反欺诈系统介绍
互联网金融中反欺诈系统的设计与实现
互联网金融中反欺诈系统的设计与实现随着互联网金融行业的蓬勃发展，各类金融诈骗与欺诈行为也随之增多。
为了保护用户的资金安全与个人信息，反欺诈系统在互联网金融领域扮演着重要的角色。
本文将探讨互联网金融中反欺诈系统的设计与实现。
一、反欺诈系统的定义与意义反欺诈系统是指通过采集、分析和判断用户行为数据，识别可能存在的金融欺诈行为，并及时采取相应措施以保护用户及机构利益的系统。
在互联网金融中，反欺诈系统可以有效识别并拦截各类欺诈行为，降低金融风险，提升用户体验，维护行业的良好发展环境。
二、反欺诈系统的设计原则1. 数据整合与共享：反欺诈系统应集成各个金融业务系统的用户数据，并与合作伙伴、第三方数据机构共享信息，实现多维度数据的综合分析。
2. 实时性与准确性：反欺诈系统需要具备实时性，能够及时识别新出现的欺诈手段，并对可疑行为进行及时拦截。
同时，系统的准确性是保证识别结果可靠性的关键。
3. 风险控制与用户体验的平衡：反欺诈系统应该在保护用户资金安全的前提下，尽可能减少误判，以提升用户体验和满足用户的便捷需求。
4. 决策自动化与灵活性：反欺诈系统应该具备自动化决策能力，通过机器学习和人工智能等技术不断优化。
同时，系统也应该具备灵活性，能够根据具体业务需求进行定制。
三、反欺诈系统的实现步骤1. 数据采集与预处理：反欺诈系统的数据采集是建立基本的数据资料库的关键一步。
通过采集用户的注册、登录、交易等行为数据，建立用户画像并进行数据预处理，为后续的模型训练打下基础。
2. 模型训练与优化：通过机器学习算法，训练出反欺诈模型，并不断进行优化提升模型的准确性和可靠性。
常用的模型算法包括逻辑回归、随机森林、支持向量机等。
3. 实时监控与拦截：利用实时监控技术，对用户的行为进行实时分析和判断，并根据模型的决策结果进行相应的拦截措施。
例如，当系统检测到用户登录地点与常用地点判定不符时，可以触发验证码等验证措施。
4. 数据分析与反馈：通过对用户行为数据进行综合分析，深入挖掘潜在的欺诈模式和规律，为业务部门提供准确的欺诈风险评估和决策支持，帮助优化业务流程和防范措施。
商业银行数据反欺诈系统框架
商业银行数据反欺诈系统框架随着科技的发展和互联网的普及，商业银行面临着越来越多的信息安全威胁和诈骗行为。
为了保护客户的资金安全和维护银行的声誉，商业银行需要建立一套强大的数据反欺诈系统框架。
这个系统可以有效地检测和预防各种欺诈行为，并及时采取相应的措施，保护客户的利益。
一个完整的商业银行数据反欺诈系统框架包括以下几个主要组成部分：数据收集和分析、模型建立、实时风险评估和警报、规则引擎、决策管理、审计和监控。
首先是数据收集和分析。
商业银行需要收集和整合来自各个渠道的大量数据，包括客户的交易记录、个人信息、行为模式等。
通过数据的预处理和清洗，可以获得准确可靠的数据集。
然后利用数据挖掘和机器学习的技术，对数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和模式。
接下来是模型建立。
根据数据分析的结果，可以建立欺诈模型。
这个模型可以通过标记已知的欺诈案例和非欺诈案例来进行训练和优化，进而可以识别未知的欺诈行为。
模型可以基于统计方法、机器学习算法或者人工智能等技术，具体的算法选择要根据实际情况来确定。
实时风险评估和警报是框架中的重要组成部分。
一旦发现可疑的交易或者异常的行为，系统需要及时进行风险评估，确定是否存在欺诈嫌疑。
