يلعب المراجع الداخلي دوراً محورياً في منع أنشطة الغش وأكتشافه ,ومع ذلك فأن توجه ودور المراجع الداخلي فى التعامل مع مخاطر الغش و الأحتيال يمكن أن يختلف بشكل كبير عبر الشركات المختلفة.  يهدف هذا  البحث إلى التعرف على تأثيرأعتماد المراجع الداخلي لتقنية تعلم الآلة على دقة تنبؤه بالغش في القوائم المالية. وتوفير رؤىء جديدة حول الممارسات الحالية للمراجعة الداخلية. تعتمد  الباحثة علي المنهج الوصفي التحليلى بالأضافة إلى منهج التحليل القياسى متمثلاً فى بيانات السلاسل الزمنية المقطعية ,وذلك خلال الفترة الزمنية من عام 2017 وإلى عام 2023، وجاء أختيار الشركات  التى تمثل عينة الدراسة من الشركات المقيدة بمؤشر EGX-30 وموزعة علي 11 قطاع بأجمالى 189 مشاهدة ،وقد قامت الباحثة بتصنيف الشركات إلى أحتيالية وغير أحتيالية بالدمج بين نتائج نموذج Altman-Score  ونموذج P-Score,وذلك لأختبار بيانات واقعية في عينة التدريب ,ولقياس عوامل أرتكاب الغش أستخدمت الباحثة  نموذج رباعى الغش للوصول إلى التنبوء بالغش في القوائم المالية ,وأعتماداً علي نموذج الأنحدار اللوجيستى (التقليدى) مقارنة بنماذج خوارزميات تعلم الآلة الأسلوب (الحديث) حيث أستخدمت الباحثة خوارزميات تعلم الآلة الخاضعة للإشراف والأكثر شيوعاً فى الأدب المحاسبى وهى؛ Random Forest, Tree Decision, Gradient Boosting, Naïve Bayes, SVM, Neural Network. وتوصلت الباحثة إلى أنة يوجد تأثير ذو دلالة أحصائية على أستخدام المراجع الداخلي لتقنيات تعلم الآلة على زيادة دقة تنبؤه بالغش في القوائم المالية مقارنة بالأساليب التقليدية.  كما توصلت الباحثة إلى أنة توجد فروق جوهرية  ذات دلالة أحصائية بين أحتمالية أرتكاب الغش المتنبىء بها بأستخدام تعلم الآلة وبين أحتمالية أرتكاب الغش المتنبىء بها  بأستخدام الأساليب التقليدية. ونتائجنا لها آثار على بناء الحماية المناسبة ضد مخاطر الغش والأحتيال  المتزايدة بأطراد داخل الشركات، مع معالجة الغموض بشكل شامل فيما يتعلق بالمسؤولية عن منع الغش واكتشافه.