AI และการอัตโนมัติ: อาวุธในการต่อสู้กับการฉ้อโกง AP

โดย Akhil Sahai, ประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ Kanverse

การฉ้อโกงทำให้ธุรกิจสูญเสียรายได้ประมาณ 5% ต่อปี ตามรายงานล่าสุดของ สมาคมผู้สอบการฉ้อโกง (ACFE) ผู้ฉ้อโกงจะมองเห็นแผนก Accounts Payable (AP) และเห็นเครื่องหมายดอลลาร์เพราะมีการควบคุมที่ไม่ดีในการป้องกันการโจมตี เนื่องจากฟังก์ชันทางธุรกิจนี้จัดการการชำระเงิน จึงเปิดกว้างสำหรับการโจมตีจากผู้กระทำผิด

การฉ้อโกง AP แบ่งออกเป็นรูปแบบทั่วไปบางอย่าง ซึ่งเราจะตรวจสอบด้านล่าง ข่าวดีคือมีมาตรการที่องค์กรสามารถดำเนินการเพื่อลดความเสี่ยงของการเกิดเหตุการณ์เหล่านี้

ผู้ขายที่ไม่มีอยู่จริง

ธุรกิจส่วนใหญ่ทำธุรกิจกับผู้ขายและซัพพลายเออร์ที่มั่นคง พวกเขาทำการซื้อตามปกติ และการชำระเงินมักได้รับการอนุมัติล่วงหน้าโดยไม่มีการตรวจสอบและพิจารณามากนัก แต่บริษัทปลอมสามารถเลียนแบบผู้ขายที่แท้จริงและส่งใบแจ้งหนี้ปลอม และการเรียกเก็บเงินปลมนี้อาจเป็นการตรวจจับได้ยาก มัน cũngมีค่าใช้จ่ายสูง – มันสามารถมีค่าใช้จ่าย 100,000 ดอลลาร์ต่อกรณี ตาม AC

การคุกคามประเภทนี้สามารถมาจากภายในได้เช่นกัน เป็นไปได้ที่พนักงานจะสร้างผู้ขายปลอมและส่งใบแจ้งหนี้ปลอม ตัวอย่างเช่น ผู้หญิงจากโอเรกอนฉ้อโกงเงินหลายล้านจากบริษัทของเธอเป็นเวลาเกือบ 15 ปี

ใบเรียกเก็บเงินสำหรับสินค้าที่ไม่มีอยู่

ในทำนองเดียวกัน ผู้ฉ้อโกงอาจร่วมมือกับพนักงานเพื่อสร้างคำขอการชำระเงินสำหรับสินค้า/บริการที่บริษัทไม่ได้รับ และเก็บเงินชำระเงินที่ดำเนินการแล้วสำหรับตัวเอง นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับพนักงานคนหนึ่งของฮอนด้าในโอไฮโอ ซึ่งฉ้อโกงบริษัท 750,000 ดอลลาร์

คิดเงินโดยไม่มีเหตุผล

บางครั้ง ผู้ขายอาจเพิ่มรายการสินค้าใหม่เพื่อเพิ่มจำนวนเงินที่ต้องจ่าย เมื่อกระบวนการ AP ขับเคลื่อนด้วยมือและประสบกับการเพิ่มขึ้นของปริมาณใบแจ้งหนี้ รายการเพิ่มเติมที่ไม่ถูกต้องเหล่านี้อาจไม่ถูกสังเกตเห็น และส่งผลให้บริษัทถูกเรียกเก็บเงินมากเกินไป

บางครั้ง การชำระเงินหลายรายการจะถูกดำเนินการตามใบแจ้งหนี้เดียวกัน ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้เมื่อมีหลายสำเนาของใบแจ้งหนี้เดียวกันอยู่ในระบบและสมาชิกในทีม AP (โดยไม่ตั้งใจ) เริ่มการชำระเงินสำหรับสำเนาทั้งหมด มันสามารถเกิดขึ้นได้จากความผิดพลาดง่ายๆ หรือความตั้งใจที่ชั่วร้าย ไม่ว่าในกรณีใดก็ตาม มันสามารถส่งผลเสียต่อบริษัทได้

การต่อสู้กับการฉ้อโกงด้วยการอัตโนมัติ

แนวโน้มที่ไม่ดีคือการปรากฏตัวของวิธีการฉ้อโกง AP ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ขอบคุณความก้าวหน้าในเทคโนโลยี AI ที่มีพลัง ทำให้บริษัทสามารถพัฒนาแนวทางปฏิบัติในการป้องกันและลดความเสี่ยงได้ การอัตโนมัติและ AI/ML สามารถจัดการกับการฉ้อโกงด้วยฟังก์ชันหลักหลายอย่าง ซึ่งรวมถึง:

การอนุมัติแบบอัตโนมัติ

การอัตโนมัติทำให้การปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นไปโดยการปล่อยเส้นทางดิจิทัลของการกระทำที่ดำเนินการในแต่ละขั้นตอน การอนุมัติแบบอัตโนมัติจะลดเวลาในการดำเนินการอนุมัติแบบมือ การฝึกอบรมและการสร้างความตระหนักสามารถช่วยขัดขวางความตั้งใจที่ชั่วร้าย

การตรวจสอบใบแจ้งหนี้แบบอัตโนมัติด้วย AI

การตรวจสอบเอกสารหลักซึ่งสร้างขึ้นระหว่างขั้นตอนการซื้อเป็นสิ่งจำเป็นในการพัฒนาการป้องกันการฉ้อโกง AP ที่จำเป็น ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบรายการสินค้าในใบแจ้งหนี้กับรายละเอียดการสั่งซื้อ การตรวจสอบใบเสร็จเพื่อให้แน่ใจว่าสินค้าและบริการได้รับการส่งมอบ และมักจะเกี่ยวข้องกับการสแกนการสื่อสารอื่นๆ กับผู้ขาย มันสามารถใช้เวลาสองสามวันเมื่อทำด้วยมือ แต่ด้วยการนำ AI มาใช้ในการอัตโนมัติ ทั้งวงจรการปรองดองสามารถเกิดขึ้นได้ภายในไม่กี่นาที

การตรวจสอบและติดตามความตั้งใจที่ไม่ดีของพนักงาน

คนภายในที่ทำการฉ้อโกง AP มักจะทำงานคนเดียวหรือเป็นกลุ่มเล็กๆ หลังจากได้รับข้อมูลเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับการดำเนินงาน การใช้ระบบเทคโนโลยีที่สามารถติดตามและตรวจสอบการมีส่วนร่วมของพนักงานแบบเรียลไทม์สามารถขัดขวางพฤติกรรมและความตั้งใจที่ชั่วร้ายได้ ขอบคุณความสามารถในการตรวจจับความผิดปกติ การฝึกอบรมพนักงานในพื้นที่นี้ก็มีความสำคัญเช่นกันในการเพิ่มความตระหนัก การสร้างโปรแกรมความภักดีสามารถช่วยสร้างเส้นทางสู่การกระทำที่มีจริยธรรม

การบังคับใช้การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้วยโซลูชั่นดิจิทัล

องค์กรสามารถลดการฉ้อโกง AP ได้โดยการแปลงกระบวนการประมวลผลใบแจ้งหนี้ทั้งหมดให้เป็นดิจิทัล การแปลงเป็นดิจิทัลจะปรับให้เหมาะสมกับการกระทำพร้อมกับเครื่องหมายเวลา ซึ่งสามารถใช้ในการตรวจสอบระบบได้ในภายหลัง ระบบเหล่านี้สามารถออกแบบเพื่อสร้างรายงานอัตโนมัติ – โดยที่กิจกรรมของพนักงานสามารถติดตามได้ และพื้นที่ที่ต้องการปรับปรุงสามารถระบุได้ นอกจากนี้ การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการดำเนินงานของกระบวนการแก่ผู้ดูแลระบบ

การสร้างความสามารถในการจับคู่ผู้ขาย

มันสำคัญมากที่จะตรวจจับใบแจ้งหนี้ที่สร้างโดยบริษัทปลอมที่ขั้นตอนแรก ก่อนที่จะเกิดความเสียหาย การตรวจจับสามารถทำได้ผ่านเทคโนโลยีการจับคู่แบบคลุมเครือ ซึ่งระบบสแกนหลายๆ พื้นที่เก็บข้อมูล ตรวจสอบฐานข้อมูลผู้ขายที่มีอยู่ และตรวจสอบเอกสารต่างๆ เพื่อตรวจจับปลอม

โซลูชันสมัยใหม่สำหรับปัญหาที่เก่าแก่

ในแง่ของการฉ้อโกง ที่ที่มีเจตนา มีทาง ในส่วนของบุคคลภายในและภายนอกที่ตั้งใจจะขโมยจากคุณจะยังคงคิดค้นวิธีการใหม่ๆ ในการทำเช่นนั้น แต่บริษัทสามารถมั่นใจได้ว่า ML และการอัตโนมัติสามารถจัดการกับการฉ้อโกงได้ การเพิ่มเทคโนโลยีเหล่านี้เข้าไปในแผนก AP ของคุณจะช่วยในการค้นหาและป้องกันการฉ้อโกง ทีม AP สามารถเปลี่ยนไปสู่งานที่ไม่จำเจและเน้นธุรกิจมากขึ้น และองค์กรของคุณจะประหยัดเงินและความยุ่งยากได้