如果有风险，则需要向银行的相关部门发送警报，以便他们能够迅速采取措施，避免进一步的损失。
同时，系统也应该具备自动阻止可疑交易的功能，保护客户的利益。
规则引擎是框架中的另一个重要组成部分。
商业银行可以制定一系列规则，包括交易金额上限、频繁变更个人信息的警示、异地交易的限制等。
这些规则可以根据实际情况进行调整和更新，以适应不断变化的欺诈手法。
决策管理是整个框架中的核心环节。
根据模型评估的结果和规则引擎的判断，系统需要自动决策是否拒绝交易、冻结账户或者进行进一步的调查。
决策管理需要根据不同的风险等级进行分类，确保高风险交易得到及时处理，同时减少对正常交易的干扰。
最后是审计和监控。
商业银行需要建立完善的审计机制和监控系统，对整个数据反欺诈系统进行实时的监测和评估。
反欺诈系统
反欺诈系统的部署：选择合适的AI模型，集成到现有的系统或平台中
更新和维护：定期更新AI模型，以应对新的欺诈手段和威胁
反馈机制：建立反馈渠道，收集和处理用户对反欺诈系统的建议和意见
监控：对反欺诈系统进行实时监控，及时发现并处理欺诈行为
反欺诈系统的效果评估
检测准确率：衡量系统对欺诈交易的识别能力
误报率：评估系统对非欺诈交易的误报程度
持续优化模型：根据业务变化和欺诈手段的演变，不断调整和优化反欺诈模型，提高识别准确率。
建立完善的监控机制：对反欺诈系统的运行状态进行实时监控，及时发现并处理异常情况，确保系统的稳定性和可靠性。
强化与其他系统的联动：与银行、支付平台等金融系统进行数据共享和联动，构建更全面的欺诈防范体系。
提高用户参与度：通过完善用户体验和增加用户互动性，提高用户对反欺诈系统的认知度和使用率。
反应时间：衡量系统对欺诈交易的响应速度
客户满意度：评估系统对客户需求的满足程度
评估指标：准确率、召回率、F1得分
性能评估的方法：基于历史数据的测试、基于实时数据的测试、A/B测试等
性能评估的流程：数据准备、模型训练、评估指标计算、结果分析和优化等
性能评估的结果：能够有效地识别和防止金融欺诈，提高金融机构的运营效率和客户满意度
自动化：AI可以自动进行规则制定和执行，减少人工干预和错误
学习能力：AI能够通过不断的学习和训练，提高识别准确率和效率
识别羊毛党、黄牛党等恶意行为
识别恶意注册账号、恶意退款等欺诈行为
识别羊毛党、黄牛党等恶意行为带来的资金损失和风险
识别恶意刷单、刷评论等虚假交易行为
利用机器学习算法对大量数据进行分析，准确识别羊毛党、黄牛党等恶意行为。
,a click to unlimited possibilities
反欺诈系统组成（学习资料）
反欺诈系统组成反保险欺诈：形式、定义（范畴）、标准、方法、工具、组织、制度、时间表信用卡交易反欺诈系统包含五个部分，数据采集，欺诈侦测，系统管理，报表，数据库。
1、数据库:数据库包括规则库，欺诈交易库，受检交易库，信息库和行为模型库。
规则库记录侦测欺诈交易所用的规则；信息库记录系统维护信息；欺诈交易库记录已被欺诈系统确认为疑似的欺诈交易；受检测交易库记录银行卡交易。
2、系统管理:系统管理部分负责处理欺诈监控，参数管理，交易查询，规则管理。
它维护整个系统的运行稳定。
风险管理部门操作员通过系统管理模块对欺诈交易进行处理，负责连接案件管理系统，通过系统管理将可疑交易提交给案件管理系统进行下一步的处理。
3、数据采集数据采集负责交易筛选，字段裁剪，数据加载。
采集的数据来自于受检测交易库。
