Custom ist wie Custom. Und traditionell ist in vielen Finanzorganisationen der Schutz vor Betrug im selben mentalen Bereich wie Versicherungsprämien und Prüfungsgebühren angesiedelt; etwas Notwendiges, Umsichtiges und grundsätzlich Defensives.
Doch da B2B-Zahlungen immer schneller auf digitale Schienen über ACH, virtuelle Karten, Echtzeitzahlungen, grenzüberschreitende Plattformen und sogar Stablecoins verlagert werden, scheint dieser Rahmen veraltet zu sein.
Im Gegensatz zu Verbraucherbetrug, der für Schlagzeilen und behördliche Aufmerksamkeit sorgt, findet B2B-Betrug oft im Hintergrund statt. Die Kompromittierung geschäftlicher E-Mails, Betrugsversuche bei Anbietern, Kontoübernahmen und Rechnungsmanipulationen führen selten zu dramatischen Verlusten innerhalb eines Tages. Stattdessen schmälern sie im Laufe der Zeit die Rentabilität, verzerren die Finanzdaten und erschweren Prognosen.
Für CFOs können diese Verluste dort treffen, wo es am meisten weh tut: bei ihren operativen Margen und der Vorhersehbarkeit ihres Cashflows.
Angesichts des heutigen operativen Hintergrunds von knappem Kapital, volatilen Lieferketten und erhöhtem Cyberrisiko greifen CFOs auf Instrumente zur Betrugsbekämpfung zurück, um Einnahmen zu sichern, Gewinnverluste zu verhindern und den Cashflow zu stabilisieren.
Siehe auch: Warum Unternehmen Schecks durch virtuelle Karten und ACH ersetzen
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Die versteckte Margenerosion im B2B-Zahlungsverkehr
Die Digitalisierung hat das Kalkül sowohl beim B2B-Zahlungsbetrug als auch bei seiner Prävention verändert. Wenn das Zahlungsvolumen zunimmt und die Prozesse skalieren, können kleine prozentuale Verbesserungen bei der Betrugsprävention zu einer erheblichen Einsparung von Greenback führen.
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Dieselbe Technologie, die eine schnellere Abwicklung und breitere Lieferantennetzwerke ermöglicht, erzeugt auch Datenverluste – Transaktionsverläufe, Verhaltensmuster, Netzwerksignale –, die zur proaktiven Verteidigung der Margen genutzt werden können.
Anstatt zu fragen: „Wie viel sollten wir ausgeben, um die Vorschriften einzuhalten?“ CFOs fragen: „Wie hoch ist das erwartete Verlustrisiko bei unseren Zahlungsströmen, und wie verhält sich das im Vergleich zu den Kosten für erweiterte Kontrollen?“ Das ist eine grundsätzlich andere Frage. Dabei wird davon ausgegangen, dass das Betrugsrisiko durch strategische Investitionen quantifizierbar und beherrschbar ist.
Der “Stand der Betrugs- und Finanzkriminalität in den Vereinigten Staaten im Jahr 2025” Bericht von PYMNTS Intelligence, erstellt in Zusammenarbeit mit Blockfanden heraus, dass quick sieben von zehn Finanzinstituten ihre Ausgaben für die Betrugserkennung im Vergleich zum Vorjahr erhöhten, und 46 % gaben an, dass Betrugsprogramme ausgefeilter geworden seien. Die Kosten stellen immer weniger ein Investitionshindernis dar, da Unternehmen die Betrugstechnologie zunehmend als Kerninfrastruktur und nicht als optionales Improve betrachten.
In neu entstehenden Rahmenwerken werden Betrugskontrollen neben Initiativen zur Optimierung des Betriebskapitals und zur Beschaffungseinsparung bewertet. Eine neue Authentifizierungsschicht oder ein KI-basiertes Anomalieerkennungssystem wird nicht nur nach ihrem Preis beurteilt, sondern auch nach ihrem Potenzial, erwartete Verluste zu reduzieren, Versicherungsprämien zu senken und Prüfungsergebnisse zu verbessern. In diesem Fall kann sich die Diskussion von der Kostendämpfung auf den Werterhalt verlagern.
Siehe auch: Wie KI die Instruments, denen CFOs bereits vertrauen, auf Hochtouren bringt
Schutz der Einnahmen in einer Plattformökonomie
Da der B2B-Handel zunehmend plattformbasiert wird, verwalten Unternehmen nicht nur interne Zahlungsströme; Sie orchestrieren Ökosysteme aus Käufern, Lieferanten und Partnern. In diesen Umgebungen ist Vertrauen die Währung.
Die Digitalisierung des B2B-Zahlungsverkehrs hat eine Fülle von Daten geschaffen, die in einen Verteidigungsgraben umgewandelt werden können. Transaktionsverläufe offenbaren Muster im Verhalten von Anbietern, während Timing- und Frequenzsignale Anomalien aufzeigen können und Erkenntnisse auf Netzwerkebene verdächtige Cluster identifizieren können, bevor es zu Verlusten kommt.
Die Wertschöpfung aus diesen Daten erfordert jedoch eine bewusste Strategie. CFOs arbeiten zunehmend mit CIOs und Knowledge-Science-Groups zusammen, um sicherzustellen, dass Zahlungsdaten strukturiert, zugänglich und analysierbar sind.
Wenn diese Systeme intestine konzipiert sind, können sie mehr als nur betrügerische Transaktionen blockieren. Sie offenbaren Prozessineffizienzen, doppelte Zahlungen und Richtlinienverstöße, die ebenfalls die Margen schmälern. Dieselben Analysen, die externe Bedrohungen erkennen, können interne Lecks aufdecken.
Der neueste PYMNTS Intelligence-Bericht, „Vom Experiment zum Imperativ: US-Produktführer setzen auf Gen AI„Erfasst diesen Dreh- und Angelpunkt intestine. 87 % der Produktführer gehen mittlerweile davon aus, dass KI die Betrugserkennung verbessern wird, 85 % prognostizieren eine bessere Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und 83 % gehen von einer stärkeren Datensicherheit aus.
Das wird immer wichtiger. Während sich die Rolle des CFO weiterentwickelt, entwickeln sich auch die Kennzahlen, die den Erfolg definieren, weiter. Über den Gewinn je Aktie und den freien Cashflow hinaus wird zunehmend auf die Widerstandsfähigkeit geachtet, additionally darauf, wie intestine ein Unternehmen Schocks verkraften kann, ohne seine Strategie zu entgleisen.
Wenn Betrugsschutz als Finanzstrategie konzipiert ist, kann er mehr bewirken, als nur das Risiko zu reduzieren. Es kann die Marge schützen, die Liquidität stabilisieren und das Fundament stärken, auf dem das Wachstum aufbaut.
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