机器学习可以用来辅助识别财务舞弊，通过对大量财务数据和相关非财务数据的分析，构建预测模型来检测异常模式。这种方法通常包括以下几个步骤：

1. 数据收集：收集包括财务比率、审计意见、管理层变更、诉讼记录等多维度的数据。

2. 特征工程：选择与财务舞弊相关的特征，如异常的财务指标、频繁的会计估计变更、收入确认的异常模式等。

3. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，可能需要对数据进行标准化或归一化，以便于模型训练。

4. 模型选择：选择合适的机器学习模型，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络或集成学习方法。

5. 模型训练：使用历史数据训练模型，通过划分训练集和测试集来调整模型参数，优化模型性能。

6. 模型验证：通过交叉验证或独立测试集评估模型的预测能力，如计算准确率、召回率、F1分数等。

7. 模型应用：将训练好的模型应用于新的财务报表数据，识别潜在的舞弊信号。

8. 结果解释：对模型预测的结果进行业务解释，理解模型为何将某些公司标记为可能存在舞弊。

需要注意的是，机器学习模型虽然能提供辅助，但最终的判断仍需依赖于专业会计师的分析和判断，因为财务舞弊可能涉及复杂的欺诈手段和人为操纵，这些可能不会完全体现在数据中。此外，模型的性能受限于可用数据的质量和覆盖范围，以及模型本身的局限性。