AI-Powered Forensic Accounting : การนำ AI มาใช้กับนิติบัญชีศาสตร์ (หลักสูตรใหม่ 2569)

หลักสูตรนี้จะทำให้ผู้เข้าอบรมเห็นภาพรวมตั้งแต่ แนวคิดพื้นฐาน ไปถึง การปฏิบัติจริง โดยใช้พลังของ AI ช่วยในการสืบสวนทุจริตและการตรวจสอบเชิงลึกในงาน นิติบัญชีศาสตร์ (Forensic Accounting) ซึ่งช่วยลดเวลาในการตรวจพบประเด็นและสิ่งที่มนุษย์อาจมองข้าม ลดความเสียหายได้ทั้งก่อนและหลัง โดยเรียนรู้จากกรณีศึกษาที่จะแสดงผลลัพธ์ที่ AI วิเคราะห์ สามารถอ่านผลลัพธ์นั้น และนำไปประยุกต์ใช้ในการปฏิบัติงานได้ ทำให้ผู้เข้าอบรมจะไม่ได้แค่รู้วิธีใช้ AI แต่จะรู้วิธี "อ่าน" ผลลัพธ์ที่ AI วิเคราะห์ด้วย

วิทยากรโดย อาจารย์เดชา ศิริสุทธิเดชา

หัวข้อสัมมนา

1. จุดเปลี่ยนจาก Forensic Accounting แบบเดิมสู่ยุค AI
    1.1 ความหมายที่เปลี่ยนไปของ Forensic Accounting ในยุคดิจิทัล
    1.2 AI Techniques vs Traditional Techniques : ทำไมการสุ่มตรวจ (Sampling) ถึงไม่เพียงพอและ AI ช่วยให้การตรวจสอบ 100% ได้อย่างไร
    1.3 เครื่องมือที่ใช้ในการตรวจสอบ Forensic Accounting ในยุคดิจิทัล (The Forensic AI Toolkit)
    1.4 บทบาทของ AI กับงาน Forensic Accounting ภายในองค์กร

2. การทำงานและการวิเคราะห์ของ Forensic Accounting
    2.1 สืบสวนสอบสวน เรื่องการทุจริตและความผิดปกติของข้อมูลทางการเงิน
    2.2 ตรวจจับรูปแบบความผิดปกติที่แอบแฝง
    2.3 เก็บข้อมูล วิเคราะห์และประเมินหลักฐาน
    2.4 คาดการณ์ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
    2.5 สื่อสารประเด็นที่ค้นพบ

3. เทคนิคการตรวจจับสิ่งผิดปกติและการจำแนกรูปแบบพฤติกรรมที่น่าสงสัย
    3.1 การจัดกลุ่มรายการบัญชีเพื่อหา Outliers (รายการที่ผิดปกติจากที่เป็นอยู่) เช่น ยอดขายที่สูงหรือต่ำผิดปกติในช่วงเวลาหนึ่ง
    3.2 การใช้ AI เปรียบเทียบข้อมูลที่คลุมเครือและต้องใช้วิจารณญาณเพื่อหาการจ่ายเงินซ้ำซ้อนหรือคู่ค้าที่ไม่มีตัวตนจริง
    3.3 การตรวจสอบแนวโน้มที่ถูกบันทึกตามลำดับเวลาต่อเนื่องกัน เพื่อหาแนวโน้มพฤติกรรม "การตกแต่งบัญชี" (Window Dressing) หรือทุจริตอื่น

4. การเจาะลึกความสัมพันธ์และข้อมูลที่มิใช่ตัวเลข (Unstructured Data)
    4.1 การสร้างแผนผังความสัมพันธ์เพื่อหา Conflict of Interest ระหว่างพนักงานกับซัพพลายเออร์ หรือการโอนเงินหมุนเวียนเพื่อฟอกเงิน หรือความสัมพันธ์ที่คาดไม่ถึงแต่ AI หาให้ได้
    4.2 การใช้ AI วิเคราะห์โทนเสียงและคีย์เวิร์ดในอีเมล หรือบันทึกข้อความ (Memos) เพื่อหาเบาะแสความตั้งใจในการทุจริต
    4.3 การตรวจจับความผิดปกติจากคำพูดในรายงานการประชุม หรือบทสนทนาที่อาจบ่งบอกถึงแรงกดดัน (Pressure) ใน Fraud Triangle
    4.4 การใช้ AI ตรวจสอบใบแจ้งหนี้ปลอม (Fake Invoices) โดยตรวจจับความผิดปกติของฟอนต์, โลโก้ หรือการซ้อนภาพ (Image Processing)

5. Integrated Case Studies:
    5.1 การใช้ AI ตรวจจับขบวนการฟอกเงินผ่านบัญชีม้าด้วยการวิเคราะห์เส้นทางการเงิน (Money Trail)
    5.2 การตรวจพบการทุจริตในระบบจัดซื้อ (Procurement Fraud) ผ่านการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงลึก
    5.3 AI Evidence in Court: วิธีการนำเสนอผลลัพธ์จาก AI ให้มีความน่าเชื่อถือในกระบวนการยุติธรรม (Explainable AI - XAI)
    5.4 Ethics & Limitations: ข้อจำกัดของ AI, ความลำเอียงของอัลกอริทึม (Bias) และจริยธรรมในการเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคล
    5.5 แนวทางการสร้าง Roadmap ในการนำ AI ไปใช้ในงาน Forensic Accounting