Inovasi BERT: Terobosan dalam Deteksi Penipuan Akuntansi Modern

Inovasi BERT: Terobosan dalam Deteksi Penipuan Akuntansi Modern

Penipuan akuntansi telah menjadi ancaman serius yang tidak hanya merugikan investor tetapi juga merusak integritas pasar keuangan secara keseluruhan. Studi terbaru oleh Indranil Bhattacharya dan Ana Mickovic, yang dipublikasikan di International Journal of Accounting Information Systems, memperkenalkan sebuah inovasi signifikan dalam deteksi penipuan melalui penggunaan model pembelajaran bahasa kontekstual BERT pada laporan keuangan. 

Sebagai salah satu alat terkemuka dalam Natural Language Processing (NLP), BERT telah menunjukkan kapasitas luar biasa dalam memahami nuansa bahasa yang sulit ditangkap oleh model tradisional. Artikel ini mengulas bagaimana BERT, yang awalnya dikembangkan untuk memahami bahasa manusia secara umum, diadaptasi untuk mendeteksi anomali dalam laporan keuangan perusahaan yang diperdagangkan secara publik di AS.

Penelitian ini menggunakan data dari laporan yang diajukan ke Securities and Exchange Commission (SEC) antara tahun 1994 hingga 2013. Bagian Management Discussion and Analysis (MD&A) dalam laporan ini dianalisis secara mendalam oleh model BERT untuk mengidentifikasi pola bahasa yang dapat menunjukkan adanya penipuan. Hasilnya sangat menjanjikan: model BERT yang telah disesuaikan ini mampu mengungguli model benchmark teks dan kuantitatif sebelumnya dengan peningkatan akurasi sebesar 15% dan 12%. 

Selain itu, model ini berhasil mengidentifikasi lima kali lebih banyak kasus penipuan dibandingkan model berbasis teks sebelumnya dan tiga kali lebih banyak dibandingkan model kuantitatif. Dengan kemampuan untuk mendeteksi penipuan lebih awal dan lebih akurat, model ini tidak hanya menawarkan keunggulan teknis tetapi juga membawa implikasi ekonomi yang signifikan, terutama bagi regulator dan auditor yang harus membuat keputusan cepat dan tepat dalam menjaga stabilitas pasar.

***

Model BERT yang digunakan dalam penelitian ini menandai sebuah terobosan dalam penerapan kecerdasan buatan untuk deteksi penipuan akuntansi. Metode tradisional dalam mendeteksi penipuan, yang sering kali bergantung pada data kuantitatif dari laporan keuangan, telah lama diakui memiliki keterbatasan. 

Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa meskipun data kuantitatif dapat memberikan indikasi awal adanya masalah, informasi tekstual dalam laporan seperti MD&A sering kali menyimpan petunjuk lebih halus yang dapat mengungkap upaya manipulasi yang tidak terlihat dalam angka-angka mentah.

Bhattacharya dan Mickovic mengisi celah ini dengan menerapkan model BERT, yang dirancang untuk memahami konteks dan nuansa dalam bahasa, pada teks keuangan. Model ini dilatih menggunakan data dari tahun 1994 hingga 2013, dengan fokus pada bagian MD&A dalam laporan 10-K, yang dikenal sebagai bagian yang paling informatif terkait kondisi keuangan perusahaan. Hasil dari penelitian ini sangat signifikan. 

Dibandingkan dengan model teks tradisional yang menggunakan metode seperti Latent Dirichlet Allocation (LDA), model BERT menunjukkan peningkatan akurasi yang luar biasa. Dengan Area Under the ROC Curve (AUC) rata-rata sebesar 0,826, BERT mengungguli model LDA yang hanya mencapai AUC sebesar 0,720. Ini menunjukkan bahwa BERT lebih baik dalam membedakan antara perusahaan yang jujur dan yang mungkin melakukan penipuan.

Selain itu, model BERT berhasil mengidentifikasi 107 kasus penipuan dalam sampel yang dianalisis, sementara model LDA hanya berhasil menemukan 20 kasus. Fakta bahwa BERT mampu mendeteksi lima kali lebih banyak kasus penipuan dalam set sampel yang sama menunjukkan potensi besar teknologi ini dalam meningkatkan efektivitas investigasi keuangan. 

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. 

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. 

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