Γιατί η Invoice Fraud με τη δύναμη του AI Γίνεται Όλο και Πιο Δύσκολο να Ανιχνευθεί

Η απάτη στα τιμολόγια δεν είναι τίποτα νέο. Είναι κάτι που έχει πάντα βρισκόταν στο ραντάρ των οικονομικών ομάδων σε όλους τους κλάδους. Αλλά η άνοδος της τεχνητής νοημοσύνης είναι αυξάνοντας τον κίνδυνο, ιδιαίτερα για τις οργανώσεις που συνεχίζουν να βασίζονται σε ελέγχους που κατασκευάστηκαν για μια άλλη εποχή.

Παραδόξως, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη ευθύνεται σε μεγάλο βαθμό για την αυξανόμενη απειλή της απάτης στα τιμολόγια, είναι επίσης γίνεται ένα από τα πιο ισχυρά εργαλεία για την άμυνα ενάντια σε αυτήν.

Η απάτη στα τιμολόγια αυξάνεται

Μια πρόσφατη έρευνα από περισσότερους από 250 οικονομικούς επαγγελματίες βρήκε ότι το 41% έχουν υποστεί απάτη στα τιμολόγια ή υπερπληρωμή τους τελευταίους 12 μήνες. Ενώ ο κίνδυνος είναι υψηλός σε όλους τους κλάδους, είναι ιδιαίτερα συχνός για τις οικονομικές ομάδες υγείας και λιανικής.

Το γεγονός ότι περισσότεροι από τέσσερις στους δέκα οργανισμούς έχουν υποστεί πρόσφατη απάτη στα τιμολόγια είναι σοκαριστικό. Αλλά αυτό που είναι ακόμη πιο ανησυχητικό είναι ότι ο πραγματικός αριθμός είναι πιθανότατα ακόμη υψηλότερος, δεδομένου ότι η απάτη συχνά δεν ανιχνεύεται μέχρι πολύ μετά την ζημιά έχει γίνει. Σε ορισμένες περιπτώσεις, δεν ανιχνεύεται ποτέ.

Κάθε περιστατικό απάτης στα τιμολόγια μπορεί να προκαλέσει σημαντική οικονομική ζημιά στην επιχείρηση. Αυτό δεν αναφέρει τις ρυθμιστικές συνέπειες και την επίδραση που μπορεί να έχει στην εσωτερική και εξωτερική εμπιστοσύνη των μετόχων.

Αλλά γιατί ακριβώς η απάτη στα τιμολόγια γίνεται όλο και πιο συχνή και πιο επιβλαβής; Ενώ υπάρχουν πολλά παράγοντα, η ταχεία εξέλιξη και η ευρεία διαθεσιμότητα της τεχνητής νοημοσύνης είναι σε μεγάλο βαθμό υπεύθυνα.

Οι τακτικές της απάτης εξελίσσονται γρήγορα

Στο παρελθόν, η απάτη στα τιμολόγια απαιτούσε κάποιο επίπεδο τεχνολογικής γνώσης. Αλλά ακόμη και ακόμη και οι πιο επιδέξιοι απατεώνες συνήθιζαν να βασίζονται σε απλά σχέδια και προβλέψιμους ρυθμούς. Ως αποτέλεσμα, η απάτη ήταν συχνά εύκολη για τις οικονομικές ομάδες να την ανιχνεύσουν και να την σταματήσουν. Για παράδειγμα, ένας απάτης μπορεί να δημιουργήσει και να υποβάλει ένα ψευδές τιμολόγιο, αλλά σε μια σειρά, ήταν αρκετά φανερό ότι δεν ήταν γνήσια.

Σήμερα, αυτό αλλάζει γρήγορα. Οποιοςδήποτε με τα σωστά εργαλεία και πληροφορίες μπορεί να εκτελέσει τακτικές απάτης στα τιμολόγια που είναι υπονόμευες, σύνθετες και πιο δύσκολο να ανιχνευθούν.

