Constructing Fraud Risk Indicators Using Unsupervised Learning Models, ESG, and Firm Value: The Moderating Role of Corporate Governance

 

การสร้างตัวชี้วัดความเสี่ยงจากการทุจริตโดยใช้ตัวแบบการเรียนรู้แบบไร้การกำกับ ESG และมูลค่ากิจการ : บทบาทกำกับของการกำกับดูแลกิจการ

 

 

Received:
July 12, 2025

Revised:
September 8, 2025

Accepted:
September 19, 2025

Dr.Prawat Benyasrisawat

Assistant Professor of School of Accounting, Bangkok University

 

 

วันที่ได้รับต้นฉบับบทความ :
12 กรกฎาคม 2568

วันที่แก้ไขปรับปรุงบทความ :
8 กันยายน 2568

วันที่ตอบรับตีพิมพ์บทความ :
19 กันยายน 2568

ดร.ประวัฒน์ เบญญาศรีสวัสดิ์

ผู้ช่วยศาสตราจารย์ประจำคณะบัญชี มหาวิทยาลัยกรุงเทพ

 

 

Keywords:
Corporate Governance,
ESG, Fraud, Firm Value,
Machine Learning,
Sustainable Industries

ABSTRACT

This study investigates the impact of anomalous activities and environmental, social, and governance (ESG) performance on the firm value of companies listed on the Stock Exchange of Thailand. Anomalous organizational behavior may indicate the potential for future fraud, which is often only revealed upon detection—sometimes delayed—by which time the damage to stakeholders or the public may have already occurred. To prevent such fraud, this study employs four unsupervised learning models to construct indicators of anomalous behavior, despite the absence of confirmed fraudulent cases in the sample firms. In other words, actual fraud has not yet been detected in the organizations under study.

The results suggest that the market possesses a certain degree of ability to perceive anomalous behavior. However, when such behavior occurs within an ESG context, it becomes more difficult for the market to distinguish between financial anomalies and legitimate ESG-driven activities. Additionally, corporate governance mechanisms play a critical moderating role in the relationship between anomalous behavior, ESG performance, and firm value. This research highlights that unsupervised learning models can effectively identify anomalous patterns and may serve as an early-warning tool for financial risk assessment by policymakers. Furthermore, ESG can play a dual role—either enhancing corporate reputation and regulatory compliance, or conversely, being used to obscure financial irregularities.

 

 

คำสำคัญ :

การกำกับดูแลกิจการ สิ่งแวดล้อม สังคม และการกำกับดูแลกิจการ
การฉ้อโกง มูลค่ากิจการ
การเรียนรู้ของเครื่อง
อุตสาหกรรมที่ยั่งยืน

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้ศึกษาผลกระทบของกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมผิดปกติและผลการดำเนินงานด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และการกำกับดูแล (ESG) ที่มีต่อมูลค่าของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย กิจกรรมผิดปกติที่เกิดขึ้นในองค์กรอาจก่อให้เกิดการทุจริตตามมาในภายหลัง ซึ่งการทุจริตที่เกิดขึ้นในองค์กรจะถูกเปิดเผยเมื่อมีการตรวจพบซึ่งบางครั้งการตรวจพบการทุจริตมีความล่าช้าและผลเสียหายที่มีต่อสาธารณะได้เกิดขึ้นแล้ว เพื่อเป็นการป้องกันการทุจริตที่อาจจะเกิดขึ้น งานวิจัยนี้ใช้แบบจำลองการเรียนรู้แบบไร้การกำกับจำนวน 4 ตัวแบบ เพื่อสร้างตัวชี้วัดพฤติกรรมผิดปกติของกลุ่มตัวอย่างโดยยังไม่มีข้อมูลจริงเกี่ยวกับพฤติกรรมผิดปกติของกลุ่มตัวอย่างแต่อย่างใดหรืออาจกล่าวอีกนัยหนึ่งได้ว่า ยังไม่พบการทุจริตที่เกิดขึ้นจริงในองค์กร

ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่า ตลาดมีความสามารถระดับหนึ่งในการรับรู้พฤติกรรมผิดปกติ อย่างไรก็ตาม เมื่อพฤติกรรมผิดปกติเกิดขึ้นในบริบทของ ESG ตลาดจะมีความยากลำบากในการแยกแยะว่าพฤติกรรมนั้นเกิดจากความผิดปกติทางการเงินหรือเป็นความพยายามในการดำเนินงานด้าน ESG นอกจากนี้ กลไกของธรรมาภิบาลองค์กรยังมีบทบาทสำคัญในการปรับความสัมพันธ์ระหว่างการมีพฤติกรรมผิดปกติ ESG และมูลค่าบริษัท งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่า ตัวแบบจำลองการเรียนรู้แบบไร้การกำกับสามารถถูกนำมาใช้ในการประเมินหรือตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติได้อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้เป็นเครื่องมือตรวจจับล่วงหน้าเกี่ยวกับความเสี่ยงทางการเงินสำหรับผู้กำหนดนโยบายได้ และ ESG อาจมีบทบาทสองด้านคือ ช่วยส่งเสริมชื่อเสียงและการปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมาย หรือในทางกลับกันอาจถูกใช้เป็นเครื่องมือในการปกปิดพฤติกรรมทางการเงินที่ผิดปกติ

 

 

 

REFERENCES

Aditya, G. N. I. A. (2025). New fraud diamond and financial statement fraud: A case study in emerging country. East Asian Journal of Multidisciplinary Research, 4(5), 2211–2226. https://doi.org/10.55927/eajmr.v4i5.199

Agnese, P., Battaglia, F., Busato, F., & Taddeo, S. (2022). ESG controversies and governance: Evidence from the banking industry. Finance Research Letters, 49, 103397. https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103397

Association of Certified Fraud Examiners. (2024). Occupational Fraud 2024: A Report to The Nations. https://www.acfe.com/-/media/files/acfe/pdfs/rttn/2024/2024-report-to-the-nations.pdf

Attia, E. F., & Almoneef, A. (2025). Impact of ESG on Firm Performance in the MENAT Region: Does Audit Quality Matter? Sustainability, 17(13), 6151. https://doi.org/10.3390/su17136151

Azevedo, G., Oliveira, J., Almeida, T., Borges, M. F. R., Tavares, M. C., & Vale, J. (2025). Determinants of Financial Risks Pre- and Post-COVID-19 in Companies Listed on Euronext Lisbon. Journal of Risk and Financial Management, 18(3), 135. https://doi.org/10.3390/jrfm18030135

Bao, Y., Ke, B., Li, B., Yu, Y.J. & Zhang, J. (2020). Detecting accounting fraud in publicly traded US firms using a machine learning approach. Journal of Accounting Research, 58(1), 199-235. https://doi.org/10.1111/1475-679X.12292

Beasley, M. S., Carcello, J. V., Hermanson, D. R., & Lapides, P. D. (2000). Fraudulent financial reporting: Consideration of industry traits and corporate governance mechanisms. Accounting Horizons, 14(4), 441–454. https://doi.org/10.2308/acch.2000.14.4.441

Behrmann, V., Hornuf, L., Vrankar, D., & Zimmermann, J. (2025). The deregulation of quarterly reporting and its effects on information asymmetry and firm value. Review of Quantitative Finance and Accounting, 64, 1221–1259. https://doi.org/10.1007/s11156-024-01338-5

Breunig, M. M., Kriegel, H.-P., Ng, R. T., & Sander, J. (2000). LOF: Identifying density-based local outliers. ACM SIGMOD Record, 29(2), 93–104. https://doi.org/10.1145/335191.335388

Buchetti, B., Arduino, F. R., & Perdichizzi, S. (2025). A literature review on corporate governance and ESG research: Emerging trends and future directions. International Review of Financial Analysis, 97, 103759. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2024.103759

Cecchini, M., Aytug, H., Koehler, G.J. & Pathak, P. (2010). Detecting management fraud in public companies. Management Science, 56(7), 1146-1160. https://doi.org/10.1287/mnsc.1100.1174

Çek, K. (2025). Effect of accounting and ESG controversies on financial performance: Moderating effect of ESG. Fiscaoeconomia, 9(2), 1213–1224. https://doi.org/10.25295/fsecon.1556525

Chen, K. H., Zhang, Y., Elston, J. A., & others. (2025). Environmental, social, and governance (ESG) initiative scores and firm performance: The importance and role of firm size. Small Business Economics. https://doi.org/10.1007/s11187-025-01096-1

Christian, N., & Mardianto. (2025, April). Does financial distress lead to corporate fraud?. Global Financial Accounting Journal, 9(1), 90-99. https://doi.org/10.37253/gfa.v9i1.10448

Coates, J. C. (2007). The goals and promise of the Sarbanes-Oxley Act. Journal of Economic Perspectives, 21(1), 91–116. https://doi.org/10.1257/jep.21.1.91

Cressey, D. R. (1953). Other people’s money: A study in the social psychology of embezzlement. Free Press.

