KI-gestützte Betrugsprävention bei der elektronischen Rechnungsstellung

Erinnern Sie sich noch an die Zeit der Papierrechnungen, der überquellenden Aktenschränke und das mühsame Einholen von Genehmigungen? Die elektronische Rechnungsstellung kam wie ein digitaler Ritter daher und machte mit automatisierten Arbeitsabläufen und sofortiger Bearbeitung kurzen Prozess mit den Ineffizienzen. Aber wie bei jedem technologischen Fortschritt gibt es auch hier eine Kehrseite. E-Invoicing vereinfacht zwar unbestreitbar die Geschäftsabläufe, eröffnet aber auch neue Angriffsflächen für unlautere Praktiken. Die künstliche Intelligenz erweist sich hierbei als ultimative Verteidigung gegen Rechnungsbetrug und schützt die Finanzen und den Ruf Ihres Unternehmens.

Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr über:

• Aktuelle Statistiken zum Betrug mit elektronischen Rechnungen
• Häufige Betrugsmaschen mit elektronischen Rechnungen
• Die Rolle und zentrale Einsatzmöglichkeiten von KI bei der Aufdeckung und Prävention von Betrug
• Vorteile von KI-gestützter Betrugsprävention
• Herausforderungen und Risiken der KI bei der elektronischen Rechnungsstellung
• Künftige Trends bei der Betrugsbekämpfung im Bereich E-Rechnung
   

Die zunehmende Verbreitung des Rechnungsbetrugs

Erschütternde Statistiken offenbaren weltweit eine regelrechte Welle des Rechnungsbetrugs. Allein australische Unternehmen haben im Jahr 2021 schockierende 277 Millionen Dollar durch Zahlungsumleitungsbetrug verloren – ein massiver Anstieg von 77 % gegenüber dem Vorjahr. Dabei handelt es sich nicht um einen Einzelfall. Laut Forrester sehen sich Unternehmen in ganz Europa und darüber hinaus mit einem Anstieg der Betrugsverluste konfrontiert. Im Jahr 2022 meldeten mehr als 70 % der Unternehmen in Dänemark, Spanien, Deutschland, den Niederlanden, Südafrika und der Türkei einen Anstieg. In Italien war die Zunahme mit 80 % sogar noch deutlicher.

Mit den immer ausgereifteren Sicherheitsvorkehrungen für E-Invoicing-Systeme werden auch die Taktiken der Betrüger immer ausgefeilter. Sie sind ständig auf der Suche nach Schwachstellen und nutzen diese aus, um betrügerische Rechnungen durch das System zu schleusen. Darüber hinaus wird Unternehmenswachstum zu einem zweischneidigen Schwert. Eine Expansion bringt zwar Vorteile mit sich, erhöht aber auch das Gesamtvolumen der bearbeiteten Rechnungen und schafft damit ein größeres Ziel für Betrüger. Diese grenzüberschreitend operierenden Kriminellen machen sich die unterschiedlichen Sicherheitsprotokolle der verschiedenen Unternehmen zunutze. Diese Vielfalt ermöglicht es ihnen, eine breite Palette von Taktiken anzuwenden, so dass es für Unternehmen entscheidend ist, wachsam zu bleiben.

Fünf Beispiele für Rechnungsbetrug

1. Kontoübernahme: der Insider-Job

Stellen Sie sich vor, ein Hacker übernimmt das Konto eines Mitarbeiters, insbesondere eines Mitarbeiters der Kreditorenbuchhaltung. Mit ein paar Tastenanschlägen erhält er Zugang zu einem Schatz an Informationen – Ihre Lieferantenliste, Transaktionen, Rechnungen und sogar Bankdaten. Getarnt als Ihr vertrauenswürdiger Mitarbeiter kann der Betrüger dann per E-Mail neue Zahlungsanweisungen und gefälschte Rechnungen an Lieferanten und Kunden schicken.

2. Gefälschte Rechnungen: die Kunst der Täuschung

Ihre Rechnung ist möglicherweise eine perfekt ausgearbeitete Fälschung. Betrüger können echte Nachahmer sein und das Branding, die Sprache und sogar E-Mail- und Signaturvorlagen eines echten Anbieters imitieren. Sie nutzen diese Tarnung, um Rechnungen zu erstellen, die wie legitime Geschäftsvorgänge aussehen, in der Hoffnung, dass Sie sie ohne einen zweiten Blick bezahlen werden.