Η τεχνητή νοημοσύνη, που ήταν κάποτε ένα εργαλείο που ήταν διαθέσιμο μόνο στους πιο τεχνολογικά εξειδικευμένους χρήστες, είναι τώρα ευρέως διαθέσιμος. Και οι ρυθμοί υιοθέτησης είναι υψηλοί, καθώς οι καταναλωτές βρίσκουν πολλές χρήσεις σε καθημερινές ζωές. Στην πραγματικότητα, μια πρόσφατη έρευνα από την Ομοσπονδιακή Τράπεζα του Σεντ Λούις βρήκε ότι το 54,6% των ενηλίκων στις Ηνωμένες Πολιτείες ηλικίας 18-64 χρησιμοποιούν παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη στις προσωπικές ή επαγγελματικές ζωές τους (ή και στις δύο). Αυτό είναι αυξημένο κατά 10 ποσοστιαίες μονάδες από το προηγούμενο έτος.

Την ίδια στιγμή, οι απάτες έχουν εύκολη πρόσβαση σε περισσότερες πληροφορίες από ποτέ άλλοτε. Μια γρήγορη αναζήτηση μπορεί να βρει εύκολα δημόσιες πληροφορίες όπως δεδομένα εταιρείας, συνεργασίες και λεπτομέρειες εργαζομένων.

Οι απατεώνες μπορούν να τροφοδοτήσουν αυτές τις πληροφορίες σε εργαλεία παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσουν τιμολόγια και παραλήπτες που μοιάζουν πολύ με γνήσιες επιχειρηματικές εγγραφές. Η μάρκα του προμηθευτή, η μορφοποίηση, το ιστορικό τιμολογίων και τα πρότυπα πληρωμής μπορούν όλα να αναπαραχθούν με αξιοσημείωτη ακρίβεια. Οι απάτες μπορεί επίσης να ζευγαρώσουν αυτά τα έγγραφα με επικοινωνίες που παράγονται από τεχνητή νοημοσύνη ή να μιμούνται επικοινωνίες που φαίνονται να προέρχονται από εκτελεστικά στελέχη της εταιρείας, που ενθαρρύνουν το προσωπικό να επιταχύνει τις πληρωμές.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει αυξήσει το επίπεδο της απάτης στα τιμολόγια. Το γεγονός ότι οι τακτικές γίνονται πιο δύσκολο να ανιχνευθούν δημιουργεί πραγματικό κίνδυνο, ιδιαίτερα για τις οργανώσεις που επεξεργάζονται μεγάλο όγκο τιμολογίων. Ωστόσο, πολλές οικονομικές ομάδες εξακολουθούν να βασίζονται σε μέτρα πρόληψης που κατασκευάστηκαν για ένα πολύ διαφορετικό περιβάλλον κινδύνου.

Οι χειροκίνητοι έλεγχοι δεν είναι αρκετοί ενάντια στη σύγχρονη απάτη στα τιμολόγια

Οι οικονομικές ομάδες δεν κάθονται άπραγες ενώ ο κίνδυνος της απάτης στα τιμολόγια διαρκώς αυξάνεται. Μέχρι τώρα, οι περισσότεροι έχουν καθιερώσει ελέγχους για να μειώσουν τον κίνδυνο, όπως η χειροκίνητη αναθεώρηση κάθε τιμολογίου, η απαίτηση πολλαπλών εγκριτών πριν από την πληρωμή και η διεξαγωγή περιοδικών ελέγχων ή αναθεωρήσεων της δραστηριότητας AP.

