Аудит отчетов о расходах на базе ИИ

Аудит расходов с использованием ИИ начинается с чтения каждой квитанции. Модели извлекают торговца, дату, сумму, налог, валюту и, для таких документов, как фолианты отелей, отдельные позиции. Затем система подтверждает утверждение: существует ли соответствующая транзакция по корпоративной карте, соответствует ли дата маршруту поездки сотрудника и соответствует ли сумма лимиту суточных для этого города? Правила политики проверяют такие элементы, как алкоголь, класс путешествия, расходы на выходные и отсутствующие имена участников. Машинное обучение добавляет оценку рисков, сравнивая расходы с расходами сотрудников, занимающих ту же должность и в том же месте, чтобы выявить необычные закономерности. Продукты в этой области включают AppZen, аудиторские услуги SAP Concur, Expensify, Ramp, Brex, Navan и Emburse. Большим отличием от традиционной практики является освещение. Группы ручного аудита обычно отбирали небольшую часть отчетов; программное обеспечение может просматривать каждый отчет и отправлять людям только помеченные. Поддельные квитанции — старая проблема, поскольку шаблоны квитанций уже давно доступны в Интернете, но генераторы изображений, отображающие реалистичный текст, упрощают их изготовление. Визуальный осмотр и детекторы AI-изображений ненадежны против хорошо сделанных подделок. Некоторые генераторы прикрепляют метаданные происхождения, такие как учетные данные контента C2PA, но эти метаданные легко удалить, сделав снимок экрана или повторно сохранив файл. Самая надежная защита — это подтверждение независимыми данными, прежде всего данными корпоративных карт, плюс проверки на соответствие: налоговая математика, существует ли торговец, соответствует ли макет реальным чекам этого торговца и соответствует ли время поездке. Распространенным заблуждением является то, что детектор может достоверно определить, создано ли изображение квитанции искусственным интеллектом. Во-вторых, флаг доказывает правонарушение. Флажки — это приглашения к проверке, и многие из них имеют невинные объяснения, например, утерянный чек или торговец с необычным платежным именем.