Warum AI-gesteuerter Rechnungsbetrug immer schwerer zu erkennen ist

Rechnungsbetrug ist nichts Neues. Es ist etwas, das immer auf dem Radar von Finanzteams in verschiedenen Branchen war. Doch der Aufstieg der künstlichen Intelligenz erhöht das Risiko, insbesondere für Organisationen, die weiterhin auf Kontrollen zurückgreifen, die für eine andere Ära entwickelt wurden.

Ironischerweise ist die künstliche Intelligenz, die größtenteils für das wachsende Risiko von Rechnungsbetrug verantwortlich ist, auch zu einem der mächtigsten Werkzeuge für die Verteidigung dagegen geworden.

Rechnungsbetrug ist auf dem Vormarsch

Eine jüngste Umfrage unter mehr als 250 Finanzfachleuten ergab, dass 41% in den letzten 12 Monaten Rechnungsbetrug oder Überzahlung erlebt haben. Während das Risiko in allen Branchen hoch ist, ist es insbesondere für Gesundheits- und Einzelhandelsfinanzteams sehr ausgeprägt.

Die Tatsache, dass mehr als vier von zehn Organisationen in den letzten Monaten Rechnungsbetrug erlebt haben, ist schockierend genug. Aber was noch besorgniserregender ist, ist, dass die tatsächliche Zahl wahrscheinlich noch höher ist, da Betrug oft erst erkannt wird, wenn der Schaden bereits angerichtet ist. In einigen Fällen wird er überhaupt nicht erkannt.

Jeder Fall von Rechnungsbetrug kann erheblichen finanziellen Schaden für das Unternehmen verursachen. Das ist nicht zu erwähnen, dass es auch regulatorische Konsequenzen und Auswirkungen auf das Vertrauen interner und externer Stakeholder haben kann.

Aber warum wird Rechnungsbetrug genau immer häufiger und schädlicher? Während es viele Faktoren gibt, sind die schnelle Evolution und weite Verfügbarkeit von künstlicher Intelligenz größtenteils dafür verantwortlich.

Betrugstaktiken entwickeln sich schnell

In der Vergangenheit erforderte Rechnungsbetrug ein bestimmtes Maß an technischer Kompetenz. Aber selbst die geschicktesten Betrüger neigten dazu, auf einfache Schemata und vorhersehbare Muster zurückzugreifen. Als Ergebnis war Betrug oft leicht für Finanzteams zu erkennen und zu stoppen. Zum Beispiel könnte ein Betrüger eine gefälschte Rechnung erstellen und einreichen, aber in einer Reihe war es ziemlich offensichtlich, dass sie nicht echt war.

Heute ändert sich das alles sehr schnell. Jeder mit den richtigen Werkzeugen und Informationen kann Rechnungsbetrugstaktiken anwenden, die subtil, komplex und schwerer zu erkennen sind als je zuvor.

Künstliche Intelligenz, die einst ein Werkzeug für die technisch versiertesten Benutzer war, ist nun weit verbreitet. Und die Adoptionsraten sind hoch, da Verbraucher viele Anwendungsfälle in ihrem täglichen Leben finden. Tatsächlich fand eine jüngste Umfrage der Federal Reserve Bank of St. Louis heraus, dass 54,6% der US-amerikanischen Erwachsenen im Alter von 18 bis 64 Jahren generative künstliche Intelligenz in ihrem persönlichen oder beruflichen Leben (oder beidem) verwenden. Dies ist ein Anstieg von 10 Prozentpunkten im Vergleich zum Vorjahr.

Zugleich haben Betrüger leichteren Zugang zu mehr Informationen als je zuvor. Eine schnelle Suche kann leicht öffentliche Informationen wie Unternehmensdaten, Lieferantenpartnerschaften und Mitarbeiterdetails aufrufen.

