Mengapa Penipuan Faktur yang Ditenagai AI Semakin Sulit Dideteksi

Penipuan faktur tidaklah baru. Ini adalah sesuatu yang selalu ada di radar tim keuangan di seluruh industri. Namun, munculnya kecerdasan buatan (AI) meningkatkan risiko, terutama bagi organisasi yang terus mengandalkan kontrol yang dibangun untuk era lain.

Ironisnya, sementara AI sebagian besar bertanggung jawab atas ancaman penipuan faktur yang meningkat, AI juga menjadi salah satu alat paling kuat untuk melawan penipuan tersebut.

Penipuan faktur meningkat

Sebuah survei terbaru dari lebih dari 250 profesional keuangan menemukan bahwa 41% telah mengalami penipuan faktur atau pembayaran berlebih dalam 12 bulan terakhir. Sementara risiko tinggi di seluruh industri, risiko ini sangat umum di kalangan tim keuangan kesehatan dan ritel.

Fakta bahwa lebih dari empat dari sepuluh organisasi telah mengalami penipuan faktur baru-baru ini cukup mengejutkan. Namun, yang lebih mengkhawatirkan adalah bahwa angka sebenarnya kemungkinan besar lebih tinggi, mengingat bahwa penipuan sering tidak terdeteksi sampai kerusakan sudah terjadi. Dalam beberapa kasus, penipuan tidak pernah terdeteksi sama sekali.

Setiap insiden penipuan faktur dapat menyebabkan kerusakan keuangan yang signifikan bagi bisnis. Ini tidak hanya berdampak pada konsekuensi regulasi dan kepercayaan stakeholder internal dan eksternal.

Namun, mengapa penipuan faktur menjadi semakin umum dan merusak? Sementara ada banyak faktor, evolusi cepat dan ketersediaan luas AI sebagian besar bertanggung jawab.

Taktik penipuan berkembang dengan cepat

Di masa lalu, penipuan faktur memerlukan tingkat keahlian teknis tertentu. Namun, bahkan penipu yang paling berpengalaman cenderung mengandalkan skema sederhana dan pola yang dapat diprediksi. Akibatnya, penipuan sering kali mudah dideteksi dan dihentikan oleh tim keuangan. Misalnya, seorang penipu mungkin membuat dan mengirimkan faktur palsu, tetapi dalam sebuah barisan, jelas bahwa itu tidak sah.

Hari ini, semua itu berubah dengan cepat. Siapa saja dengan alat dan informasi yang tepat dapat melakukan taktik penipuan faktur yang halus, canggih, dan sulit dideteksi.

AI, yang dulunya hanya digunakan oleh pengguna yang sangat terampil, sekarang tersedia secara luas. Tingkat adopsi juga tinggi, karena konsumen menemukan banyak kasus penggunaan dalam kehidupan sehari-hari. Faktanya, sebuah survei terbaru dari Federal Reserve Bank of St. Louis menemukan bahwa 54,6% dari dewasa AS berusia 18-64 tahun menggunakan AI generatif dalam kehidupan pribadi atau profesional (atau keduanya). Ini meningkat penuh 10 poin persentase dari tahun sebelumnya.

Pada saat yang sama, penipu memiliki akses ke lebih banyak informasi daripada sebelumnya. Pencarian cepat dapat dengan mudah menemukan informasi publik seperti data perusahaan, kemitraan vendor, dan detail karyawan.

Penipu dapat memasukkan informasi tersebut ke dalam alat AI generatif untuk membuat faktur dan tanda terima yang mirip dengan dokumen bisnis yang sah. Merek vendor, format, riwayat faktur, dan pola pembayaran dapat direplikasi dengan akurasi yang luar biasa. Penipu juga dapat menggabungkan dokumen tersebut dengan komunikasi yang dihasilkan AI atau dipalsukan yang tampaknya berasal dari eksekutif perusahaan, yang mendorong staf untuk mempercepat pembayaran.

AI telah meningkatkan standar penipuan faktur. Fakta bahwa taktik tersebut semakin sulit dikenali membuat risiko yang nyata, terutama bagi organisasi yang memproses volume faktur yang tinggi. Namun, banyak tim keuangan masih mengandalkan langkah pencegahan yang dibangun untuk lingkungan risiko yang sangat berbeda.

Kontrol manual tidak cukup untuk melawan penipuan faktur modern

Tim keuangan tentu tidak diam saat ancaman penipuan faktur muncul. Sampai saat ini, sebagian besar telah membangun kontrol untuk mengurangi risiko, seperti meninjau setiap faktur secara manual, memerlukan beberapa pemberi persetujuan sebelum pembayaran, dan melakukan audit atau tinjauan periodik dari aktivitas AP.

Apa yang dimiliki semua kontrol ini adalah ketergantungan pada kapasitas dan penilaian manusia. Mereka mungkin cukup baik untuk mendeteksi penipuan tradisional, yang sering kali muncul sebagai masalah yang jelas, seperti faktur ganda. Namun, anomali penipuan faktur yang ditenagai AI jauh lebih halus, dan kontrol manual saja tidak cukup.