3. Verkäufer-Identität: ein Wolf im Schafspelz

Dieser Betrug spielt mit dem Vertrauen. Die Hacker erstellen E-Mail-Adressen, die der Adresse eines echten Anbieters sehr ähnlich sind, nur mit einer leichten Abwandlung. Anstelle von "john.doe@comarch.com" verwenden sie zum Beispiel "john.doe@comarch-finance.com". Mit dieser scheinbar geringfügigen Änderung senden sie Rechnungen, die von einem bekannten Anbieter zu stammen scheinen, und erhöhen so die Wahrscheinlichkeit, dass Sie sie als gültige Zahlungen bearbeiten.

4. Lieferantenbetrug: der Verrat des Vertrauens

Seien wir ehrlich: Manchmal kommt die Gefahr von innen. Ein Lieferant, mit dem Sie tatsächlich zusammenarbeiten, könnte versuchen, Sie übers Ohr zu hauen. Er könnte eine doppelte Rechnung für eine bereits bezahlte Dienstleistung schicken und hoffen, dass Ihr vielbeschäftigtes Buchhaltungsteam die doppelte Rechnungsstellung übersieht. Oder er könnte den Betrag auf einer legitimen Rechnung in die Höhe treiben und sich darauf verlassen, dass Ihre Abteilung nicht jedes Detail prüft.

5. Betrug durch Mitarbeiter: ein kalkulierter Plan

Dieses Szenario setzt internes Wissen und Zusammenarbeit voraus. Ein Mitarbeiter, der mit Ihren Buchhaltungsprozessen und Ihrem Lieferantennetzwerk vertraut ist, könnte einen Plan aushecken. Er könnte gefälschte Rechnungen erstellen oder sogar mit einem externen Angreifer zusammenarbeiten, um sie genehmigen und bezahlen zu lassen.

Die Rolle der KI bei der Erkennung von Anomalien und der Betrugsprävention

Herkömmliche Methoden zum Schutz von elektronischen Rechnungssystemen haben ihre Grenzen. Aber keine Angst, denn im Kampf gegen Rechnungsbetrug gibt es ein mächtiges neue Werkzeug: künstliche Intelligenz. KI bietet einen vielseitigen Ansatz, der die Erkennung von Anomalien und die Betrugsprävention revolutioniert. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen, maschineller Lernmodelle und leistungsfähiger Datenanalysetechniken versetzt KI Unternehmen in die Lage, Unregelmäßigkeiten, verdächtige Muster und potenzielle Betrugsfälle mit unübertroffener Genauigkeit und Effizienz zu erkennen.

Dies deckt sich mit den Hoffnungen globaler Unternehmen: Ein überwältigender Anteil von 72 % der Befragten eines Forrester-Berichts glaubt, dass KI und ML der Schlüssel zur künftigen Betrugsbekämpfung sind. Erfahren Sie auch mehr über die Zukunft von KI und EDI.

Wichtige Einsatzmöglichkeiten von KI bei der Erkennung von Anomalien und der E-Invoicing Betrugsprävention

Mustererkennung mit Echtzeitüberwachung und -Alarmierung

KI-gestützte Algorithmen zur Erkennung von Rechnungsbetrug analysieren riesige Mengen an Rechnungsdaten, einschließlich Lieferanteninformationen, Rechnungsbeträgen und historische Trends. Auf diese Weise wird eine Basislinie für "normales" Rechnungsverhalten erstellt.

Dann überwacht die KI eingehende Rechnungen und vergleicht sie mit etablierten Mustern. Abweichungen wie plötzliche Rechnungsspitzen oder unregelmäßige Transaktionszeitpunkte lösen Echtzeitwarnungen aus, die weitere Untersuchungen veranlassen und möglicherweise Betrug verhindern, bevor er auftritt.

Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen, das Bestandsrechnungen erhält, kann KI in der elektronischen Rechnungsstellung nutzen, um plötzliche Spitzen oder ungewöhnliche Kaufzeiten zu erkennen und sie als potenzielle Anomalien zur Überprüfung zu markieren.

Modelle zur Erkennung von Anomalien für die Tiefenanalyse

KI-gestützte Modelle zur Erkennung von Anomalien, wie z. B. Clustering-Algorithmen, gruppieren Rechnungen mit ähnlichen Merkmalen (Beträge, Kategorien, Lieferantenstandorte). Dies hilft bei der Identifizierung von Ausreißern, die erheblich von den festgelegten Clustern abweichen.

Autoencoder sind ein weiteres leistungsstarkes KI-Tool. Diese Modelle lernen die zugrundeliegenden Muster in Rechnungsdaten und erkennen Anomalien, wenn die rekonstruierten Daten erheblich vom Original abweichen. Auf diese Weise lassen sich verborgene Muster aufdecken, die bei einfacheren Methoden übersehen werden könnten.

