Betrug stellt weiterhin eine große Herausforderung für AP -Groups (AC -Groups (AP) für Konten. Untersuchungen zeigen, dass 68% der Organisationen mindestens begegnet sind Ein Betrugsversuch Im Jahr 2024, wobei AP -Betrug eine Vielzahl von Formen annahm, darunter Phishing -Angriffe, Kontoübernahmen und Rechnungsbetrug. Darüber hinaus werden Betrüger schnell anspruchsvoller, wenn sie Zugang zu Betrugswaffen erhalten, die mit Hilfe der künstlichen Intelligenz (KI) hergestellt wurden. In den letzten Jahren sind Ai-Technology Deepfakes und Imitationen zu größten Bedrohungen geworden, wobei quick zwei Drittel von Unternehmen das sagen, das Generative Ai (Genai) macht Betrug gefährlicher als je zuvor.
Gegen diese Angriffe erweisen sich die manuellen Werkzeuge und Abwehrkräfte des traditionellen AP, obwohl sie immer noch von den meisten Unternehmen geführt werden, sich als äußerst unzureichend. Wenn es um Betrug geht, ist AI jedoch ein zweischneidiges Schwert. Als schlechte Akteure die Technologie für betrügerische Ziele zunehmend nutzen, wehren sich AP-Abteilungen mit eigenen KI-gesteuerten Instruments. AI-betriebene Betrugserkennung und automatisierte Systeme verringern das menschliche Fehler, verbessern die Sicherheit, sorgen für die Einhaltung der regulatorischen und bieten eine bessere Sichtbarkeit und Kontrolle. Diese Systeme ermöglichen es, überall und in welcher Type, in dem sie entstehen, zu erfüllen und zu besiegen und zu besiegen.
Eine wachsende Bedrohung: Betrug mit Ai-Generata
Betrug ist ein ständiger Kampf um AP -Abteilungen, aber Genai hat Techniken wie Deepfakes und Identifikationen eingeführt, die Betrug noch gefährlicher machen.
Genai hat Betrugstechniken und Risiken revolutioniert.
Neue Forschung von TrustPair zeigt einen dramatischen Anstieg Cyberfraud In den Vereinigten Staaten im vergangenen Jahr, als 90% der Unternehmen ins Visier genommen wurden – gegenüber 79% im Jahr 2023. Der Bericht führt diesen Anstieg auf die zunehmende Einführung der weit verbreiteten KI -Technologie durch Betrugsbetrüter auf, um ausführliche Social -Engineering -Angriffe zu steigern. Instruments wie Chatgpt und andere ermöglichen Betrügern, „Deepfakes“ zu generieren und zu senden oder die Identität von Anbietern oder Zahlungsanbietern per E -Mail, Sprachnachrichten oder sogar Videoanrufe zu überzeugen. Enterprise -E -Mail -Kompromisse (BEC) wurde als Prime -Betrugstechnik, die von 63% der Unternehmen berichtet wurde – ein Anstieg von 103% gegenüber dem Vorjahr.
90%
von US -Firmen wurden von ins Visier genommen von Cyberfraud im Jahr 2024.
Eine Basware -Studie bestätigte, dass 62% der CFOs siehe Genai als Hauptvertreter zum Anstieg des AP -Betrugs. Weitere 34% gaben an, dass es die Prime -Problem -AP -Abteilungen vor allem für Unternehmen, die sich auf manuelle Betrugsverhütung stützen, mit diesen sich entwickelnden Techniken Schritt halten.
In direktem Ergebnis erreichten die finanziellen Auswirkungen des Betrugs im vergangenen Jahr beispiellose Niveau.
Die TrustPair -Forschung ergab, dass von den US -Unternehmen, die im Jahr 2024 betrügt, 86% Geld verloren haben. Quick die Hälfte (47%) verlor mehr als 10 Millionen US -Greenback. Dies entspricht einem Anstieg von 136% in finanzieller Verlust Aufgrund des Betrugs für US -Unternehmen zwischen 2023 und 2024. Dieser Spike schuldet sich auch der KI, da die Automatisierung von Betrugsvektoren Betrüger ermöglicht, mehr Geld mehr als je zuvor zu bewegen.
