, dapat memperluas cakupan dan meningkatkan keandalannya.Â
Dengan demikian, di masa depan, kita dapat berharap bahwa teknologi seperti BERT akan menjadi standar dalam deteksi penipuan akuntansi, membantu mencegah skandal keuangan besar yang dapat merusak kepercayaan publik dan mengakibatkan kerugian ekonomi yang signifikan. Adopsi teknologi ini adalah langkah penting menuju dunia keuangan yang lebih aman dan transparan.
Referensi
Bhattacharya, I., & Mickovic, A. (2024). Accounting fraud detection using contextual language learning. International Journal of Accounting Information Systems, 53, 100682. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2024.100682
