用FinBERT和GPT-2识别金融报告中的欺诈信号，对比传统模型效果。
这是一个学术研究项目，旨在评估大型语言模型（如FinBERT和GPT-2）在金融报告和报表中检测欺诈活动的有效性。项目提供了完整的代码实现，包括基于标注数据集训练LLM、传统机器学习（如逻辑回归、随机森林）和深度学习（如LSTM）模型。核心能力包括数据预处理、特征工程、模型训练与评估，并对比了不同方法在金融欺诈检测任务上的表现。项目解决了金融文本中欺诈信号难以捕捉的问题，利用LLM的语义理解能力提升检测准确率。代码以Jupyter Notebook形式组织，便于复现实验。适合金融风控、审计和监管科技领域的研究者与开发者参考。
FinBERT、Fraud-Detection-ML、Financial-Statement-Fraud-Detection
Financial-Fraud-Detection-Using-LLMs 是行业应用领域的开源项目，由 amitkedia007 开发，2023 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 545 个项目，GitHub 星标数为 90。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-11。代码公开，可自行部署使用，无收费计划。
它主要面向的使用场景是：金融报告自动审计与欺诈筛查。同类可对比的替代方案包括 FinBERT、Fraud-Detection-ML、Financial-Statement-Fraud-Detection。
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