Betrüger können diese Informationen in generative künstliche Intelligenz-Tools einfügen, um Rechnungen und Quittungen zu erstellen, die legitimen Geschäftsunterlagen sehr ähnlich sind. Lieferantenmarken, Formate, Rechnungshistorie und Zahlungsmuster können alle mit bemerkenswerter Genauigkeit nachgebildet werden. Betrüger könnten diese Dokumente auch mit künstlich erzeugten oder nachgemachten Kommunikationen kombinieren, die so aussehen, als kämen sie von Unternehmensleitern, die das Personal auffordern, Zahlungen zu beschleunigen.

Künstliche Intelligenz hat die Latte für Rechnungsbetrug höher gelegt. Die Tatsache, dass Taktiken immer schwerer zu erkennen sind, schafft ein echtes Risiko, insbesondere für Organisationen, die eine hohe Anzahl von Rechnungen verarbeiten. Doch viele Finanzteams verlassen sich immer noch auf Präventionsmaßnahmen, die für ein sehr unterschiedliches Risikoumfeld entwickelt wurden.

Manuelle Kontrollen reichen nicht aus, um modernen Rechnungsbetrug zu bekämpfen

Finanzteams sind nicht untätig, während die Gefahr von Rechnungsbetrug droht. Inzwischen haben die meisten Kontrollen etabliert, um das Risiko zu verringern, wie z.B. die manuelle Überprüfung jeder Rechnung, die Erfordernis mehrerer Genehmiger vor Zahlung und die Durchführung regelmäßiger Audits oder Überprüfungen von AP-Aktivitäten.

Was all diese Kontrollen gemeinsam haben, ist, dass sie auf menschliche Kapazität und Urteilsvermögen angewiesen sind. Sie mögen ausreichend gewesen sein, um traditionellen Betrug zu erkennen, der oft als offensichtliches Problem erschien, wie z.B. eine doppelte Rechnung. Aber die Anomalien von Rechnungsbetrug, der durch künstliche Intelligenz gesteuert wird, sind viel subtiler, und allein sind manuelle Kontrollen nicht mehr ausreichend.

Weil sie von menschlicher Kapazität abhängig sind, sind traditionelle Kontrollen fehleranfällig. Heute verarbeiten 50% der Finanzteams 5.000 oder mehr Rechnungen pro Monat, und ein Viertel verwalten über 10.000. Die Überprüfung von Tausenden von Rechnungen jeden Monat ist mühsam, und wenn die Erschöpfung einsetzt, können sogar die engagiertesten Mitarbeiter subtile Inkonsistenzen übersehen.

Wenn das Volumen wächst, greifen Organisationen möglicherweise auf die Aufstockung des Personals zurück, ein Ansatz, der nicht nachhaltig ist. Wenn die Aufstockung des Personals nicht möglich ist, tun die Teams ihr Bestes, um mit weniger zu arbeiten. Aber wenn Teams dazu aufgefordert werden, Geschwindigkeit und Kontrolle bei wachsendem Volumen aufrechtzuerhalten, erhöht sich das Risiko.

Wenn traditionelle Kontrollen die primäre Verteidigung gegen Rechnungsbetrug, der durch künstliche Intelligenz gesteuert wird, sind, ist Geschwindigkeit ein weiteres großes Problem. Sobald eine ACH-Transaktion initiiert wurde, haben Organisationen ein sehr enges Zeitfenster, um sie abzubrechen oder eine Rückzahlung zu beantragen. Wenn sie nicht die Werkzeuge haben, um potenziellen Betrug zu erkennen und sofort zu handeln, können die Mittel für immer verloren gehen.

Mit all diesen Herausforderungen ist es wirklich kein Wunder, dass begrenzte Betrugsbekämpfung ein Top-Frustration für so viele Finanzteams ist.

Künstliche Intelligenz wird zur mächtigsten Verteidigungslinie

Künstliche Intelligenz ist größtenteils für die zunehmende Verbreitung und Komplexität von Rechnungsbetrug verantwortlich. Aber sie wird auch zu einem der mächtigsten Werkzeuge für die Verhinderung von Rechnungsbetrug im großen Maßstab.

