Dr. Akhil Sahai, Chief Product Officer, Kanverse.ai Dr. Akhil Sahai Chief Product Officer, Kanverse.ai

AIと自動化：AP不正行為との戦いの武器

Akhil Sahai、Kanverseのチーフプロダクトオフィサー不正行為は、企業に年間収益の約5％の損失をもたらします。 Association of Certified Fraud Examiners（ACFE）は最近の報告書で指摘しています。不正行為者は、Accounts Payable（AP）部門を見て、そこにドル記号を見ています。なぜなら、不正行為を防ぐためのコントロールが十分に整備されていないからです。このビジネス機能は支払いを処理するため、悪意のある攻撃を受ける可能性があります。AP不正行為は、いくつかの典型的なパターンに分類できます。幸いなことに、企業はこれらのリスクを軽減するための措置を講じることができます。存在しないベンダー大多数の企業は、安定したベンダーと取引を行っています。ルーチンな購入を行い、支払いはしばしば十分な検査と審査なしに事前に承認されます。しかし、偽の会社は実際のベンダーを模倣し、偽の請求書を送ることができます。この偽の請求書は検出が難しい場合があります。また、1件あたり10万ドルかかる可能性があります。ACによると、内部からも脅威が来る可能性があります。従業員が偽のベンダーを作成し、偽の請求書を送ることができます。オレゴン州の女性が、約15年間で会社から数百万ドルを横領したという例があります。存在しない商品の請求同様に、不正行為者は従業員と協力して、会社が受け取っていない商品やサービスに対する支払い依頼を作成し、処理された支払いを自分で保持することができます。オハイオ州の元ホンダ従業員が、会社から75万ドルを詐取したという事件があります。無対象の請求時々、ベンダーは意図的に新しい行項目を追加して、請求される金額を増やします。APプロセスが手動で動作し、請求書のボリュームが急増した場合、これらの誤って追加された行項目は検出されない可能性があります。その結果、会社は過大請求されることになります。時々、同じ請求書に基づいて複数のベンダー支払いが処理されることがあります。これは、システム内に同じ請求書の複数のコピーがある場合や、APチームメンバーが誤ってすべてのコピーに対して支払いを開始した場合に発生する可能性があります。どのような理由であっても、会社に悪影響を及ぼす可能性があります。自動化で不正行為と戦う不幸な傾向は、AP部門を標的にする新しい詐欺方法が急速に登場していることです。幸いなことに、AIを搭載した技術の進歩により、企業は予防戦略を開発し、リスクを軽減することができます。自動化とAI/MLは、不正行為に対処するためのいくつかの重要な機能を提供します。これらには、次のものがあります。承認ワークフローの自動化自動化により、各ステージで実行されたアクションのデジタルトレイルが残り、コンプライアンスが確保されます。自動化された承認により、時間のかかる手動承認プロセスが削減されます。トレーニングと認識の向上により、悪意のある意図を阻止することができます。AIを搭載した請求書レビューの自動化請求書の重要な保護を開発するために、調達段階で生成された重要なドキュメントをマッチングする必要があります。これには、請求書の行項目情報を購入注文の詳細とマッチングすること、商品やサービスが配達されたことを確認するための受領書のレビュー、ベンダーとの他のコミュニケーションのスキャンが含まれます。手動で行うと数日かかる場合がありますが、AIを搭載した自動化を導入すると、整个照合サイクルが数分で完了することができます。従業員の悪意の監視と追跡内部でAP不正行為を犯す者は、単独または小グループで行動し、運用に関する戦略的な情報を入手します。従業員の関与をリアルタイムで追跡および監視できる技術システムを使用することで、悪意のある行動や意図を阻止することができます。また、従業員のトレーニングも重要です。ロイヤリティプログラムを構築することで、倫理的な行動への道筋を示すことができます。デジタルソリューションによるコンプライアンスの強化企業は、請求書処理ワークフローの全体をデジタル化することで、AP不正行為を軽減することができます。デジタル化により、アクションがタイムスタンプで調整され、システム監査に使用できます。システムは自動化されたレポートを生成するように設計できます。ここで、従業員の活動が監視され、改善が必要な領域が特定できます。また、リアルタイムのアラートにより、管理者はプロセス操作に関する包括的な洞察を得ることができます。ベンダーマッチング機能の構築初期段階で偽の会社が生成した請求書を検出することは、損害を防ぐために非常に重要です。検出は、ファジー・マッチング・テクノロジーを使用して行うことができます。ここで、システムは複数のリポジトリをスキャンし、既存のベンダー・データベースを調べ、さまざまなドキュメントをチェックして偽物を検出します。古典的な問題に対する現代の解決策不正行為の場合、意志があれば方法もあります。内部または外部から不正行為を犯す意図を持つ者は、新しい方法で不正行為を犯し続けるでしょう。しかし、企業は、MLと自動化が不正行為を根絶するタスクに十分であることを安心できます。AP部門にこれらのテクノロジーを追加することで、不正行為の検出と防止を支援できます。APチームは、より退屈でない、よりビジネスに焦点を当てたタスクにシフトし、組織はお金と手間を節約することができます。企業は、MLと自動化が不正行為を根絶するタスクに十分であることを安心できます。AP部門にこれらのテクノロジーを追加することで、不正行為の検出と防止を支援できます。APチームは、より退屈でない、よりビジネスに焦点を当てたタスクにシフトし、組織はお金と手間を節約することができます。