В мире финансовых данных проверка их подлинности и выявление мошенничества являются одной из самых актуальных задач для аудиторов, специалистов по безопасности и аналитиков. Сложность заключается не только в огромном объёме информации, но и в тонкостях, которые незаметны на первый взгляд. Среди разных методов выявления аномалий интерес вызывают математические закономерности в распределении чисел, которые встречаются в естественных данных. Одной из таких закономерностей является Закон Бенфорда, а новаторским подходом на его основе стала гипотеза Альстрёма. Как они работают и почему могут стать ключом к борьбе с фальсификациями? Разберёмся подробнее.
Закон Бенфорда представляет собой наблюдение, согласно которому в наборах натуральных чисел, которые возникают в реальном мире, распределение первых цифр не является равномерным. На практике это означает, что цифра '1' появляется в начале числа примерно в 30% случаев, затем '2' – около 17%, а цифры, близкие к 9, реже всего занимают первую позицию. Такая тенденция кажется неожиданной для многих, так как обычный интуитивный подход ожидал бы равномерное распределение первых цифр. Однако многочисленные исследования подтвердили, что финансовые отчёты, данные о населении, спортивные статистики и даже природные величины следуют этой закономерности. Для аудиторов и следователей в области финансовой безопасности Закон Бенфорда стал своего рода индикатором достоверности данных.
В реальных, непритворных выборках цифры распределены именно так, и если набор данных значительно отклоняется от этого, то это повод обратить пристальное внимание. Часто злоумышленники, пытаясь подделать цифры, распределяют их равномерно или хаотично, не учитывая подобные закономерности. Однако, несмотря на эффективность, использование Закона Бенфорда не всегда сразу выявляет мошенничество, так как опытные фальсификаторы могут адаптироваться и имитировать подобные распределения. Здесь на сцену выходит новая идея – гипотеза Альстрёма. Названная в честь наблюдения Эрика Альстрёма, гипотеза утверждает, что при создании поддельных данных люди склонны избегать повторения одинаковых цифр подряд, считая их нехарактерными или 'неестественными'.
Это связано с тем, что в сознании человека числа с последовательными одинаковыми цифрами воспринимаются как необычные и потому менее вероятные. В цифрах, которые генерируют роботы или настоящие природные процессы, наличие таких повторов вполне нормально и встречается достаточно часто. Теоретический анализ показывает, что вероятность встретить хотя бы одну пару одинаковых соседних цифр в случайной последовательности из десяти чисел составляет около 65%. Это довольно высокая частота, которая, при проверке большего объёма данных, должна проявиться явно. Практическое исследование, проведённое специалистом Джеймсом МакКаффри, подтвердила эту гипотезу.
Он взял реальную финансовую выборку, состоящую из 65 чисел, и распределил её по последовательностям длиной по десять цифр. Выяснилось, что примерно в 20 из 32 последовательностей встречалась пара повторяющихся цифр подряд – это очень близко к теоретическому значению 65%. Это говорит о том, что натуральные данные действительно содержат значительное количество таких повторений. Следовательно, если данные были сгенерированы человеком с намерением подделать их, количество таких повторов будет значительно ниже, что именно и предлагает использовать гипотеза Альстрёма как критерий обнаружения фальсификаций. Важно подчеркнуть, что данный метод является дополнением, а не заменой существующих алгоритмов проверки.
Он добавляет новый взгляд на анализ цифровых данных и основан на уникальных психологических особенностях человеческого подхода к изготовлению фальшивок. В современных условиях широкого распространения искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут подделывать данные всё более изощрённо, поиск новых эффективных индикаторов подделок становится крайне необходимым. Закон Бенфорда уже давно доказал свою эффективность, а гипотеза Альстрёма обещает расширить инструментарий для борьбы с мошенниками. Кроме того, интересен аспект взаимодействия этих методов с технологиями генеративного ИИ, способного создавать финансовые отчёты, изображения и даже видеоконтент. МакКаффри в своём исследовании упоминает примеры сгенерированных изображений японских гейш, среди которых сложно определить подлинные.
Это подчёркивает важность многоуровневых средств проверки, в том числе и анализа числовых закономерностей в текстовой или числовой информации. Нужно также отметить, что применение Закона Бенфорда и гипотезы Альстрёма не ограничивается только финансовым сектором. Любые данные, представляющие собой статистические массивы – будь то научные исследования, демографические отчёты или индустриальные показатели – могут подвергаться контролю с помощью этих подходов. В перспективе данные методы могут быть интегрированы в автоматизированные системы аудита и анализа, повышая качество выявления аномалий и снижая количество ложноположительных срабатываний. Таким образом, комплексный подход к проверке данных, учитывающий как теоретические закономерности в распределении цифр, так и психологические особенности генерации поддельных чисел, представляет собой мощный инструмент для повышения прозрачности и надёжности информационных систем.
