Artificial intelligence models in corporate financial and accounting processes: systematic literature review

Abstract

The study aims to introduce artificial intelligence models applied in the financial and accounting fields and to describe the commonly used areas, models, and algorithms that have achieved the highest level of accuracy. The methodology focuses on a systematic literature review, utilizing the Scopus Elsevier database. All studies and models are examined by application area. The results suggest that supervised models are the most applied in the accounting and financial field, while the algorithms that have been most used are decision trees, support vector machines, random forests, neural networks, and logistic regressions, employed in specific areas of financial fraud, stock market predictions, and cash flow. Although unsupervised models were not reported to be used, they represent an important scenario for future studies, focused on the classification of tax fraud.

El estudio tiene como objetivos introducir los modelos de inteligencia artificial aplicados en el campo financiero y contable y describir las áreas, modelos y algoritmos comunmente utilizados que han logrado mayor nivel de precisión. La metodología se enfoca en una revisión sistemática de literatura, haciendo uso de la base de datos Scopus Elsevier. Se examinan todos los estudios y modelos por áreas de aplicación. Los resultados permiten asumir que los modelos supervisados son los más aplicados en el campo contable y financiero mientras que, los algoritmos que han tenido mayor utilización son los árboles de decisión, máquina de vectores, bosques aleatorios, redes neuronales y regresiones logísticas empleadas en áreas específicas de fraudes financieros, predicciones de bolsa y flujo de efectivo. A pesar de que los modelos no supervisados no reportaron ser usados, éstos representan un escenario importante para futuros estudios, enfocados en la clasificación de fraudes fiscales o tributarios.