数据采集子系统负责获取各种规格交易数据，将这些交易数据转换为统一的，能够被侦测子系统识别的格式。
这样侦测子系统就可以专心关注于检测工作，而不必关心外部交易格式的变换。
4、欺诈侦测欺诈侦测负责交易评分，规则检测，欺诈入库。
它是整个反欺诈系统的核心子系统。
包括计分引擎模块和规则引擎模块。
5、监控报表监控报表对交易反欺诈系统的应用和管理极为重要。
主要分为管理应用、业务统计、系统安全几大类。
报表可以帮助业务和风险管理人员了解欺诈侦测的效果以及人员的分配情况。
同时通过对流程的监控和报表的分析，可以对现有规则进行评估，对效果不理想的部分进行必要的修正和调整，从而能够实现信用卡交易反欺诈规则随时间以及欺诈模式的变化而逐步变化。
另外，还可以帮助合理的分配人员，使审核人员的效率得以充分发挥。
监控与报表体系设计的合理性与否，将直接关系到系统的最终应用效果。
监控电子商务平台的交易反欺诈系统
监控电子商务平台的交易反欺诈系统随着电子商务的快速发展，交易反欺诈系统在监控电子商务平台上的重要性也日益凸显。
作为一名专业销售人员，了解并掌握交易反欺诈系统的原理和功能，对于提高销售业绩和保护客户利益至关重要。
本文将从交易反欺诈系统的定义、工作原理、常见功能以及其对销售业绩的影响等方面进行深入探讨。
一、交易反欺诈系统的定义交易反欺诈系统是一种用于监控和防范电子商务平台上交易欺诈行为的系统。
它通过采集、分析和处理大量的交易数据，识别和预测潜在的欺诈风险，并采取相应的措施进行防范和打击。
交易反欺诈系统的目标是减少欺诈交易的发生，保护平台和用户的利益，提高交易的安全性和可靠性。
二、交易反欺诈系统的工作原理1. 数据采集：交易反欺诈系统通过与电子商务平台的交易系统进行数据对接，实时获取交易数据。
这些数据包括用户的个人信息、交易记录、支付方式等。
2. 数据分析：交易反欺诈系统利用数据挖掘和机器学习等技术，对采集到的交易数据进行分析和建模。
通过对历史交易数据的学习，系统可以建立起欺诈交易的模型和规则。
3. 风险评估：交易反欺诈系统根据建立的模型和规则，对新的交易进行风险评估。
系统会根据交易的特征和历史数据进行比对，判断该交易是否存在欺诈风险。
4. 风险处理：如果交易被判定为存在欺诈风险，交易反欺诈系统会采取相应的措施进行处理。
这些措施可以包括拒绝交易、要求额外验证信息、冻结账户等。
三、交易反欺诈系统的常见功能1. 欺诈检测：交易反欺诈系统能够通过分析交易数据，识别和预测潜在的欺诈行为。
它可以检测到各种欺诈手段，如虚假交易、盗用信用卡、洗钱等。
2. 实时监控：交易反欺诈系统能够实时监控交易活动，及时发现和处理异常交易。
它可以对交易进行实时评估，减少欺诈交易的发生。
3. 风险评分：交易反欺诈系统可以对交易进行风险评分，将交易分为高、中、低风险等级。
这样可以帮助销售人员更好地识别和处理高风险交易，提高交易的安全性。
互联网反欺诈系统的原理和实现
互联网反欺诈系统的原理和实现第一章：引言随着网络的普及和互联网商业的发展，网络欺诈现象也越来越普遍。
互联网反欺诈系统是为了识别、预防和减少互联网欺诈而设计的一种系统。
本文将介绍互联网反欺诈系统的原理和实现。
第二章：互联网欺诈的分类互联网欺诈可以分为以下几类：1. 账号欺诈，如钓鱼、盗用账户等。
2. 信用卡欺诈，如盗刷、伪造信用卡等。
3. 支付欺诈，如虚假支付、欺诈交易等。
4. 网络购物欺诈，如虚假商品、假冒品牌等。