Sowohl die Clustering- als auch die Autoencoder-Modelle können kontinuierlich auf neue Rechnungsdaten umtrainiert werden. Dies gewährleistet die Anpassungsfähigkeit an sich entwickelnde Betrugstaktiken und sorgt dafür, dass Ihre Verteidigungsmaßnahmen der Zeit voraus sind.

Beispiel: Ein multinationales Unternehmen kann Clustering einsetzen, um ungewöhnliche Lieferanten oder Rechnungsbeträge innerhalb bestimmter Produktkategorien zu identifizieren. Auto-Codierer können dann versteckte Anomalien innerhalb dieser Cluster aufspüren, was zu einer umfassenderen Betrugserkennungsstrategie führt.

Erweiterte Anbieteranalyse

KI-gestützte Betrugserkennungssysteme können Lieferantendaten, einschließlich Registrierungsdetails, Standort und früheres Verhalten, analysieren, um potenzielle falsche Lieferanten zu identifizieren, die häufig für Rechnungsbetrug verwendet werden. So kann verhindert werden, dass betrügerische Rechnungen überhaupt erst in das System gelangen.

Beispiel: Durch die Analyse von Details zur Lieferantenregistrierung und des bisherigen Rechnungsverlaufs kann die KI neu angelegte Lieferanten mit verdächtigen Standorten oder unregelmäßigen Rechnungsmustern kennzeichnen.

Erkennung von Verhaltensmustern

KI erkennt verdächtige Muster im Rechnungsverhalten, wie z. B. doppelte Rechnungen, Rechnungen mit geringfügig abweichenden Lieferanteninformationen oder Rechnungen, die von ungewöhnlichen Standorten aus eingereicht werden.

Beispiel: KI kann Situationen erkennen, in denen scheinbar seriöse Anbieter Rechnungen mit geringfügigen Änderungen ihres Firmennamens oder ihrer E-Mail-Adresse einreichen, was auf den Versuch hindeuten könnte, sich als vertrauenswürdiger Anbieter auszugeben.

Textanalyse und Rechnungsklassifizierung

KI-gestützte Mechanismen zur Verhinderung von Rechnungsbetrug analysieren den Text in Rechnungen, um Ungereimtheiten oder verdächtige Formulierungen zu erkennen, die auf einen Betrugsversuch hindeuten könnten. Dies kann besonders nützlich sein, um Social-Engineering-Taktiken aufzudecken, die bei einigen Rechnungsbetrügereien verwendet werden.

Beispiel: KI kann Rechnungen mit ungewöhnlichen Formulierungen, Drucktaktiken oder der Androhung von Verzugszinsen erkennen, die möglicherweise auf einen Versuch hindeuten, den Empfänger zu manipulieren, damit er eine betrügerische Rechnung genehmigt.

7 Vorteile von KI für die Erkennung von Rechnungsbetrug

1. Geschwindigkeit und Genauigkeit: KI analysiert riesige Mengen von Rechnungsdaten in einem Bruchteil der Zeit, die Menschen benötigen, und verbessert so die Effizienz und Genauigkeit der Betrugserkennung erheblich.
2. Kosteneffizienz: Durch die Automatisierung des Betrugserkennungsprozesses spart KI den Unternehmen Kosten für die manuelle Überprüfung und Untersuchung.
3. Wachsamkeit in Echtzeit: KI-gestützte Algorithmen zur Verhinderung von Rechnungsbetrug überwachen kontinuierlich Transaktionen und markieren verdächtige Aktivitäten in Echtzeit.
4. Erweiterte Mustererkennung: KI in E-Invoicing-Plattformen erkennt Muster und Unstimmigkeiten, die Menschen übersehen könnten, und verhindert so proaktiv Umsatzverluste und schützt den Ruf des Unternehmens.
5. Optimierte Arbeitsabläufe: KI automatisiert die Erkennung von Anomalien und setzt so wertvolle Personalressourcen frei, die sich auf komplexe Fälle konzentrieren können, welche eine Expertenanalyse erfordern.
6. Proaktive Risikominderung: KI kann potenziellen Betrug vorhersagen, bevor er auftritt. So werden finanzielle Verluste minimiert und Ihr Unternehmen vor neuen Bedrohungen geschützt.
7. Anpassungsfähiges Abwehrsystem: Die KI lernt und entwickelt sich ständig weiter und passt sich an neue Betrugstaktiken an, damit Ihre Abwehr den Betrügern immer einen Schritt voraus ist.