Dechow, P. M., Ge, W., Larson, C.R. & Sloan, R.G. (2011). Predicting material accounting misstatements. Contemporary Accounting Research, 28(1), 17-82. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.2010.01041.x

Dechow, P. M., Sloan, R. G., & Sweeney, A. P. (1996). Causes and consequences of earnings manipulation: An analysis of firms subject to enforcement actions by the SEC. Contemporary Accounting Research, 13(1), 1–36. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1996.tb00489.x

Deshmukh, S., & Goel, A. (2025). When do optimistic CEOs enhance firm value?. European Financial Management. https://doi.org/10.1111/eufm.12544

Del Sarto, N. (2025). Corporate governance and ESG controversies: Navigating risk‑taking in banks. Business Strategy and the Environment, 34(4), 4541–4560. https://doi.org/10.1002/bse.4214

Farooq, M., Khan, I., Kainat, M., & Mumtaz, A. (2023). Corporate social responsibility and firm value: The role of enterprise risk management and corporate governance. Corporate Governance: The International Journal of Business in Society. Advance online publication. https://doi.org/10.1108/CG-08-2023-0341

Frances, C. C., & Nworie, G. O. (2025). Firm size: A strategic booster of shareholder wealth maximisation among listed agricultural firms in Nigeria. International Journal of Academic Accounting, Finance & Management Research, 9(4), 47–57.

Freeman, R. E., & McVea, J. (2001). A stakeholder approach to strategic management. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.263511

Hassanniakalager, A., Ji, X., Perotti, P., & Tsoligkas, F. (2025). A machine learning approach to detect accounting fraud. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4117764

Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, 313(5786), 504–507. https://doi.org/10.1126/science.1127647

Hossain, M. Z. (2025). Forensic auditing in environmental and social governance (ESG): Detecting fraud and ensuring compliance. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.5255556

Hussain M., & Haileslasie, T. (2025). Corporate governance and ESG controversies: A quantile regression approach. Corporate Governance. https://doi.org/10.1108/CG-11-2024-0616

Islam, M. S., & Rahman, N. (2025). AI-driven fraud detections in financial institutions: A comprehensive study. Journal of Computer Science and Technology Studies, 7(1), 100–112. https://doi.org/10.32996/jcsts.2025.7

Jain, A. K. (2010). Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognition Letters, 31(8), 651–666. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2009.09.011

Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4), 305–360. https://doi.org/10.1016/0304-405X(76)90026-X

Junus, A., Sundari, S., & Azzahra, S. Z. (2025). Fraudulent financial reporting and firm value: An empirical analysis from the fraud hexagon perspective. Investment Management and Financial Innovations, 22(1), 339–350. https://doi.org/10.21511/imfi.22(1).2025.26

Kathan, M. C., Utz, S., Dorfleitner, G., Eckberg, J., & Chmel, L. (2024). What you see is not what you get: ESG scores and greenwashing risk. Finance Research Letters, 65, 106710. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.106710

Kennedy, R. K. L., Villanustre, F., & Khoshgoftaar, T. M. (2025). Unsupervised feature selection and class labeling for credit card fraud. Journal of Big Data, 12, Article 111. https://doi.org/10.1186/s40537-025-01154-1

Khan, A. S., Nejad, M. Y., & Kassim, A. A. M. (2023). The effect of audit quality on fraud reduction: A moderating role of International Financial Reporting Standards (IFRS) adoption in Malaysia and Indonesia. International Journal of Professional Business Review, 8(6), 1–21. https://doi.org/10.26668/businessreview/2023.v8i6.2181

Kumashiro, T. (2025). Guardians of truth: How to ensure the accuracy of ESG information (European Corporate Governance Institute - Law Working Paper No. 862/2025). https://doi.org/10.2139/ssrn.5359350

Li, D., Ma, C., Yang, J., & Li, H. (2024a). ESG performance and corporate fraud. Finance Research Letters, 62(Part B), 105212. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.105212

Li, T., Shu, X., & Liao, G. (2024b). Does corporate greenwashing affect investors' decisions?. Finance Research Letters, 63, 105877. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.105877

Lin, X., Zhu, H., & Meng, Y. (2023). ESG greenwashing and equity mispricing: Evidence from China. Finance Research Letters, 52, 104606. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104606

Liu, F. T., Ting, K., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation forest. In 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining, 413–422. https://doi.org/10.1109/ICDM.2008.17

Narula, R., Rao, P., Kumar, S., & Paltrinieri, A. (2025). ESG investing & firm performance: Retrospections of past & reflections of future. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 32(1), 1096–1121. https://doi.org/10.1002/csr.2982

