الذكاء الاصطناعي والآلية: أسلحة في معركة مكافحة الاحتيال في دفع الرواتب

بواسطة Akhil Sahai، كبير مسؤولي المنتج في Kanverse

تكلف الاحتيال الشركات حوالي 5٪ من الإيرادات السنوية، كما أشارت رابطة محققي الاحتيال المعتمدين (ACFE) في تقرير حديث. ينظر المحتالون إلى قسم دفع الرواتب (AP) ويرى الدولارات لأن هناك عادةً ضوابط سيئة في مكانها لمنع الهجمات. بسبب أن هذه الوظيفة التجارية تتم معالجة المدفوعات، فهي مفتوحة على مصراعيها للهجوم من قبل الممثلين السيئين.

ينقسم احتيال دفع الرواتب إلى بعض الأنماط النموذجية، والتي سنفحصها أدناه. الخبر السار هو أن هناك خطوات يمكن للشركات اتخاذها لتقليل خطر حدوث هذه الأمور.

البائعون الذين لا يوجدون

تconduct معظم الشركات أعمال مع مجموعة من الموردين والبائعين. يقومون بشراء روتيني، وغالبًا ما يتم الموافقة على المدفوعات مسبقًا دون فحص دقيق. ولكن يمكن للشركات الوهمية أن تقلد البائعين الحقيقيين وترسل فواتير وهمية، ويمكن أن يكون اكتشاف هذه الفواتير الوهمية صعبًا. كما أنها مكلفة – يمكن أن تكلفتها 100000 دولار لكل حالة، وفقًا لـ AC.

يمكن أن تأتي تهديدات من هذا النوع من الداخل أيضًا. من الممكن لموظف إنشاء بائعين وهميين وإرسال فواتير وهمية. مثال على ذلك امرأة من أوريغون اختلست ملايين الدولارات من شركتها على مدار ما يقرب من 15 عامًا.

فواتير للبضائع التي لا توجد

في نفس السياق، قد يتعاون المحتالون مع الموظفين لإنشاء طلبات دفع للبضائع / الخدمات التي لم تتلقها الشركة ثم يحتفظون بالدفعة المعالجة لأنفسهم. هذا ما حدث مع موظف سابقي في هوندا في أوهايو، الذي ارتكب احتيالًا ضد الشركة بقيمة 750000 دولار.

تحميل بدون مقابل

أحيانًا، يضيف البائع عن قصد عناصر جديدة إلى الفاتورة لزيادة المبلغ المستحق. عندما يكون عملية دفع الرواتب مدفوعة باليد وتعاني من زيادة في حجم الفواتير، يمكن أن تظل العناصر الإضافية الخاطئة غير محسوسة. وينتج عن ذلك أن الشركة تتحمل تكاليف زائدة.

أحيانًا، يتم معالجة مدفوعات متعددة من البائع بناءً على نفس الفاتورة، والتي يمكن أن تحدث عندما يكون هناك أكثر من نسختين من نفس الفاتورة طافية داخل النظام ويتحصل عضو في فريق دفع الرواتب (بصورة غير مقصودة) على الدفع مقابل جميع النسخ. يمكن أن يحدث ذلك لأسباب مختلفة، تتراوح بين خطأ بسيط ونية خبيثة. بغض النظر عن السبب، يمكن أن يكون له تأثير سلبي على الشركة.

مكافحة الاحتيال بالآلية

اتجاه مؤسف هو ظهور سريع لطرق جديدة للاختراق أقسام دفع الرواتب.幸运ًا، مع التقدم في التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي، أصبح من الممكن للشركات تطوير استراتيجيات وقائية وتقليل المخاطر. يمكن للآلية والذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي معالجة الاحتيال من خلال وظائف رئيسية متعددة. تشمل هذه:

تأتمة سير عمل الموافقة

تضمن الآلية الامتثال من خلال ترك أثر رقمي للactions التي تم تنفيذها عبر كل مرحلة. تقلل الموافقات الآلية من الوقت اللازم لإجراءات الموافقة اليدوية. يمكن أن تساعد التدريب وزيادة الوعي في إحباط أي نية خبيثة.

تأتمة مراجعة الفواتير مدعومة بالذكاء الاصطناعي

من الضروري مطابقة الوثائق الرئيسية التي تم إنشاؤها خلال مراحل الشراء لتطوير حماية أساسية ضد احتيال دفع الرواتب. تشمل هذه المطابقة بين معلومات عناصر الفاتورة مع تفاصيل أمر الشراء، ومراجعة الإيصالات للتأكد من أن البضائع والخدمات تم تسليمها، وغالبًا ما تتضمن مسح الاتصالات الأخرى مع البائع. يمكن أن يستغرق الأمر أيام عند القيام به يدويا، ولكن مع نشر الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يحدث دورة المصادقة بأكملها في دقائق.

مراقبة وتتبع النية الخبيثة للموظفين

يتميل المحتالون الداخليون الذين يرتكبون احتيال دفع الرواتب إلى العمل وحدهم أو في مجموعات صغيرة بعد الحصول على معلومات استراتيجية حول العمليات. يمكن أن يمنع استخدام أنظمة تكنولوجية يمكنها تتبع ومتابعة تفاعلات الموظفين في الوقت الفعلي السلوك الخبيث والنوايا بفضل القدرات مثل الكشف عن الشذوذ.也是 من المهم تدريب الموظفين في هذا المجال لزيادة الوعي. يمكن أن تساعد برامج الولاء أيضًا في وضع مسار نحو الأفعال الأخلاقية.

فرض الامتثال بالحلول الرقمية

يمكن للشركات أن تقلل من احتيال دفع الرواتب عن طريق تحويل سير عمل معالجة الفواتير بالكامل إلى الرقمي. يضبط التحويل الرقمي الإجراءات مع توقيعات زمنية، والتي يمكن استخدامها لاحقًا لإجراء تدقيق النظام. يمكن تصميم هذه الأنظمة لإنشاء تقارير آلية – حيث يمكن مراقبة أنشطة الموظفين وتحديد المناطق التي يمكن تحسينها. كما توفر التنبيهات في الوقت الفعلي للمسؤولين رؤى شاملة في عمليات التشغيل.

بناء القدرة على مطابقة البائع

من المهم بشكل متزايد اكتشاف الفواتير التي يصدرها الشركات الوهمية في المراحل الأولية، قبل حدوث أي ضرر. يمكن إجراء الكشف من خلال تقنية مطابقة غير دقيقة، حيث يفحص النظام مستودعات متعددة، ويتطلع إلى قاعدة بيانات البائعين الحالية، ويتحقق من وثائق مختلفة للكشف عن الوهم.

حلول حديثة لمشكلة قديمة

فيما يتعلق بالاحتيال، حيث توجد إرادة، توجد طريقة. سيستمر الأشخاص الداخليون والخارجيون الذين يعتزمون سرقة منك في العثور على طرق جديدة للقيام بذلك. لكن الشركات يمكن أن تجد راحة في معرفة أن التعلم الآلي والآلية قادران على مهمة القضاء على الاحتيال. يمكن أن تساعد إضافة هذه التقنيات إلى قسم دفع الرواتب في اكتشاف ومنع الاحتيال. يمكن لفريق دفع الرواتب التوجه إلى مهام أقل روتينية وأكثر تركيزًا على الأعمال، وستوفر المنظمة المال والمتاعب.