5. 网络赌博欺诈，如通过网络赌博骗取他人财物等。
第三章：互联网反欺诈系统的原理互联网反欺诈系统的原理是通过数据分析、机器学习和人工智能等先进技术，对用户的行为进行分析和判断，从而拦截并防止欺诈事件的发生。
1. 数据分析互联网反欺诈系统会收集用户的行为数据，并对数据进行分析和对比。
如用户的登录时段、登录位置、交易金额、交易频率等信息。
通过分析这些数据，系统可以对用户进行风险评估，判断是否存在风险。
2. 机器学习机器学习是互联网反欺诈系统的核心技术之一。
通过机器学习算法，系统可以自动学习用户的行为模式，进而将用户行为分为正常和异常行为。
例如，如果系统检测到用户已经登录了超过规定限制的账户数，则系统可以将该账户列入风险账户列表中，进而进行后续处理。
3. 人工智能互联网反欺诈系统利用人工智能技术可以自动进行欺诈行为的检测和预警。
例如，系统可以自动识别模拟登录、批量注册、恶意攻击、欺诈交易等欺诈行为，并对这些行为进行预警或直接拦截。
第四章：互联网反欺诈系统的实现互联网反欺诈系统的实现需要考虑以下几个方面：1. 数据采集和存储互联网反欺诈系统需要对用户的行为数据进行采集和存储，以实现后续的数据分析和风险评估。
数据采集和存储需要保证数据的准确性、完整性和安全性。
2. 数据分析和处理互联网反欺诈系统需要通过数据分析和处理算法，对用户的行为数据进行分析和处理，以实现风险评估和风险防范。
3. 规则引擎互联网反欺诈系统需要建立规则引擎，对用户的行为数据进行分析并根据分析结果执行相应的防范措施。
信用卡反欺诈系统设计与实现
信用卡反欺诈系统设计与实现随着互联网时代的发展，越来越多的消费者选择使用信用卡进行支付。
但与此同时，信用卡欺诈也屡屡发生，给消费者和金融机构带来了很大的损失。
因此，设计和实现一套可靠的信用卡反欺诈系统变得愈加重要。
一、反欺诈系统的原理反欺诈系统的核心原理是基于用户历史行为数据的分析，结合实时监控和交易模式识别技术进行风险评估，及时发现异常交易行为并给予预警或阻断处理。
在信用卡反欺诈系统中，主要包括以下几个方面的内容：1、交易监控：主要通过监测交易行为是否符合用户的习惯和常规消费水平进行判断，对于跨境交易、异常金额等行为进行提醒或直接拒绝处理。
2、地理位置识别：通过对交易地点的定位和对比分析，检测交易地点是否合理，是否存在异常。
3、时间监控：根据用户历史数据和常规交易时间，预测用户下一次交易时间，如出现异常交易时间，及时进行预警。
二、反欺诈系统的架构1、数据采集阶段：包括用户行为、用户信息、交易数据等三大类数据采集，并通过ETL流程进行数据整合和清洗。
2、数据处理阶段：根据采集到的数据，进行数据挖掘分析，提取出关键信息和规则，并存储到反欺诈规则数据库中。
3、数据应用阶段：实现数据可视化和分析，根据反欺诈规则库中的规则，进行实时风险评估和决策，并将数据应用到业务系统中。
三、反欺诈系统的实现在反欺诈系统实现中，主要包括以下几个方面：1、数据源的选择：选择合适的数据源，如手机APP、网站、ATM机等，确保数据完整性和可靠性。
2、数据清洗和预处理：对采集到的数据进行清洗和处理，去除噪声和无用数据，保留有价值的特征数据。
3、数据建模和算法：建立反欺诈模型，采用基于机器学习和数据挖掘技术的算法，通过对历史数据的学习和模拟，预测未来的欺诈情况。
4、系统架构和部署：根据反欺诈系统的需求和场景，选择合适的技术方案和系统架构，并进行部署和调试。