Während 90% der US -Führungskräfte sagten, sie hätten sie hatten Vertrauen In den Fähigkeiten ihrer AP -Groups, Betrugsangriffe zu erkennen, deuten die steigende Anzahl erfolgreicher Versuche darauf hin, dass dieses Vertrauen möglicherweise nicht gerechtfertigt ist. Ein wichtiger Grund für das Versagen der Betrugserkennung beispielsweise ist die anhaltende starke Vertrauensstelle für diesen Prozess.
Die Unzulänglichkeiten der manuellen Betrugserkennung
Trotz der jetzt verfügbaren fortgeschrittenen Cybersicherheitstechnologien verlassen sich die meisten AP-Abteilungen immer noch auf manuelle Verfahren zur Bekämpfung des Aussagens, was zur ineffektiven Betrugserkennung und -prävention führt.
Die meisten AP -Abteilungen stützen sich noch immer auf manuelle Methoden zur Betrugserkennung.
Wenn immer noch der Betrug wächst, können wir nur vermuten, dass die Betrugsbekämpfungsbemühungen vieler Unternehmen scheitern. Tatsächlich zeigt die Forschung von TrustPair, dass 69% der Unternehmen weiterhin verwendet werden Manuelle Methoden zur Kontovalidierung, wobei nur 26% die Software program zur Betrugsprävention übernommen haben. In ähnlicher Weise berichtet Basware, dass 67% der AP -Abteilungen auf Handbuch Audits und Bewertungen, während nur 31% automatisierte Betrugserkennungsinstrumente verwenden.
Experten beachten Betrügerische Aktivität kann unbemerkt bleiben, insbesondere wenn das Transaktionsvolumen ansteigt und die Betrugstaktik weiter fortgeschritten wird.
Der menschliche Fehler ist die häufigste Quelle für Zahlungsbetrug.
Manuelle Prozesse erweisen sich in der Tat als die Nummer eins bei Betrug und je größer das Geschäft, desto schlechter wird es. TrustMi berichtet, dass mehr als ein Fünftel der Unternehmen besonders aufgrund ihres hohen monatlichen Rechnungsverfahrens-Volumens anfällig für Zahlungsbetrug ist. Dies liegt daran, dass ein hohes Volumen der manuellen Verarbeitung stark dazu beiträgt menschlicher Fehler – Die größte Zahlungsquelle für Zahlungsbetrug mit 50%.
Die schiere Skala und Komplexität von Finanztransaktionen in großen Organisationen machen es quick unmöglich für menschliche Rezensenten Betrug rechtzeitig zu erkennen oder Ausrutscher und Versehen zu vermeiden. Komplizierte Aufgaben wie Rechnungsabgleiche, Genehmigungsverfolgung und Identifizierung von doppelten Zahlungen werden immer schwieriger, genau zu verwalten. Ohne eine Echtzeitüberwachung können ungewöhnliche Ausgabenmuster oder betrügerische Aktivitäten wochenlang oder sogar Monate unkontrolliert werden, was möglicherweise zu schweren finanziellen Verlusten führt.
Kampf gegen Feuer mit Feuer
Da Betrüger fortgeschrittene Technologien einnehmen, müssen AP -Abteilungen auch neue Methoden bereitstellen. Automatisierung und KI sind Schlüsselwaffen für die Bekämpfung neuer Formen der Cyberkriminalität.
AP -Automatisierung kann die Sicherheit erheblich verbessern.
Die AP -Automatisierung reduziert nicht nur menschliche Fehler wie doppelte Zahlungen, sondern kann auch Fortgeschrittene enthalten Sicherheitsfunktionen wie die Verschlüsselung, die Multifaktorauthentifizierung (MFA) und die kontinuierliche Überwachung von Zugriffsprotokollen, die sich vor Datenverletzungen und betrügerischen Aktivitäten schützen. Die Automatisierung unterstützt auch die Einhaltung der Vorschriften für den Datensicherheitsstandard (PCI DSS), die allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) der Europäischen Union (AML) und minimiert die rechtliche und finanzielle Exposition. Darüber hinaus bietet die Automatisierung eine bessere Transparenz und Kontrolle, was für die Identifizierung und Beendigung von nicht autorisierten Aktionen von entscheidender Bedeutung ist.
