एआई-पावर्ड इनवॉइस फ्रॉड क्यों अधिक कठिन होता जा रहा है इसका पता लगाने के लिए

इनवॉइस फ्रॉड कुछ नया नहीं है। यह हमेशा विभिन्न उद्योगों में वित्त टीमों के रडार पर रहा है। लेकिन आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के उदय ने जोखिम को बढ़ा दिया है, खासकर उन संगठनों के लिए जो अभी भी एक अन्य युग के लिए निर्मित नियंत्रणों पर निर्भर हैं।

विरोधाभासी रूप से, जबकि एआई बड़े पैमाने पर इनवॉइस फ्रॉड के बढ़ते खतरे के लिए जिम्मेदार है, यह भी इसके खिलाफ बचाव के लिए सबसे शक्तिशाली उपकरणों में से एक बन रहा है।

इनवॉइस फ्रॉड बढ़ रहा है

250 से अधिक वित्त पेशेवरों के एक हालिया सर्वेक्षण में पाया गया कि 41% ने पिछले 12 महीनों में इनवॉइस फ्रॉड या अधिभुगतान का अनुभव किया है। जबकि जोखिम सभी उद्योगों में उच्च है, यह स्वास्थ्य सेवा और खुदरा वित्त टीमों के लिए विशेष रूप से प्रचलित है।

यह तथ्य कि चार में से अधिक संगठनों ने हाल ही में इनवॉइस फ्रॉड का अनुभव किया है, आश्चर्यजनक है। लेकिन जो और भी चिंताजनक है वह यह है कि वास्तविक आंकड़ा संभवतः बहुत अधिक है, यह देखते हुए कि अक्सर धोखाधड़ी का पता तब तक नहीं चलता जब तक कि नुकसान हो चुका होता है। कुछ मामलों में, यह कभी भी पता नहीं चलता है।

इनवॉइस फ्रॉड की प्रत्येक घटना व्यवसाय को महत्वपूर्ण वित्तीय नुकसान पहुंचा सकती है। यह नियामक परिणामों और आंतरिक और बाहरी हितधारकों के विश्वास पर इसके प्रभाव का उल्लेख नहीं है।

लेकिन इनवॉइस फ्रॉड इतनी तेजी से और अधिक हानिकारक क्यों हो रहा है? जबकि कई कारक हैं, एआई का तेजी से विकास और व्यापक उपलब्धता बड़े पैमाने पर दोषी हैं।

फ्रॉड रणनीतियाँ तेजी से विकसित हो रही हैं

पिछले समय में, इनवॉइस फ्रॉड के लिए एक निश्चित स्तर की तकनीकी जानकारी की आवश्यकता होती थी। लेकिन यहां तक कि सबसे चतुर धोखेबाज भी अक्सर सरल योजनाओं और भविष्यवाणी योग्य पैटर्न पर निर्भर करते थे। इसके परिणामस्वरूप, धोखाधड़ी को अक्सर वित्त टीमों द्वारा आसानी से पहचाना और रोका जा सकता था। उदाहरण के लिए, एक धोखेबाज एक नकली इनवॉइस बना और जमा कर सकता है, लेकिन एक पंक्ति में, यह स्पष्ट रूप से दिखाई देगा कि यह वैध नहीं है।

आज, यह तेजी से बदल रहा है। सही उपकरण और जानकारी के साथ कोई भी इनवॉइस फ्रॉड रणनीतियों को अंजाम दे सकता है जो सूक्ष्म, जटिल और पहले से कभी भी अधिक कठिन हैं इसका पता लगाने के लिए।

एआई, जो एक समय में केवल सबसे तकनीकी रूप से सावधान उपयोगकर्ताओं के लिए एक उपकरण था, अब व्यापक रूप से सुलभ है। और गोद लेने की दरें उच्च हैं, क्योंकि उपभोक्ता अपने दैनिक जीवन में इसके लिए बहुत सारे उपयोग के मामले पाते हैं। वास्तव में, सेंट लुइस फेडरल रिजर्व बैंक के एक हालिया सर्वेक्षण में पाया गया कि 54.6% अमेरिकी वयस्क 18 से 64 वर्ष की आयु के बीच अपने व्यक्तिगत या पेशेवर जीवन में (या दोनों में) जनरेटिव एआई का उपयोग करते हैं (या दोनों में)। यह पिछले वर्ष से पूरे 10 प्रतिशत अंक अधिक है।

एक ही समय में, धोखेबाजों के पास पहले से कहीं अधिक जानकारी तक आसानी से पहुंच है। एक त्वरित खोज आसानी से कंपनी के डेटा, विक्रेता साझेदारी, और कर्मचारी विवरण जैसी सार्वजनिक जानकारी खोज सकती है।