Ngo, N.-Q.-N., Pham, T.-H., Pham, H., & Truong, M. T. (2025). Green finance and anti-money laundering effectiveness: Evidence from Asian countries. SSRN Electronic Journal. https://ssrn.com/abstract=5179815

Obiedallah, Y. R., & El Mahdy, A. H. A.M. (2025). Accounting conservatism and firm value in Egypt: The mediating role of tax avoidance. Future Business Journal, 11, Article 177. https://doi.org/10.1186/s43093-025-00600-z

Oseifuah, E. K. (2025). Application of the fraud triangle model in mitigating tax evasion in developing countries: a conceptual framework. International Journal of Business Ecosystem & Strategy (2687-2293), 7(2), 297–306. https://doi.org/10.36096/ijbes.v7i2.782

Park, J. J. (2023). ESG securities fraud. Wake Forest Law Review, 58, 1149–1182. UCLA School of Law, Law-Econ Research Paper No. 23-02. SSRN Electronic Journal. https://ssrn.com/abstract=4428212

Prior, D., Surroca, J., & Tribó, J. A. (2008). Are socially responsible managers really ethical? Exploring the relationship between earnings management and corporate social responsibility. Corporate Governance: An International Review, 16(3), 160–177. https://doi.org/10.1111/j.1467-8683.2008.00678.x

Rajaprkash, S., A. K. V, M. D., Reddy, G. S. K., Reddy, A. S., & Lokesh, B. (2025). Supervised and unsupervised learning for fraud detection in banking transactions. In 2025 International Conference on Emerging Technologies in Engineering Applications (ICETEA), 1–4. https://doi.org/10.1109/ICETEA64585.2025.11099764

Samsudin, Z. A., Sahu, M., Alahdal, W. M., Abd Majid, N., & Muhmad, S. N. (2025). The moderating effect of ESG controversies on the relationship between CSR committee and ESG performance: Malaysian evidence. Business Strategy & Development. https://doi.org/10.1002/bsd2.70158

Satt, H., Chetioui, Y., Ouahidi, O., Bodolica, V., & Lamiri, D. (2023). Capital expenditure and firm value in the MENA region: The role of market competition and information asymmetry. Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 18(1), 138–157. https://doi.org/10.1080/17520843.2022.2163564

Sastroredjo, P. E., & Suganda, T. R. (2025). ESG and financial distress: The role of bribery, corruption, and fraud in FTSE All-Share companies. Risks, 13(3), 41. https://doi.org/10.3390/risks13030041

Shanaa, M., & Abdallah, S. (2025). A hybrid anomaly detection framework combining supervised and unsupervised learning for credit card fraud detection. F1000Research, 14, 664. https://doi.org/10.12688/f1000research.166350.1

Van Rensburg, W. A. J., Van Staden, C., & Prinsloo, L. (2025). Fraud, waste, and abuse detection in medical claims using an ensemble of unsupervised machine learning models. In 2025 IEEE 38th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), 1–6. https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00181

Walauskis, M. A., & Khoshgoftaar, T. M. (2025). Unsupervised label generation for severely imbalanced fraud data. Journal of Big Data, 12, Article 63. https://doi.org/10.1186/s40537-025-01120-x

Wang, J., Chen, Y., & Wang, S. (2024). Exploring the relationship between corporate ESG performance and corporate violation: Based on the fraud triangle theory. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 31(6), 5606–5626. https://doi.org/10.1002/csr.2882

Wang, Y., & Liu, S. (2025). Managerial short-termism, ESG performance, and corporate financial fraud: A heterogeneity analysis based on corporate ownership. International Review of Economics & Finance, 102, 104385. https://doi.org/10.1016/j.iref.2025.104385

Wang, L., Tang, R., & Zhou, X. (2025a). Financial crime risks in environmental, social, and governance (ESG) investment: Perspectives on greenwashing and false disclosure. Finance Research Letters, 85(Part A), 107856. https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.107856

Wang, R., Hu, Y., Teng, Y., Liu, Y., Liu, L., & Li, X. (2025b). Corporate fraud, director turnover, and corporate performance in the Chinese construction industry. In ICCREM 2024: Proceedings of the International Conference on Construction and Real Estate Management, 233–243. https://doi.org/10.1061/9780784485910.024

Xu, S., Cao, Y., Wang, Z., & Tian, Y. (2025, June). Fraud Detection in Online Transactions: Toward Hybrid Supervised–Unsupervised Learning Pipelines. In Proceedings of the 2025 6th International Conference on Electronic Communication and Artificial Intelligence (ICECAI 2025), Chengdu, China, 20-22. https://doi.org/10.20944/preprints202505.1101.v1