Manuelle Überprüfungen konzentrieren sich auf eine Rechnung nach der anderen, was möglicherweise ausreichend ist, um offensichtliche Probleme zu erkennen. Aber ohne den vollen Kontext ist es schwierig, subtile Anomalien zu erkennen, die auf Rechnungsbetrug, der durch künstliche Intelligenz gesteuert wird, hindeuten. Als Ergebnis bemerken Teams möglicherweise nicht, dass ein Problem besteht, bis lange nach dem Ereignis. Aber zu diesem Zeitpunkt ist es zu spät, um den Schaden zu beheben.

Künstliche Intelligenz kann dagegen jede Rechnung im Kontext aller vorherigen Rechnungen analysieren. Sie lernt, was “normal” aussieht, und kann potenzielle Probleme erkennen, wie z.B. Rechnungsmuster, Zeitpunkt und Bankinformationen, die außerhalb der erwarteten Normen liegen. Wenn etwas Verdächtiges erkannt wird, werden Teams in Echtzeit alarmiert, damit sie die nächsten Schritte überprüfen und bestimmen können.

Künstliche Intelligenz kann auch mit dem Wachstum Schritt halten. Im Gegensatz zu Menschen leidet sie nicht unter kognitiver Erschöpfung. Sie kann einen hohen Grad an Prüfung auf jede Rechnung anwenden, egal ob ein Unternehmen 500 oder 5.000 Rechnungen verarbeitet, ohne die Zahlungszyklen zu verlangsamen.

Im Gegensatz zu statischen, regelbasierten Kontrollen kann künstliche Intelligenz kontinuierlich lernen. Wenn sie ein tieferes Verständnis des normalen Verhaltens für jeden Lieferanten entwickelt, wird sie effektiver darin, ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, die auf Rechnungsbetrug hindeuten.

Menschliches Urteilsvermögen ist immer noch ein entscheidender Teil des Puzzles

Während künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle bei der Erkennung von Rechnungsbetrug, der durch künstliche Intelligenz gesteuert wird, spielen kann, bleibt menschliches Urteilsvermögen immer entscheidend. Künstliche Intelligenz kann ungewöhnliche Muster erkennen und Rechnungen kennzeichnen, die einer näheren Überprüfung bedürfen. Aber letztendlich sind Menschen dafür verantwortlich, den Kontext zu überprüfen und Urteile zu fällen.

Anstatt AP-Fachleute zu ersetzen, hilft künstliche Intelligenz ihnen, ihre Aufmerksamkeit auf die Bereiche zu konzentrieren, die sie wirklich benötigen. Anstatt Zeit mit der Überprüfung jeder einzelnen Rechnung zu verbringen, können Teams sich auf Transaktionen mit hohem Risiko und potenzielle Ausnahmen konzentrieren. Wenn Organisationen diesen Ansatz verfolgen, sind sie besser in der Lage, die Kontrolle aufrechtzuerhalten, potenzielle Bedrohungen sofort anzugehen und Finanzteams zu befreien, um sich auf strategische Arbeit und Analyse zu konzentrieren.

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz hat die Latte für Rechnungsbetrug höher gelegt und verdächtige Aktivitäten schwerer zu erkennen gemacht. Organisationen, die sich ausschließlich auf manuelle Kontrollen verlassen, die für eine einfacherere Zeit entwickelt wurden, werden es immer schwieriger finden, Risiken zu vermeiden, ohne die Geschäftsabläufe zu verlangsamen.

Wenn künstlich intelligente Betrugstaktiken immer komplexer werden und die Rechnungsvolumen weiter wachsen, benötigen Finanzteams Werkzeuge, die subtile Anomalien im großen Maßstab erkennen können. Durch die Kombination von künstlich intelligenter Erkennung mit menschlichem Urteilsvermögen können Organisationen Schritt halten, ohne die Kontrolle zu opfern.