부정회계 탐지란? AI를 통한 부정회계 탐지 방법 및 효과에 대한 설명

사내 분식회계를 예방하기 위해서는 인공지능(AI)을 통한 분식회계 탐지가 효과적일 수 있다. 이 글에서는 분식회계의 정의와 위험성, 사전 예방책, AI를 통한 탐지의 효과, 그리고 분식회계가 발생했을 때 효과적인 대응 방안에 대해 알아본다.

분식회계란?

분식회계의 정의와 기업에 미치는 위험, 그리고 예방책과 탐지 방법에 대해 설명합니다.

분식회계의 정의와 개요

분식회계란 기업이 작성하는 재무 정보를 의도적으로 조작하는 것을 말한다. 허위의 매출이나 비용을 계상하거나 적절한 경영상태 파악에 필요한 정보를 은폐하여 재무상태를 속이는 행위를 말한다.

분식회계가 기업에 미치는 위험과 피해

분식회계를 한 경우 형사적 책임과 민사적 책임이 발생할 수 있습니다. 형사적 책임으로는 사기죄나 불법배당죄로 기소될 수 있습니다. 민사적 책임으로는 허위 재무상태로 대출을 받은 은행이나 주가가 폭락한 주주 등 피해를 입은 제3자로부터 손해배상을 청구받을 가능성도 있다.

실수나 착오로 세금을 적게 신고하면 과소신고 가산세가 부과되지만, 분식회계와 같이 악의적으로 세금을 속여 탈세가 인정되면 더 높은 세율의 중가산세가 부과된다.

경제적 손실뿐만 아니라 불법행위가 이루어진 기업이라는 사회적 신용이 실추되어 경쟁력이 떨어진다. 은행 등으로부터 대출을 받지 못하는 등 기업의 존립 자체를 위협하는 상황으로 발전할 수도 있습니다.

분식회계를 예방하는 방법

분식회계를 예방하기 위해서는 사내 감시 체제를 강화하는 것이 중요합니다. 한 명의 담당자에게 권한을 집중시키지 말고, 역할 분담을 통해 거래 및 계약 내용을 상호 점검할 수 있는 체계를 마련해야 합니다.

경영진과 직원에 대한 컴플라이언스 교육, 내부고발 제도 등도 효과적입니다. 분식회계는 범죄행위이며, 형법에 의해 처벌받을 수 있다는 것을 개개인에게 인식시키고, 안심하고 상담하고 신고할 수 있는 창구가 있는 것이 억지력으로 작용합니다.

분식회계를 감지하는 방법

분식회계를 빠르게 감지하기 위해서는 AI를 활용하는 것이 효과적이다. 의도적으로 변조된 재무 정보에서 숨겨진 부정행위를 찾아내는 것은 쉽지 않은데, AI를 통해 노동력을 절약하고 효율화함으로써 조기에 탐지, 발견할 수 있게 된다.

AI를 통한 분식회계 탐지

AI 머신러닝을 통해 분식회계를 탐지하는 메커니즘과 그 효과, 그리고 얻을 수 있는 이점에 대해 설명합니다.

AI 머신러닝이란?

머신러닝은 기계, 즉 컴퓨터가 많은 데이터를 읽고 그 데이터에서 패턴과 규칙을 찾아내는 것이다. 이 컴퓨터는 새로운 데이터를 입력하면, 발견한 패턴에 맞춰 데이터를 분류하고 예측할 수 있게 된다. 머신러닝은 사람이 직접 작업하거나 프로그래밍으로 대응하는 것보다 대량의 데이터를 자동으로 처리할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다.

AI를 이용한 분식회계 탐지 방법

AI에 과거 부정 데이터를 기계학습시켜 과거 부정 사건과 유사할 경우 경고가 나오도록 설정하여 부적절한 부분을 부정의 징후로 감지할 수 있다.

AI를 통한 분식회계 감지의 효과

표계산 프로그램 등 복잡하고 방대한 자료와 데이터로 구성된 기업의 재무정보에서 의심스러운 부분을 찾아내는 것은 전문가라 할지라도 쉽지 않은 일이다. 인간을 뛰어넘는 높은 처리 능력을 가진 AI를 활용하면 간과를 방지하고 조기 발견에 도움을 줄 수 있다.

AI를 분식회계 감지에 활용하면 얻을 수 있는 이점

AI의 기계학습을 통한 판별은 사람이 규칙을 설정하는 것보다 대응 범위가 넓고, 최신 기법이 등장해도 AI가 새롭게 학습하여 대응할 수 있는 가능성이 있습니다. 발견할 수 있는 부정이 많을 뿐만 아니라 스스로 학습하여 정확도와 대응력이 높아집니다. 또한 AI가 발견한 부정행위를 사람이 점검하고 대응함으로써 감시에 투입되는 비용과 시간을 줄일 수 있습니다.

분식회계 조사에는 포렌식 조사가 필요합니다.

그럼에도 불구하고 분식회계가 발생한 경우, 전문 조사기관을 통한 포렌식 조사가 필요합니다.

포렌식 조사란 무엇인가?

사건과 관련된 정보를 수집, 분석하여 범죄나 부정행위의 증거를 밝히는 감식 조사를 말합니다. 원인을 규명하여 재발방지 대책을 수립하고, 책임 소재를 밝혀 소송으로 발전할 경우를 대비할 수 있습니다.

