Лугова О. І., кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри обліку та оподаткування, Миколаївський національний аграрний університет, м. Миколаїв, Україна

ORCID ID: 0000-0003-4432-0295
e-mail: lugova@mnau.edu.ua

Політікіна І. В., здобувач вищої освіти обліково-фінансового факультету, Миколаївський національний аграрний університет, м. Миколаїв, Україна

ORCID ID: 0009-0002-7144-0882
e-mail: innapolitikina965@gmail.com

Внутрішній контроль і технологічні інструменти протидії шахрайству в обліку та оподаткуванні

Анотація. У статті досліджено проблему професійного шахрайства – умисних дій, вчинених працівниками проти роботодавців. Дослідження базується на аналізі даних міжнародного звіту ACFE, який охоплює понад 2 тисячі кейсів із 138 країн світу. Визначено найпоширеніші форми шахрайства, серед яких домінує незаконне привласнення активів, а також охарактеризовано умови, за яких зростає ризик вчинення таких дій. Детально розглянуто типові поведінкові ознаки зловмисників, роль посадового статусу та схильність до змови. Окрему увагу приділено механізмам виявлення шахрайства – від повідомлень інформаторів до автоматизованого моніторингу, а також сучасним технологіям, які використовуються для протидії шахрайству: аналітика даних, машинне навчання, блокчейн та біометрія. Результати дослідження мають прикладну цінність і можуть бути використані для формування політики внутрішнього контролю, оцінки ризиків шахрайства, підготовки антикорупційних заходів, навчання працівників та впровадження інновацій у сфері комплаєнсу.

Ключові слова: професійне шахрайство; внутрішній контроль; облік; оподаткування; фінансові збитки; поведінкові індикатори.

Література:

1. Campa D., Quagli A., Ramassa P. The roles and interplay of enforcers and auditors in the context of accounting fraud: a review of the accounting literature. Journal of Accounting Literature. 2023. Vol. 47 No. 5. P. 151-183. URL: https://doi.org/10.1108/JAL-07-2023-0134.
2. Mutschmann M., Hasso T., Pelster M. Dark triad managerial personality and financial reporting manipulation. Journal of Business Ethics. 2021. P. 1-26. URL: https://ideas.repec.org/a/kap/jbuset/v181y2022i3d10.1007_s10551-021-04959-1.html.
3. Occupational Fraud 2024: A Report to the Nations. URL: https://www.acfe.com/-/media/files/acfe/pdfs/rttn/2024/2024-report-to-the-nations.pdf.
4. Fraud Risk Management Guide. URL: https://www.acfe.com/fraud-resources/fraud-risk-tools—coso/fraud-risk-management-guide.
5. Shahana T., Lavanya V., Bhat A.R. State of the art in financial statement fraud detection: A systematic review. Technological Forecasting and Social Change, 2023. 192. P. 122527. URL: https://ideas.repec.org/a/eee/tefoso/v192y2023ics0040162523002123.html.
6. Lartey P.Y., Akolgo I.G., Jaladi S.R., Ayeduvor S., Afriyie S.O. Recent advances in internal control: Soft control overcoming the limits of hard control. Frontiers in Management and Business. 2023. 4(1). P. 289-302. URL: https://www.syncsci.com/journal/FMB/article/view/FMB.2023.01.004.
7. Hasan A.R. Artificial Intelligence (AI) in accounting & auditing: A Literature review. Open Journal of Business and Management. 2021. 10 (1). P. 440-465. URL: https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=115007.
8. Ashtiani M.N., Raahemi B. Intelligent fraud detection in financial statements using machine learning and data mining: a systematic literature review. Ieee Access. 2021. 10. P. 72504-72525. URL: https://www.researchgate.net/publication/363364663_Intelligent_Fraud_Detection_in_Financial_Statements_Using_Machine_Learning_and_Data_Mining_A_Systematic_Literature_Review.
9. Lakhan A., Mohammed M.A., Ibrahim D.A., Kadry S., Abdulkareem K.H. ITS based on deep graph convolutional fraud detection network blockchain-enabled fogcloud. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2022. URL: https://www.researchgate.net/publication/358650154_ITS_Based_on_Deep_Graph_Convolutional_Fraud_Detection_Network_Blockchain-Enabled_Fog-Cloud .
10. 2024 Anti-fraud technology benchmarking report. URL: https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/marketing-whitepapers-ebooks/third-party-whitepapers/en/acfe-anti-fraud-technology-benchmark-report-113778.pdf?utm_source=linkedin&utm_medium=social-cpc&utm_campaign=public-sector-us-fsi-gen-americas&utm_content=pt-US_lead-gen-form.