Miksi AI-vetoinen laskufraudi on vaikeampi havaita

Laskufraudi ei ole uusi asia. Se on aina ollut rahoitusjoukkueiden radarissa eri aloilla. Mutta tekoälyn nousu korostaa riskiä, erityisesti organisaatioille, jotka jatkavat vanhojen aikojen kontrollien käyttämistä.

Ironisesti, vaikka tekoäly on suurelta osin vastuussa laskufraudin kasvavasta uhasta, se on myös tulevaisuuden voimakkain puolustuskeino sitä vastaan.

Laskufraudi on lisääntymässä

Viimeaikainen tutkimus yli 250 rahoitusammattilaisen keskuudessa osoitti, että 41% on kokenut laskufraudin tai yli maksamisen viimeisen 12 kuukauden aikana. Vaikka riski on korkea kaikilla aloilla, se on erityisesti terveydenhuolto- ja vähittäiskaupan rahoitusjoukkueille.

Se, että yli neljä kymmenestä organisaatiosta on kokenut viimeaikaisen laskufraudin, on jo itsessään šokkiavaa. Mutta vielä huolestuttavampaa on se, että todellinen luku on todennäköisesti vielä korkeampi, koska petoksia usein havaitaan vasta paljon myöhemmin. Joidenkin tapausten osalta sitä ei koskaan havaita.

Jokainen laskufraudin tapaus voi aiheuttaa merkittävää taloudellista vahinkoa liiketoiminnalle. Se ei ole vielä mainittu sääntelyseuraamuksia ja vaikutusta sekä sisäisiin että ulkoisiin sidosryhmiin.

Mutta miksi laskufraudi on yleistymässä ja aiheuttamassa enemmän vahinkoa? Vaikka syitä on monia, nopea kehitys ja laaja saatavuus tekoälystä ovat suurelta osin syytä.

Petostaktiikat kehittyvät nopeasti

Menneisyydessä laskufraudi vaati tietyn tason tietotekniikkaa. Mutta jopa kaikkein taitavimmat petkuttajat nojasivat yksinkertaisiin juoniin ja ennustettaviin malleihin. Tuloksena petos oli usein helppo rahoitusjoukkueille havaita ja estää. Esimerkiksi petkuttaja saattoi luoda ja lähettää väärennetyn laskun, mutta joukossa se oli melko selvästi epäaito.

Nyt tilanne on nopeasti muuttumassa. Kuka tahansa, jolla on oikeat työkalut ja tiedot, voi tehdä laskufrauditaktiikoita, jotka ovat hienostuneita, monimutkaisia ja vaikeampia havaita.

Tekoäly, jota aikaisemmin pidettiin vain teknisesti taitavien käytössä, on nyt laajasti saatavilla. Otanta on myös korkea, koska kuluttajat löytävät runsaasti käyttötapauksia arjessaan. Tämä näkyy esimerkiksi siinä, että St. Louisin Federal Reserve Bankin viimeaikainen tutkimus osoitti, että 54,6% Yhdysvaltain aikuisista (18-64-vuotiaista) käyttää generatiivista tekoälyä henkilökohtaisessa tai ammatillisessa elämässään (tai molemmissa). Tämä on 10 prosenttiyksikköä enemmän kuin edellisvuonna.

Samaan aikaan petkuttajat pystyvät helposti hakemaan julkisia tietoja, kuten yritystietoja, toimittajayhteistyötä ja työntekijätietoja.

Petkuttajat voivat syöttää nämä tiedot generatiivisiin tekoälytyökaluihin, jotta ne voivat luoda laskuja ja kuittauksia, jotka muistuttavat läheisesti aitoja liiketoimintadokumentteja. Toimittajan brändi, muotoilu, laskuhistoria ja maksutavat voidaan kaikki jäljitellä hämmästyttävällä tarkkuudella. Petkuttajat voivat myös yhdistää nämä asiakirjat tekoälyllä luotuihin tai mimiikkitietoihin, jotka näyttävät tulevan yrityksen johtajilta ja kehottavat henkilöstöä kiirehtimään maksuja.

Tekoäly on nostanut laskufraudin riskin uudelle tasolle. Se, että taktiikat ovat vaikeampia havaita, luo todellista riskiä, erityisesti organisaatioille, jotka käsittelevät suuren määrän laskuja. Kuitenkin monet rahoitusjoukkueet luottavat edelleen vanhoihin ehkäisevän toimenpiteisiin, jotka on suunniteltu aikaisemmalle riskiympäristölle.

Manuaaliset kontrollit eivät riitä modernia laskufraudia vastaan

Rahoitusjoukkueet eivät ole passiivisia laskufraudin uhkaa kohtaan. Useimmat ovat jo perustaneet kontrollit vähentämään riskiä, kuten manuaalisen tarkastuksen jokaiselle laskulle, useiden hyväksyjien vaatiminen ennen maksua ja säännölliset tarkastukset tai katselmat AP-toiminnasta.

Näillä kaikilla kontroleilla on yhteistä se, että ne perustuvat ihmisten kapasiteettiin ja arvostelukykyyn. Ne saattoivat olla riittäviä perinteisen petoksen havaitsemiseen, joka usein ilmenee ilmeisenä ongelmana, kuten laskun kopiona. Mutta AI-vetoinen laskufraudi on paljon hienostuneempaa, ja manuaaliset kontrollit eivät ole enää riittäviä.