总的来说，设计一套可靠的信用卡反欺诈系统，需要考虑多方面的因素和要素，如数据源的选择、数据处理和建模技术、系统架构和部署等方面。
互联网金融中的反欺诈系统设计
互联网金融中的反欺诈系统设计随着科技的不断发展，互联网金融在我国的发展逐渐壮大。
互联网金融的一大优点就是效率高，在完成借贷业务的同时还能大大节省时间。
然而，在利用互联网进行金融交易的过程中，安全问题也是不断摆出来的问题。
而其中最为严重的安全问题便是欺诈。
为了解决这一问题，负责反欺诈的互联网金融反欺诈系统便应运而生。
一、反欺诈系统的概述互联网金融反欺诈系统是指为了识别金融欺诈而设计的一种方式。
由于互联网交易的便捷性和技术的进步，金融欺诈现象越来越严重。
反欺诈系统在这种情况下应运而生，以帮助金融公司、银行等金融机构识别欺诈行为并防止财务损失。
反欺诈系统旨在保障互联网金融业务的安全和公正性。
系统运用先进的技术，包括数据挖掘、网络情报分析、实时监视等，监测网络上的数据流量、解析信用卡交易和账户记录，并利用模式分析和人工智能技术来识别欺诈行为。
二、反欺诈系统的核心构成1.数据挖掘技术数据挖掘技术是反欺诈系统的重要组成部分。
它可帮助系统自动分析大量的数据，以找出异常模式和行为模式。
通过对大量数据的处理和分析，反欺诈系统可快速识别和预测欺诈行为的趋势和模式，并能对异常行为构成的风险进行及时的预警。
2.网络情报分析技术网络情报分析技术是基于抓取、收集互联网上信息的技术，通过网络舆情分析和情报整合，实时监测网络上的欺诈活动，并对呈现的数据进行模式分析。
因为网络欺诈犯罪分子的欺骗手法一直处于不断变化的状态下，所以网络情报分析技术需要不断的更新和升级，以便对欺诈行为进行更有效的监测。
3.实时监视反欺诈系统通过实时监视每个账户的交易行为，来判断账户是否有欺诈行为。
监控的内容包括账户的登录、账户的转账、账户的修改等。
如果待监视的信息超出反欺诈系统设定的预警线，系统会立刻发出自动警告，要求运营商进一步确认账户信息。
在做出判断时，反欺诈系统会根据账户的历史交易记录、注册IP地址等多方面的信息来做出判断。
三、反欺诈系统应用的影响反欺诈系统在互联网金融交易中所起到的作用是非常重要的。
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智泽华反欺诈系统介绍
（报表粉饰识别系统）
财务报表数据虚假给银行和投资者带来很大损失，如何识别财务报表粉饰，揭示财务报表虚假，一直是银行开展信贷业务管理工作的一大难题，也是上市企业投资者非常关注的问题。
最近，我们选择了40家已经确认有报表粉饰或造假的案例，进行了专题攻关，取得了前所未有的成绩。
下面就该系统有关功能做一介绍，并在最后对软件不能实现的虚假识别情况加以说明。
一、反欺诈进展情况
（一）异常波动警示
主要对科目数据明显异动的情况进行提示。
通过历史数据变化情况、行业比较变化情况、科目数据内在关系变化情况和主要项目构成、占比变化情况，对异常波动科目进行提示，发现报表各种可疑之点。
发现异常波动要比发现造假容易许多。
例如：系统对西安达尔曼2002年情况的异常提示信息：（1）期间费用出现异常变化。
应付账款出现异常波动。
公司利润的增加有相当一部分来自于资产评估增值。
（2）西安达尔曼2002年的营业利润、利润总额、净利润、现金及现金等价物净增加额出现较大幅度下降。
其中：营业利润下降29.17%、利润总额下降26.65%、净利润下降46.19%、现金及现金等价物净增加额下降90.64%。