디지털 포렌식의 필요성

디지털 포렌식은 법과학의 한 분야로, 범죄나 부정행위의 증거를 밝히기 위해 디지털 기기에 저장된 데이터를 수집하고 분석하는 조사를 말한다. 분식회계가 의심되는 경우, 이를 은폐하게 하는 뒷거래나 돈의 움직임 등의 증거를 찾아야 한다. 부정의 증거는 서류뿐 아니라 이메일, 채팅 등 전자 데이터에 의한 것이 많기 때문에 이를 분석하는 디지털 포렌식 조사가 효과적이다.

분식회계 포렌식 조사 업체 선정 포인트

조사 업체를 선택할 때는 조사 업체가 사용하는 툴과 기술력, 그리고 과거 조사 실적도 중요한 포인트다. 조사 업체의 장비와 엔지니어의 숙련도 등에 따라 조사 결과가 달라진다. 특히 데이터 복원을 위해서는 전문적인 툴과 고도의 기술력이 필요하며, AI의 활용도 중요한 포인트다. 다수의 조사 실적을 보유한 업체일수록 높은 기술력과 데이터 복구에 대한 노하우가 축적되어 있기 때문에 사례에 따라 적절한 방법을 선택해 적절한 비용으로 대응할 수 있을 것이다. 특히 상장사, 경찰, 관공서 등의 의뢰 실적이 있는지 여부가 신뢰성을 판단하는 데 중요한 포인트가 됩니다.

AI를 활용한 분석 및 포렌식 조사 노력

방대한 양의 데이터를 다루는 현대의 디지털 포렌식에서 AI(인공지능)의 활용은 필수적이다. 수사기관이 AI를 활용할 수 있는지 여부가 선정 포인트 중 하나가 될 수 있습니다. 대량의 데이터 분석에 특화된 AI를 활용하면 조사의 효율성뿐만 아니라 전문가가 리소스를 집중할 수 있어 조사의 정확도를 높일 수 있습니다.

분식회계 탐지에서는 AI의 힘으로 회계 데이터 속에 숨어있는 부정한 수치 데이터를 탐지할 수 있는 것은 물론, 분식회계 발생과 관련된 어떤 시그널을 포함하여 분석하여 분식회계가 조성되는 과정까지 파악할 수 있는 조사기관이 바람직하다.

의뢰 시 비용과 그 판단 방법

포렌식 조사에는 높은 수준의 전문성이 요구됩니다. 포렌식 조사를 업체에 의뢰할 경우, 데이터 처리 및 검색 비용, 그리고 증거가 될 수 있는지에 대한 분석 및 검토(리뷰), 데이터 호스팅 등이 비용 내역에 포함되는데, 보통은 리뷰 과정이 비용의 대부분을 차지한다. 최종 금액은 조사 범위, 조사 내용에 따라 크게 달라지며, 수만 원에서 수백만 원까지 상당한 폭이 있습니다.

또한 최근에는 조사에 AI를 활용하는 것에 대한 인식도 확산되고 있으며, AI를 활용하여 조사를 비약적으로 효율화함으로써 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 견적을 받을 때는 반드시 AI와 리뷰를 포함한 총비용을 요구하고, 단가뿐만 아니라 전체 비용도 꼼꼼히 비교해 보시기 바랍니다.

기업의 분식회계 조사는 자체 개발한 AI로 정확하고 효율적으로 조사할 수 있는 'FRONTEO'로!

부정조사에서 풍부한 조사 실적을 자랑하는 FRONTEO는 신속한 사고 대응과 해결로 이끄는 제안력, 조사력이 강점입니다.

최근 포렌식 조사는 방대한 디지털 데이터를 다루기 때문에 AI(인공지능) 활용이 필수적인데, 프론테오는 자체 개발한 AI 엔진을 활용해 대량의 데이터를 빠르게 처리한다. 다양한 사례에 대응할 수 있도록 자체 개발한 소프트웨어도 도입하여 신속하고 비용 대비 높은 가성비 높은 포렌식 조사를 실현합니다.

압도적인 건수에서 얻은 노하우를 바탕으로 난이도가 높은 조사에도 대응력이 뛰어나며, 유사시 신속한 대응이 가능합니다. 피해를 최소화하고 재발 방지를 위해 노력합니다.

분식회계 탐지는 '부정으로 가는 과정'까지 파악하는 프론테오의 AI로

AI로 탐지하는 분식회계라고 하면, 일반적으로 회계상의 수치, 즉 재무지표의 이상이나 부정 리스크를 탐지하는 것이 일반적입니다. 하지만 회계 수치 등이 변조되는 경우, 그 이면에는 관계자들 간의 교류 등 부정으로 가는 과정이 있을 것이다.

프론테오의 AI '키빗(KIBIT)'이 탑재된 부정행위 탐지 시스템에서는 관계자들의 채팅이나 이메일 메시지 등을 분석하여 부정행위가 이루어지는 과정까지 포착합니다. 기업의 재무제표 수치에 나타나는 부정행위를 포착하는 것만큼 부정의 전조, 즉 부정행위를 연상시키는 커뮤니케이션과 그로부터 보이는 부정으로 가는 과정과 부정의 흐름을 놓치지 않는 것도 중요하며, FRONTEO는 수치 이외의 측면에서 부정회계에 이르는 과정을 발견할 수 있다. 고도의 AI로 부정의 탐지에 그치지 않고 재발 방지까지 고려한 효과적인 조사를 제공합니다.