Koska ne perustuvat ihmisten toimintaan, perinteiset kontrollit ovat virhealttiita. Tänään 50% rahoitusjoukkueista käsittelee 5 000 tai enemmän laskuja kuukaudessa, ja neljännes hoitaa yli 10 000. Jokaisen kuukauden aikana tuhansien laskujen tarkastaminen on työlästä, ja kun väsymys alkaa vaikuttaa, jopa ahkerimmat työntekijät voivat missata hienostuneita epäjohdonmukaisuuksia.

Kun laskujen määrä kasvaa, organisaatiot saattavat turvautua henkilöstön lisäämiseen, mikä ei ole kestävää lähestymistapaa. Kun henkilöstön lisääminen ei ole mahdollista, tiimit tekevät parhaansa tehdäkseen enemmän vähemmällä. Mutta kun tiimit odottavat ylläpitävänsä nopeutta ja hallintaa kasvavan laskumäärän aikana, riski kasvaa.

Kun perinteiset kontrollit ovat ensisijainen puolustus AI-vetoinen laskufraudia vastaan, nopeus on toinen suuri haaste. Kun ACH-tilisiirto on aloitettu, organisaatioilla on hyvin kapea aikaväli peruuttaa se tai pyytää peruutusta. Jos heillä ei ole työkaluja havaitsemaan mahdollista petosta ja toimimaan välittömästi, varat voivat olla lopullisesti menetetty.

Näiden haasteiden vuoksi ei ole yllättävää, että rajoitettu petosten havaitseminen on monien rahoitusjoukkueiden suurin frustraatio.

Teckoäly on muuttumassa voimakkaimmaksi puolustuskeinoksi

Tekoäly on suurelta osin vastuussa laskufraudin lisääntymisestä ja monimutkaisuudesta. Mutta se on myös tulevaisuuden voimakkain puolustuskeino sen estämiseksi laajassa mittakaavassa.

Manuaalisten tarkastusten keskittyminen yhteen laskuun kerrallaan saattaa olla riittävää havaitsemaan ilmeisiä ongelmia. Mutta ilman koko kontekstia on vaikea havaita hienostuneita epäjohdonmukaisuuksia, jotka saattavat osoittaa AI-vetoista laskufraudia. Tuloksena tiimit saattavat huomata ongelman vasta paljon myöhemmin. Mutta silloin on jo liian myöhäistä korjata vahinkoa.

Teckoäly puolestaan voi analyysin kautta tarkastella jokaisen laskun koko kontekstissa. Se oppii, miltä “normaali” näyttää, ja voi havaita mahdollisia ongelmia, kuten laskutusmalleja, aikatauluja ja pankkitietoja, jotka poikkeavat odotetuista normeista. Jos havaitaan epäilyttävää, tiimit hälytetään reaaliajassa, jotta he voivat tarkastella ja päättää seuraavista toimista.

Teckoäly pystyy myös skaalaamaan tukemaan kasvua. Toisin kuin ihmiset, se ei koeta kognitiivista väsymystä. Se voi soveltaa korkeaa tarkkuutta jokaiselle laskulle, riippumatta siitä, käsitteleekö yritys 500 vai 5 000 laskua, ilman maksukierron hidastamista.

Toisin kuin staattiset, sääntöpohjaiset kontrollit, tekoäly voi jatkuvasti oppia ajan myötä. Kun se kehittää syvemmän ymmärryksen normaaleista käyttäytymisistä jokaiselle toimittajalle, se tulee tehokkaammaksi havaitsemaan epätavallista toimintaa, joka saattaa osoittaa laskufraudia.

Ihmisen arvostelukyky on edelleen kriittinen osa palapelia.

Vaikka tekoäly voi pelata tärkeää rooliaa AI-vetoinen laskufraudin havaitsemisessa, ihmisen arvostelukyky on aina olennainen. Tekoäly voi tunnistaa epätavallisia malleja ja merkitä laskuja, jotka vaativat tarkempaa tarkastelua. Mutta lopulta ihmiset ovat vastuussa tarkastamasta kontekstia ja tekemästä arvostelukykyä.

Teckoäly ei korvaa AP-ammatinharjoittajia, vaan auttaa heitä keskittymään huomionsa sinne, missä se on todella tarpeen. Sen sijaan, että he viettäisivät aikaa tarkastamalla jokaisen laskun, tiimit voivat keskittyä korkean riskin transaktioihin ja mahdollisiin poikkeuksiin. Kun organisaatiot noudattavat tätä lähestymistapaa, he pystyvät paremmin ylläpitämään hallintaa, puuttumaan mahdollisiin uhkiin välittömästi ja vapauttamaan rahoitusjoukkueita strategiseen työhön ja analyysiin.

Johtopäätös

Tekoäly on nostanut laskufraudin riskin uudelle tasolle, tehdessään epäilyttävää toimintaa vaikeammin erottuvaksi laillisten transaktioiden joukosta. Organisaatiot, jotka luottavat ainoastaan manuaalisiin kontrolliin, jotka on suunniteltu yksinkertaisemmalle ajalle, löytävät yhä vaikeammaksi estää riskiä ilman liiketoiminnan hidastamista.

Kun AI-vetoiset petostaktiikat tulevat monimutkaisemmiksi ja laskujen määrä jatkaa kasvuaan, rahoitusjoukkueiden tarvitsee työkaluja, jotka voivat havaita hienostuneita epäjohdonmukaisuuksia laajassa mittakaavassa. Yhdistämällä tekoälyohjatun havaitsemisen ihmisen arvostelukykyyn, organisaatiot voivat pitää vauhtia ilman hallinnan uhraamista.