（3）从盈利水平
来看，公司资产的盈利能力偏低，并且盈利能力下降，发生亏损的可能性大大增加。
再如:系统对攀渝钛白2007年的提示信息：（1）期间费用出现异常变化。
应付账款出现异常波动。
（2）攀渝钛白2007年的营业利润、利润总额、净利润、经营活动现金净流量出现较大幅度下降。
其中：营业利润下降49.16%、利润总额下降31.79%、净利润下降37.69%、经营活动现金净流量下降89.56%。
（3）从利润构成来看，公司的盈利主要来自于非经营业务，发生利润波动或亏损的可能性较大。
又如，系统对奥维通信2007年异常情况的提示： （1）新增收入中应收账款所占比例过高，收入质量下降。
（2）奥维通信2007年的管理费用、营业成本、存货、应收账款、经营活动现金流出出现过快增长。
其中：管理费用占营业收入的比例增加了28.29%、营业成本占营业收入的比例增加了162.16%、存货占营业收入的比例增加了98.88%、应收账款占营业收入的比例增加了96.84%、经营活动现金流出占营业收入的比例增加了206.13%：（3）奥维通信2007年的经营活动现金净流量、现金及现金等价物净增加额出现较大幅度下降。
其中：经营活动现金净流量下降31.64%、现金及现金等价物净增加额下降41.18%。
2.重点科目欺诈审查
重点从货币资金、应收账款、存货、预付预收、其他应收款、在建工程、营业收入、营业成本、经营现金流量等科目的数据进行审查，一方面审查其构成、占比和变化情况，另一方面审查这些科目之间的
相互关系及其变化情况。
下面举例说明。
1．货币资金
一些企业账面存在大量货币资金，但其事实上是来自于：1）短期借款；2）已支出未入账的成本；3) 质押存单；4）已支付没有明确核算对象的待结款等。
通过企业的资金来源、经营业务的收入来源、货币资金科目本身和其他科目之间的变化，可以在许多情况下识别企业货币资金是否存在虚假情况。
2．应收账款
通过应收账款增加收入和利润，是最常见的一种粉饰手法。
系统可以通过收入、成本、应收款、利润、经营现金流等科目的变化，审查是否存在通过应收虚增收入和利润的情况。
例如：系统对奥维通信2007年应收账款粉饰情况的分析结果是：（1）从现金流情况看，该公司存在比较严重的通过增加应收账款虚增营业收入和利润的嫌疑。
（2）从报表数据看，有4728.30万元的营业收入来自于新增应收账款，约占当期营业收入的24.20%，应收账款余额占收入的比例已经超过50%，达到50.67%。
表明应收账款占公司营业收入的比例过大，当期营业收入存在一定水分。
（3）表明在公司当期的营业收入中，有较大一部分来自于应收账款，致使公司当期的营业利润包含较大的水分。
在营业利润中，如果将收入中来自于应收账款的部分扣除，则营业利润会减少至3942.63万元。
3.存货
存货虚假主要有以下几种情况：（1）通过不结转为成本来虚增利
润；（2）通过虚假采购来转移、抽逃资金；（3）通过虚增存货来改善流动性评级；（4）通过调节计提坏账准备金来调节利润。
对第一种和第四种情况，系统可以通过报表之间的关系部分识别，但对于第二和第三种情况比较困难。
4.预收预付
一些企业为了达到收入或利润目标，提高盈利能力指标，通过增加预收账款来增加收入和利润，另外一些企业通过增加预付账款来转移资金或提高流动比率。
这些指标异常，均可通过存货变化、成本变化、现金流量变化来发现。
5.其它应收应付
企业进行关联交易或掩盖经营不善、美化还债能力评价指标，常常通过这两个科目的调整实现。