Όλοι αυτοί οι έλεγχοι έχουν κοινό το γεγονός ότι βασίζονται στην ανθρώπινη ικανότητα και κρίση. Μπορεί να ήταν αρκετοί για την ανίχνευση της παραδοσιακής απάτης, η οποία συχνά παρουσιαζόταν ως ένα προφανές ζήτημα, όπως ένα διπλό τιμολόγιο. Αλλά οι ανωμαλίες της απάτης στα τιμολόγια με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης είναι πολύ πιο υπονόμευες, και μόνοι τους, οι χειροκίνητοι έλεγχοι δεν είναι πλέον αρκετοί.

Επειδή είναι ανθρώπινοι, οι παραδοσιακοί έλεγχοι είναι προσεχείς. Σήμερα, το 50% των οικονομικών ομάδων επεξεργάζονται 5.000 ή περισσότερα τιμολόγια κάθε μήνα, και ένα τέταρτο διαχειρίζονται πάνω από 10.000. Η αναθεώρηση χιλιάδων τιμολογίων κάθε μήνα είναι μια κοπιαστική διαδικασία, και όταν η κούραση αρχίζει, ακόμη και οι πιο προσεχείς υπάλληλοι μπορούν να χάσουν τις υπονόμευες ασυνέπειες.

Όσο η ποσότητα αυξάνεται, οι οργανώσεις μπορεί να καταφύγουν στην προσθήκη προσωπικού, μια προσέγγιση που δεν είναι βιώσιμη. Όταν το προσωπικό δεν είναι μια επιλογή, οι ομάδες κάνουν το καλύτερο τους για να κάνουν περισσότερα με λιγότερα. Αλλά όταν οι ομάδες αναμένεται να διατηρήσουν την ταχύτητα και τον έλεγχο καθώς η ποσότητα αυξάνεται, ο κίνδυνος αυξάνεται.

Όταν οι παραδοσιακοί έλεγχοι είναι η κύρια άμυνα ενάντια στην απάτη στα τιμολόγια με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, η ταχύτητα είναι ένα άλλο σημαντικό πρόβλημα. Μόλις μια συναλλαγή ACH έχει αρχίσει, οι οργανώσεις έχουν ένα πολύ στενό παράθυρο για να την ακυρώσουν ή να ζητήσουν μια αναστροφή. Αν δεν έχουν τα εργαλεία για να ανιχνεύσουν πιθανή απάτη και να ενεργήσουν αμέσως, τα κεφάλαια μπορεί να χαθούν για πάντα.

Με όλες αυτές τις προκλήσεις, είναι πραγματικά δεν είναι τίποτα το εξαιρετικό ότι ο περιορισμένος ανίχνευση απάτης είναι μια κορυφαία ενοχλή για πολλές οικονομικές ομάδες.

Η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται η πιο ισχυρή γραμμή άμυνας

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι σε μεγάλο βαθμό υπεύθυνος για την αυξανόμενη συχνότητα και την πολυπλοκότητα της απάτης στα τιμολόγια. Αλλά είναι επίσης γίνεται ένα από τα πιο ισχυρά εργαλεία για την πρόληψη αυτής της απάτης σε κλίμακα.

Οι χειροκίνητες αναθεωρήσεις εστιάζουν σε ένα τιμολόγιο κάθε φορά, το οποίο μπορεί να είναι αρκετό για την ανίχνευση προφανών ζητημάτων. Αλλά χωρίς το πλήρες πλαίσιο, είναι δύσκολο να ανιχνευθούν πιθανές ανωμαλίες που μπορεί να υποδηλώνουν απάτη στα τιμολόγια με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης. Ως αποτέλεσμα, οι ομάδες μπορεί να μην αντιληφθούν ένα πρόβλημα μέχρι πολύ μετά την πραγματικότητα. Αλλά τότε, είναι πολύ αργά για να αναστρέψουν την ζημιά.