धोखेबाज उस जानकारी को जनरेटिव एआई टूल्स में डाल सकते हैं जो वास्तविक व्यावसायिक दस्तावेजों की नकल करने वाले इनवॉइस और रसीदें बनाते हैं। विक्रेता ब्रांडिंग, प्रारूप, इनवॉइस इतिहास, और भुगतान पैटर्न सभी को उल्लेखनीय सटीकता के साथ दोहराया जा सकता है। धोखेबाज उन दस्तावेजों को एआई-जनरेटेड या नकली संचार के साथ जोड़ सकते हैं जो कंपनी के कार्यकारियों से आने वाले लगते हैं, जो कर्मचारियों को भुगतान तेज करने के लिए कहते हैं।

एआई ने इनवॉइस फ्रॉड के लिए स्तर बढ़ा दिया है। यह तथ्य कि रणनीतियाँ अधिक कठिन से पता लगाने के लिए हो रही हैं, वास्तविक जोखिम पैदा कर रही है, खासकर उन संगठनों के लिए जो उच्च मात्रा में इनवॉइस संसाधित करते हैं। फिर भी, कई वित्त टीमें अभी भी जोखिम को कम करने के लिए एक अन्य युग के लिए निर्मित नियंत्रणों पर निर्भर हैं।

मैनुअल नियंत्रण आधुनिक इनवॉइस फ्रॉड के खिलाफ पर्याप्त नहीं हैं

वित्त टीमें धोखाधड़ी के खतरे के बावजूद निष्क्रिय नहीं बैठी हैं। अब तक, अधिकांश ने जोखिम को कम करने के लिए नियंत्रण स्थापित किए हैं, जैसे कि प्रत्येक इनवॉइस की मैनुअल रूप से समीक्षा करना, भुगतान से पहले कई अनुमोदकों की आवश्यकता होना, और एपी गतिविधि की नियमित ऑडिट या समीक्षा करना।

इन सभी नियंत्रणों में एक बात समान है कि वे मानव क्षमता और निर्णय पर निर्भर करते हैं। वे पारंपरिक धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए पर्याप्त हो सकते थे, जो अक्सर एक स्पष्ट समस्या के रूप में प्रस्तुत करता था, जैसे कि एक दोहरी इनवॉइस। लेकिन एआई-संचालित इनवॉइस फ्रॉड की विसंगतियां बहुत अधिक सूक्ष्म हैं, और स्वतंत्र रूप से, मैनुअल नियंत्रण अब पर्याप्त नहीं हैं।

वे मानव-निर्भर होने के कारण, पारंपरिक नियंत्रण त्रुटि-प्रवण हैं। आज, 50% वित्त टीमें प्रति माह 5,000 से अधिक इनवॉइस संसाधित करती हैं, और एक चौथाई 10,000 से अधिक प्रबंधित करती है। प्रति माह हजारों इनवॉइस की समीक्षा करना एक कठिन काम है, और जब थकान सेट हो जाती है, तो यहां तक कि सबसे दिलचस्प कर्मचारी भी सूक्ष्म असंगतताओं को याद कर सकते हैं।

जैसे-जैसे वॉल्यूम बढ़ता है, संगठन मानव शक्ति जोड़ने का सहारा ले सकते हैं, जो एक टिकाऊ दृष्टिकोण नहीं है। जब मानव शक्ति एक विकल्प नहीं है, तो टीमें कम से अधिक करने की कोशिश करती हैं। लेकिन जब टीमों को बढ़ती मात्रा के साथ गति और नियंत्रण बनाए रखने की उम्मीद की जाती है, तो जोखिम बढ़ जाता है।

जब पारंपरिक नियंत्रण एआई-संचालित इनवॉइस फ्रॉड के खिलाफ प्राथमिक रक्षा होते हैं, तो गति एक और बड़ी चुनौती है। एक बार एचसीएच लेन-देन शुरू हो जाने के बाद, संगठनों के पास इसे रद्द करने या उलटाव करने के लिए एक बहुत ही संकीर्ण खिड़की होती है। यदि उनके पास संभावित धोखाधड़ी का पता लगाने और तुरंत कार्रवाई करने के लिए उपकरण नहीं हैं, तो धन खो जा सकता है।

इन सभी चुनौतियों के साथ, यह वास्तव में कोई आश्चर्य नहीं है कि सीमित धोखाधड़ी का पता लगाना इतनी सारी वित्त टीमों के लिए एक शीर्ष निराशा है।

