파이썬과 Fraudit을 활용한 회계부정적발

안정국 지음

아진 2021년 09월 13일 출간

작품소개

책소개

바둑에서도 기계가 사람을 이긴다는 사실에 익숙해지고 있는 시점에 문득 ‘우리는 뭘 준비해야지’ 하는 생각으로 밤샌 적이 있다. 나만 이런 생각을 하는지 궁금해서 주변 사람들에게 이런 질문을 하였지만 의외로 자신이 피부로 느끼기에는 먼 미래의 일이라고 믿는 것 같다.
‘인공지능’ 혹은 ‘4차산업혁명’을 화두로 한 미래의 변화에 대하여 많은 이야기를 하고 있지만 미래의 변화에 대처하기 위하여 우리가 무엇을 어떻게 준비해야 하는지에 대한 구체적인 방법을 알려주는 기사나 자료들은 거의 없다. 설령 있다 하더라도 내가 준비하기에는 너무 많은 시간과 비용이 드는 것이 아닌가 하는 막연한 두려움이 앞설 뿐이다.
필자도 당연히 그런 두려움이 있다. 아니 이런 두려움은 영원히 계속될 것 같다. 그렇다면 이 두려움을 극복하기 위한 방법은 없는 것일까? 인공지능, 4차산업혁명 시대에 대처할 수 있는 가장 현명한 방법은 이러한 변화에 적극적으로 대응하고자 하는 용기라고 본다. 필자는 이 용기를 끌어내기 위한 체계적인 수단이 데이터 분석이라고 보았고 특히 필자의 전문지식분야인 부정적발을 위한 전산감사, 특히 데이터감사에 촛점을 맞추고 싶었다.
본 서는 최근 프로그래밍 언어로 가장 인기가 높은 파이썬을 베이스로 만들어진 국산 전산감사 소프트웨어인 Fraudit을 이용하여 분식회계 및 부정을 적발하기 위한 다양한 기법을 사례와 함께 설명하고 있다. 기본적으로는 Fraudit에 대한 기능 및 기초 파이썬을 설명하고, 더 나아가 부정과 관련된 다양한 사례를 직접 풀어나가면서 기업의 모든 활동에 대한 통찰력을 키울 수 있도록 도와줄 것이다. 특히 AICPA의 Data Analytics 파이썬 사례와 해외 논문의 종합 사례를 포함하였으며, Fraudit의 대폭적인 업그레이드 기능 설명 및 대량 데이터 분석에 필수적인 파이썬 라이브러리인 Pandas, 정규식, 그리고 최근 매우 인기 높은 RPA에 대한 설명을 포함시켰다.
본 서는 실제 회계감사업무를 수행하고 있는 회계사, 내부감사, 부정적발 담당자 등의 업무에 직접적인 도움을 주는 것을 1차적인 목적으로 하고 있으나 대학에서 한 학기 동안 데이터 분석 또는 회계감사 보조교재로도 충분히 활용할 수 있을 것이다.
본 서에서 나오는 예제파일은 저자의 블로그 (https://python-people.tistory.com/)에 올려놓았으니 얼마든지 참고하여 활용하기 바라며 더 나은 사례를 개발한 분들은 블로그에 올려놓기를 바란다. 독자들의 집단지식이 더 나은 책을 만들 수 있는 원천이라고 믿으며 앞으로도 계속 노력하여 보다 충실한 교재로 거듭날 것을 약속하며 독자들의 충고와 질책을 바라는 바이다.
본 서를 출간하게 해주신 아진출판사 김근배 대표님과 기타 편집 관계자에게 감사를 드리는 바이다. 아무쪼록 본 서가 한국의 투명성 제고에 일조를 할 수 있다면 그 이상 기쁨은 없을 것이다.

목차

머리말 ⅴ
목차 ⅶ


제1장

Fraudit

01 Fraudit 개요 3
1. Fraudit은 어떤 소프트웨어인가? 3
2. Fraudit의 특징 3
3. Fraudit과 MS Excel과의 관계는? 4
4. Fraudit과 Pandas와의 관계는? 4
02 Fraudit 기초 6
1. Fraudit의 Workspace 6
2. Fraudit에서 명령을 실행하는 방법 9
3. Fraudit의 Preferences 15
03 Fraudit의 테이블(Table) 16
1. Fraudit의 Table 개요 16
2. Fraudit 테이블 불러오기 및 저장 18
04 테이블의 데이터 타입 19
1. 테이블 칼럼의 데이터 타입(Type) 19
05 Fraudit의 기본 메뉴 26
1. 테이블(tbl) 파일 열기 26
2. 테이블 정렬(Sorting) 26
3. 행(row 또는 record) 추가 또는 삭제 28
4. 테이블 데이터의 복사 및 붙여넣기 29
5. 데이터 불러오기 29
6. 테이블 닫기 36
7. 칼럼(column 또는 field)과 행(row 또는 record) 36
8. 필터링(Filtering) 37
06 Fraudit의 Select 메뉴 42
1. Select By Record Index 메뉴 42
2. Select By Exact Match 메뉴 43
3. Select By Wildcard Pattern 메뉴 45
4. Select By Regular Expression 메뉴 46
5. Select By Fraudit Expression 메뉴 47
6. Simple Expressions 48
7. Complex Expressions 48
07 Fraudit의 Join 메뉴 49
1. Join by Value 49
2. Join by Fuzzy Match 50
3. Join by Expression 52
4. New Query를 활용한 조인 52
08 Fraudit의 Group 메뉴 55
1. Group By Value 55
2. Group By Date Column 56
3. Group By Amount 57
4. Group By Aging 58
5. Group Into A Specified Number of Groups 59
6. Combine Table List 59
09 Fraudit의 Summarize 메뉴 60
1. Summarize By Value 60
2. Summarize By Date Column 62
3. Summarize Existing Table List 63
10 Fraudit의 Remove Duplicates 메뉴 65
11 Fraudit의 Merge 메뉴 66
12 Fraudit의 Pivot Table 메뉴 67
13 Fraudit의 Chart 메뉴 68
14 Fraudit의 Analyze 메뉴 69
1. Descriptives 69
2. Benford Analysis 70
3. Digital Analysis 75
4. Find 80
5. Outliers 86
6. Trend 91
15 Fraudit Sampling 메뉴 96
1. 샘플링 기초 이론 96
2. 속성 샘플링과 변수 샘플링 100
3. MUS 샘플링(PPS 샘플링) 100
4. Record 샘플링 110
16 Fraudit Fetch Data 메뉴 111
1. DART 111
2. UNIPASS 118
17 Fraudit JET 메뉴 120
1. Initialize Journal Object 124
2. Patterns by day 134
3. Patterns by journal entry 135
4. Patterns by client 137
5. Patterns by account of client 137
6. Clients with simultaneous imports and exports 138
7. Clients with simultaneous purchases and sales 139
8. Million round transaction 140
9.

작가정보

저자(글) 안정국