Η τεχνητή νοημοσύνη, από την άλλη πλευρά, μπορεί να αναλύσει αποτελεσματικά κάθε τιμολόγιο με βάση όλα όσα προηγήθηκαν. Μαθαίνει τι “κανονικό” μοιάζει και μπορεί να ανιχνεύσει πιθανές προβλήματα, όπως πρότυπα χρέωσης, χρονισμός και τραπεζικές πληροφορίες που βρίσκονται έξω από τα αναμενόμενα πρότυπα. Αν κάτι υποψιασμένο ανιχνευθεί, οι ομάδες ειδοποιούνται σε πραγματικό χρόνο ώστε να μπορέσουν να αναθεωρήσουν και να καθορίσουν τα επόμενα βήματα.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να κλιμακωθεί για να υποστηρίξει την ανάπτυξη. Ανίκανος ανθρώπων, δεν αντιμετωπίζει γνωστική κούραση. Μπορεί να εφαρμόσει ένα υψηλό επίπεδο σχολαστικότητας σε κάθε τιμολόγιο, ανεξάρτητα από το αν μια εταιρεία επεξεργάζεται 500 ή 5.000, χωρίς να επιβραδύνει τους κύκλους πληρωμής.

Σε αντίθεση με τους στατικούς κανόνες-ελεγχούς, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συνεχίσει να μαθαίνει με τον καιρό. Όσο αναπτύσσει μια βαθύτερη κατανόηση της κανονικής συμπεριφοράς για κάθε προμηθευτή, γίνεται πιο αποτελεσματικός στην ανίχνευση ασυνήθιστης δραστηριότητας που μπορεί να υποδηλώνει απάτη στα τιμολόγια.

Η ανθρώπινη κρίση είναι ακόμη ένα κρίσιμο κομμάτι του παζλ.

Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παίξει σημαντικό ρόλο στην ανίχνευση απάτης στα τιμολόγια με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, η ανθρώπινη κρίση θα είναι πάντα απαραίτητη. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναγνωρίσει ασυνήθιστους ρυθμούς και να επισημάνει τιμολόγια που χρειάζονται πιο προσεκτική αναθεώρηση. Αλλά στο τέλος της ημέρας, οι άνθρωποι είναι υπεύθυνοι για την εξέταση του πλαισίου και την κρίση.

Αντί να αντικαταστήσει τους επαγγελματίες AP, η τεχνητή νοημοσύνη τους βοηθά να εστιάσουν την προσοχή τους εκεί που είναι πραγματικά απαραίτητη. Αντί να ξοδεύουν χρόνο αναθεωρώντας κάθε τιμολόγιο, οι ομάδες μπορούν να επικεντρωθούν στις υψηλού κινδύνου συναλλαγές και στις πιθανές εξαιρέσεις. Όταν οι οργανώσεις ακολουθούν αυτήν την προσέγγιση, είναι mieux σε θέση να διατηρήσουν τον έλεγχο, να αντιμετωπίσουν πιθανές απειλές αμέσως και να απελευθερώσουν τις οικονομικές ομάδες για να εστιάσουν σε στρατηγικό έργο και ανάλυση.

Συμπέρασμα

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει αυξήσει το επίπεδο της απάτης στα τιμολόγια, καθιστώντας την πιο δύσκολο να ανιχνευθεί. Οι οργανώσεις που βασίζονται μόνο σε χειροκίνητους ελέγχους που κατασκευάστηκαν για μια πιο απλή εποχή θα βρουν ότι είναι όλο και πιο δύσκολο να προλαμβάνουν τον κίνδυνο χωρίς να επιβραδύνουν την επιχείρηση.

Όσο οι τακτικές απάτης με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης γίνονται πιο σύνθετες και ο αριθμός των τιμολογίων συνεχίζει να αυξάνεται, οι οικονομικές ομάδες χρειάζονται εργαλεία που μπορούν να ανιχνεύσουν τις υπονόμευες ασυνέπειες σε κλίμακα. Συνδυάζοντας την ανίχνευση με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης με την ανθρώπινη κρίση, οι οργανώσεις μπορούν να διατηρήσουν τον ρυθμό χωρίς να θυσιάσουν τον έλεγχο.