Die vollständige Automatisierung von Zahlungsprozessen bleibt jedoch begrenzt, wobei nur 5% der Organisationen haben vollständig automatisiert ihre AP -Systeme. Neunundsechzig Prozent haben jedoch eine teilweise Automatisierung übernommen, einen zentralen Schritt zur Betrugsprävention. Dieser wachsende Pattern spiegelt eine Verschiebung in Richtung digitaler Transformation in den Finanzbetrieben wider, was auf die Notwendigkeit einer größeren Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit bei der Verwaltung von Zahlungen zurückzuführen ist.
KI -Agenten haben sich als wirksam als wirksam erwiesen, Betrug und menschliches Versagen zu erkennen.
AI-betriebene Betrugserkennungssysteme können Rechnungsanomalien, doppelte Rechnungen und Dateneingabefehler erkennen, die Menschen häufig verpassen. Ein Beispiel für die Integration von AI-Anti-Aussagen ist die Einbeziehung eines Routables von a AI -Agent in seine AP -Automatisierungsplattform. Zunächst scannt das OPICAL Character Recognition (OPIC -System der Plattform) Rechnungen, um Rechnungen zu erstellen, die entweder automatisch mit einer Bestellung übereinstimmen oder auf der Grundlage des maschinellen Lernens (ML) und der historischen Daten prädiktiv codiert werden. Der AI -Agent scannt dann nach Anomalien und Fehlern und benachrichtigt, wenn er etwas fragwürdiges findet, AP -Groups – so dass Betrug vor dem passiert.
“Wenn Betrüger kreativer werden, ist es für Menschen unmöglich geworden, mithalten zu können”, sagte Routable CEO und Mitbegründer Omri Mor in einer Pressemitteilung. “(Diese Lösung) verwendet die Kraft von KI, um sowohl Rechnungsbetrug als auch menschliche Fehler zu erkennen und zu verhindern.
Verschiebung von Handbuch zu automatisch bei der Betrugsbetrug
Manuelle Betrugsverhütungsmethoden werden für AP -Abteilungen aufgrund ihrer Abhängigkeit von menschlicher Aufsicht und Anfälligkeit für Fehler immer unzureichender. Manuelles Screening kann häufig anspruchsvolle Betrugsschemata wie die von Genai produzierten Betrugsschemata fangen, da es für Einzelpersonen schwierig ist, subtile Anomalien über große Transaktionsvolumina zu erkennen. Darüber hinaus fehlen manuelle Prozesse in Echtzeitüberwachung und Schwierigkeiten, konsistente Kontrollen durchzusetzen, die beide Betrüger Möglichkeiten schaffen, Schwächen im AP-System auszunutzen.
Automatisierungs- und KI-gesteuerte Lösungen bieten einen weitaus effektiveren Ansatz zur Erkennung und Prävention von Betrug in den Konten. Automatisierte Systeme zentralisieren alle AP-Aktivitäten, erzwingen die Trennung von Pflichten und bieten Echtzeitüberwachung, sodass nicht autorisierte Transaktionen durchschlüpfen. KI kann große Mengen an Transaktionsdaten analysieren, Muster identifizieren und Anomalien hinweisen, die für Menschen schwierig sein würden, manuell zu erkennen. Diese Technologien schaffen auch umfassende Prüfungswege, rationalisieren die Genehmigungsworkflows und verringern das Risiko menschlicher Fehler. Durch die Nutzung der Automatisierung und KI können AP -Abteilungen eine verbesserte Sichtbarkeit, eine schnellere Erkennung und stärkere Kontrollen gewinnen und ihre Rechnungslegungsprozesse vor Betrug sicherer machen.
Das Tempo und die Raffinesse der heutigen Betrugsbedrohungen -Besonders diejenigen, die von KI angetrieben werden-sollte ein Weckruf für jedes Finanzteam sein. Es ist nicht mehr nur ineffizient, sich auf manuelle Prozesse zu verlassen – es ist gefährlich. Die Zeit zur Modernisierung Ihrer AP -Operationen ist jetzt, bevor Ihre Organisation die nächste warnende Geschichte wird. “
Chief Product and Know-how Officer, Edenred Pay
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