这两个科目的变化，也常常伴随着庞大的货币资金、短期借款，伴随着现金净流出，是企业挪用资金、调节收入和成本的主要渠道。
通过有关科目的变化，可以发现是否存在人为粉饰情况。
6.在建工程
系统对托普软件2002年报表数据分析后认为：该公司在建工程规模与其收入规模不相符合，请查看是否存在虚增在建工程可能。
7.营业收入
从现金流量表表、利润表、资产负债表的关系，可以看出收入的质量。
除了通过应收账款判断收入真实性外，还可以通过对收入、存货、成本、营业利润、经营现金流变化关系的分析，看出是否存在通
过存货变卖虚增收入；通过对预收账款、货币资金、存货、收入、利润、经营现金净流量变化，看出是否存在通过预收账款虚增收入。
8.营业成本
由于利润、收入、存货等的变化，必然引起成本的变化，成本的多计算或多计算。
按照谨慎性原则，银行主要关注的是少记成本、多记利润的情况。
本软件在以上分析判断的基础上，对少计成本的情况进行了识别，并提出评价意见。
9.营业利润
将资产负债表、损益表、现金流量表一些相关科目的金额和变化进行对比，可以发现一些利润虚假。
主要是：1）查看并计算营业收入、销售收现、应收应付、营业利润、期间费用之间的关系，看是否存在虚增利润；2）查看并计算营业利润、经营现金净流量、存货变动、营业成本变动、预收预付变动看是否存在虚增利润。
10．抽逃资金
在盈利或亏损的掩盖下，企业可能存在大量抽逃资金的情况，主要通过以下项目发现：1）查看并计算营业利润、现金净流量、经营现金净流量、投资现金净流量、筹资现金净流量、货币资金的关系，看是否存在通过投资或偿还负债抽逃资金情况；2）查看在建工程、固定资产原值、营业收入、经营现金流入看是否存在通过在建工程抽逃资金情况；3）查看是否通过存货不合理下降、应收款不合理下降、营业利润下降或亏损、现金流出增加抽逃资金情况；4）查看是否通过其它应收款抽逃资金。
二、软件反欺诈的问题和局限
1.许多报表虚假当年能够发现，之后就难以发现
从对40多个已经确认的上市企业的报表数据研究发现，38个企业在开始造假的当年能够发现虚假嫌疑，表明通过会计报表科目之间数据的变化，识别造假的能力是非常强的（也许这些造假行为极其严重，对于轻微的造假也许不能发现）。
但在造假开始之年之后就比较困难。
当一个企业多年造假时，会表现在货币资金、短期借款、其它应收应付等科目数据上的不协调，这时只能提示异常，不能确认有造假可能。
2.一些科目反应做假嫌疑，但要确切计算比较困难
如果说发现造假容易做到，那么确切计算造假金额会是多少，则非常困难。
从我们研究的案例发现，只有通过应收账款和存货进行的报表造假，情节比较严重的，可以确认并做适当的造假金额计算，其它大多数情况，均很难确定金额。
因此，如果不进行审计，也很难确定虚假程度。
例如，从收入、货币资金和短期借款的关系，可以明显看出来货币资金有假，但却不能确认其虚假金额是多少。
3.一些虚假数据，只能依靠现场核查
一些与其它科目关系不大的科目，如其它应收款、其它应付款等，只能从其规模与公司的货币资金、短期借款、营业收入、资产规模等的比较中得出占比过高或金额过大等提示，但不能确认是否真的存在虚假，还需要经过现场核实才能实现。
4.一些科目的造假，很难通过财务报表之间的数据关系发现
像以长期投资名义挪用资金、以购置固定资产名义抽逃资金以及虚开在建工程等名义挥霍钱财，均很难通过报表数据关系发现，只能通过账实是否一致、账帐是否一致等现场审计的办法来发现。