एआई सबसे शक्तिशाली रक्षा रेखा बन रहा है

एआई इनवॉइस फ्रॉड की बढ़ती प्रचलन और जटिलता के लिए बड़े पैमाने पर जिम्मेदार है। लेकिन यह भी इसके खिलाफ बचाव के लिए सबसे शक्तिशाली उपकरणों में से एक बन रहा है।

मैनुऐल समीक्षा एक इनवॉइस पर एक समय में केंद्रित हो सकती है, जो स्पष्ट मुद्दों का पता लगाने के लिए पर्याप्त हो सकती है। लेकिन पूरे संदर्भ के बिना, यह सूक्ष्म विसंगतियों का पता लगाना कठिन है जो एआई-संचालित इनवॉइस फ्रॉड का संकेत दे सकता है। इसके परिणामस्वरूप, टीमें समस्या का पता तब तक नहीं लगा सकती हैं जब तक कि बहुत देर नहीं हो जाती। लेकिन तब तक, नुकसान हो चुका होता है।

एआई, दूसरी ओर, प्रत्येक इनवॉइस का विश्लेषण कर सकता है जो इसके पहले आया था। यह सीखता है कि “सामान्य” क्या दिखता है और संभावित मुद्दों का पता लगा सकता है, जैसे कि बिलिंग पैटर्न, समय, और बैंकिंग जानकारी जो अपेक्षित मानकों से बाहर हैं। यदि कुछ संदिग्ध पता चलता है, तो टीमों को वास्तविक समय में सूचित किया जाता है ताकि वे समीक्षा कर सकें और अगले कदम तय कर सकें।

एआई वृद्धि के लिए भी स्केल कर सकता है। मानव की तरह, यह कognitive थकान का सामना नहीं करता है। यह प्रत्येक इनवॉइस पर एक उच्च स्तर की जांच लगा सकता है, चाहे कंपनी 500 या 5,000 प्रोसेस करे, बिना भुगतान चक्र को धीमा किए।

स्थिर नियम-आधारित नियंत्रणों के विपरीत, एआई समय के साथ लगातार सीख सकता है। जैसे-जैसे यह प्रत्येक विक्रेता के लिए सामान्य व्यवहार की गहरी समझ विकसित करता है, यह असामान्य गतिविधि का पता लगाने में अधिक प्रभावी होता है जो इनवॉइस फ्रॉड का सुझाव दे सकता है।

मानव निर्णय अभी भी पहेली का एक महत्वपूर्ण टुकड़ा है

जबकि एआई एआई-संचालित इनवॉइस फ्रॉड का पता लगाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है, मानव निर्णय हमेशा आवश्यक होगा। एआई असामान्य पैटर्न की पहचान कर सकता है और उन इनवॉइस को झंडा दिखा सकता है जिन्हें करीब से समीक्षा की आवश्यकता है, लेकिन अंत में, लोग संदर्भ की समीक्षा करने और निर्णय लेने के लिए जिम्मेदार होते हैं।

एआई एपी पेशेवरों को बदलने के बजाय उनका ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है जहां यह वास्तव में आवश्यक है। इसके बजाय प्रत्येक इनवॉइस की समीक्षा करने के, टीमें उच्च-जोखिम वाले लेन-देन और संभावित अपवादों पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं। जब संगठन इस दृष्टिकोण को अपनाते हैं, तो वे नियंत्रण बनाए रखने, संभावित खतरों का तुरंत सामना करने और वित्त टीमों को रणनीतिक कार्य और विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करने में बेहतर होते हैं।

निष्कर्ष

एआई ने इनवॉइस फ्रॉड के लिए स्तर बढ़ा दिया है, जिससे संदिग्ध गतिविधि को वैध लेन-देन से अलग करना मुश्किल हो जाता है। जो संगठन केवल मैनुअल नियंत्रणों पर निर्भर हैं जो एक सरल समय के लिए बनाए गए थे, वे जोखिम को रोकने के लिए व्यवसाय को धीमा किए बिना इसे बढ़ाते जा रहे हैं।

जैसे-जैसे एआई-संचालित फ्रॉड रणनीतियाँ अधिक परिष्कृत होती जा रही हैं और इनवॉइस की मात्रा बढ़ती जा रही है, वित्त टीमों को उन उपकरणों की आवश्यकता है जो बड़े पैमाने पर सूक्ष्म विसंगतियों का पता लगा सकते हैं। एआई-संचालित पता लगाने को मानव निर्णय के साथ जोड़कर, संगठन नियंत्रण को त्यागने के बिना तालमेल बिठा सकते हैं।