Karena kontrol manual bergantung pada manusia, kontrol tersebut rentan terhadap kesalahan. Hari ini, 50% tim keuangan memproses 5.000 atau lebih faktur per bulan, dan seperempat mengelola lebih dari 10.000. Meninjau ribuan faktur setiap bulan sangat melelahkan, dan ketika kelelahan mulai terasa, bahkan karyawan yang paling rajin dapat melewatkan inkonsistensi yang halus.

Ketika volume meningkat, organisasi mungkin bergantung pada menambahkan jumlah karyawan, sebuah pendekatan yang tidak berkelanjutan. Ketika penambahan karyawan tidak memungkinkan, tim melakukan yang terbaik untuk melakukan lebih dengan sedikit. Namun, ketika tim diharapkan mempertahankan kecepatan dan kontrol saat volume tumbuh, risiko meningkat.

Ketika kontrol tradisional adalah pertahanan utama melawan penipuan faktur yang ditenagai AI, kecepatan adalah tantangan besar lainnya. Setelah transaksi ACH dimulai, organisasi memiliki jendela waktu yang sangat sempit untuk membatalkan atau meminta pembatalan. Jika mereka tidak memiliki alat untuk mendeteksi potensi penipuan dan mengambil tindakan segera, dana mungkin hilang selamanya.

Dengan semua tantangan ini, tidak mengherankan bahwa deteksi penipuan yang terbatas adalah frustrasi utama bagi banyak tim keuangan.

AI menjadi garis pertahanan terkuat

AI sebagian besar bertanggung jawab atas peningkatan prevalensi dan kesophistikasian penipuan faktur. Namun, AI juga menjadi salah satu alat paling kuat untuk mencegah penipuan tersebut dalam skala besar.

Tinjauan manual fokus pada satu faktur pada satu waktu, yang mungkin cukup baik untuk mendeteksi masalah yang jelas. Namun, tanpa konteks yang lengkap, sulit untuk mendeteksi anomali yang halus yang mungkin menunjukkan penipuan faktur yang ditenagai AI. Akibatnya, tim mungkin tidak menyadari masalah sampai setelah kerusakan sudah terjadi. Namun, pada saat itu, sudah terlambat untuk membalikkan kerusakan.

AI, di sisi lain, dapat menganalisis setiap faktur dalam konteks semua yang sebelumnya. AI mempelajari apa yang “normal” dan dapat mendeteksi potensi masalah, seperti pola penagihan, waktu, dan informasi perbankan yang jatuh di luar norma yang diharapkan. Jika ada yang mencurigakan terdeteksi, tim diberitahu secara real-time sehingga mereka dapat meninjau dan menentukan langkah selanjutnya.

AI juga dapat menskalakan untuk mendukung pertumbuhan. Tidak seperti manusia, AI tidak menghadapi kelelahan kognitif. AI dapat menerapkan tingkat pemeriksaan yang tinggi pada setiap faktur, apakah perusahaan memproses 500 atau 5.000, tanpa memperlambat siklus pembayaran.

Tidak seperti kontrol berbasis aturan statis, AI dapat terus belajar seiring waktu. Ketika AI mengembangkan pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku normal untuk setiap vendor, AI menjadi lebih efektif dalam mendeteksi aktivitas yang tidak biasa yang mungkin menunjukkan penipuan faktur.

Pertimbangan manusia masih menjadi bagian kritis dari teka-teki.

Sementara AI dapat memainkan peran penting dalam mendeteksi penipuan faktur yang ditenagai AI, pertimbangan manusia akan selalu penting. AI dapat mengidentifikasi pola yang tidak biasa dan menandai faktur yang memerlukan tinjauan lebih dekat. Namun, pada akhirnya, orang-orang bertanggung jawab untuk meninjau konteks dan membuat keputusan.

Daripada menggantikan profesional AP, AI membantu mereka fokus perhatian mereka di mana benar-benar diperlukan. Alih-alih menghabiskan waktu untuk meninjau setiap faktur, tim dapat berkonsentrasi pada transaksi berisiko tinggi dan pengecualian potensial. Ketika organisasi mengambil pendekatan ini, mereka lebih baik dalam mempertahankan kontrol, mengatasi ancaman potensial segera, dan membebaskan tim keuangan untuk fokus pada pekerjaan strategis dan analisis.

Kesimpulan

AI telah meningkatkan standar penipuan faktur, membuat aktivitas yang mencurigakan lebih sulit dibedakan dari transaksi yang sah. Organisasi yang hanya mengandalkan kontrol manual yang dibangun untuk zaman yang lebih sederhana akan menemukan bahwa mereka semakin sulit untuk mencegah risiko tanpa memperlambat bisnis.

Ketika taktik penipuan yang ditenagai AI menjadi lebih canggih dan volume faktur terus tumbuh, tim keuangan memerlukan alat yang dapat mendeteksi anomali yang halus dalam skala besar. Dengan menggabungkan deteksi yang didorong oleh AI dengan pertimbangan manusia, organisasi dapat mempertahankan kecepatan tanpa mengorbankan kontrol.