KI-Rechnungsbetrugsprävention: Herausforderungen und Risiken

Falsch-positive Meldungen

KI ist zwar eine wirksame Waffe gegen Rechnungsbetrug, aber sie birgt auch Herausforderungen, wie z. B. falsch positive Ergebnisse. KI-Systeme können Fehlalarme erzeugen, indem sie legitime Rechnungen als verdächtig kennzeichnen. Dies kann dazu führen, dass Zeit und Ressourcen für unnötige Untersuchungen verschwendet werden. Dem Forrester-Bericht zufolge sind 70 % der Unternehmen der Meinung, dass Fehlalarme sie mehr kosten als Betrugsverluste. Um dieses Risiko zu mindern, müssen die KI-Modelle sorgfältig trainiert und die markierten Rechnungen von Menschen überprüft werden.

Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes

E-Invoicing-Systeme verarbeiten sensible Finanzdaten. KI-gestützte Mechanismen zur Erkennung von Rechnungsbetrug erfordern robuste Datensicherheitsprotokolle und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Transparenz über die Datennutzung und strenge Datenschutzpraktiken für die Nutzer sind entscheidend.

Abhängigkeit von hochwertigen Daten

Die Wirksamkeit von KI hängt von der Qualität der analysierten Daten ab. Das bedeutet, dass ungenaue oder unvollständige Daten zu fehlerhaften KI-Modellen führen und deren Fähigkeit, Betrug genau zu erkennen, beeinträchtigen können. Unternehmen müssen in Datenqualitätsinitiativen investieren, um die Integrität und Genauigkeit ihrer E-Invoicing-Daten sicherzustellen.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend für die Maximierung des Nutzens von KI-gestützter Betrugsprävention. Durch die Implementierung geeigneter Schutzmaßnahmen und Data-Governance-Praktiken können Unternehmen die Leistung von KI nutzen, um ihre elektronischen Rechnungssysteme zu sichern und einen robusten Schutz gegen Rechnungsbetrüger zu erreichen.

Künftige Trends bei der Erkennung von KI-Rechnungsbetrug

Der Einsatz von KI bei der Betrugsprävention im Bereich der elektronischen Rechnungsstellung steckt noch in den Kinderschuhen, aber er wird sich schnell entwickeln. Hier ist, was wir erwarten können:

1. Wachsende Fähigkeiten: Im Zuge der Weiterentwicklung der KI-Technologie können wir mit neuen und innovativen Möglichkeiten in Bezug auf die ihre Nutzung für Betrugserkennung rechnen. Unternehmen, insbesondere Banken und Finanztechnologiefirmen, werden wahrscheinlich hochentwickelte KI-Modelle entwickeln, die in der Lage sind, noch komplexere und nuanciertere Betrugsmuster zu erkennen.
2. Proaktives Risikomanagement: Die KI geht über die einfache Erkennung hinaus. Zukünftige Versionen werden wahrscheinlich prädiktive Analysen beinhalten, die es Unternehmen ermöglichen, potenzielle Betrugsversuche zu erkennen und zu entschärfen, bevor sie auftreten.
3. Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI: KI birgt zwar ein immenses Potenzial, aber man darf nicht vergessen, dass sie ein Hilfsmittel und kein Ersatz für menschliches Fachwissen ist. Die Zukunft der Betrugsbekämpfung bei elektronischen Rechnungen liegt wahrscheinlich in einem kollaborativen Ansatz. KI wird die schwere Arbeit der Datenanalyse und der Erkennung von Anomalien übernehmen, während menschliche Prüfer die Aufsicht und das Urteilsvermögen für komplexe Fälle bereitstellen werden.

Das Aufkommen fortschrittlicher KI-Systeme sollte kein Grund zur Panik sein. Vielmehr sollten Unternehmen dies als Chance sehen, ihre finanziellen Abwehrkräfte zu stärken. Entscheidend ist jedoch, potenzielle Risiken wie Datenschutzbedenken und die Notwendigkeit robuster Risikomanagementstrategien zu erkennen und zu bewältigen.

KI-Betrugserkennung: Die wichtigsten Erkenntnisse

• Rechnungsbetrug ist weltweit ein großes Problem, das Unternehmen jährlich Milliarden kostet. Die Betrüger wenden verschiedene Taktiken an, von der Übernahme von Konten bis hin zu gefälschten Rechnungen und der Nachahmung von Lieferanten.
• KI ist ein mächtiges Werkzeug gegen Betrug. Künstliche Intelligenz kann große Mengen von Rechnungsdaten in Echtzeit analysieren und Anomalien und verdächtige Muster erkennen.
• Zu den wichtigsten Anwendungen von KI in der E-Invoicing-Sicherheit gehören die Echtzeitüberwachung mit Mustererkennung, Modelle zur Erkennung von Anomalien und fortschrittliche Anbieteranalysen.
• Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der elektronischen Rechnungsstellung bietet Vorteile wie Schnelligkeit, Genauigkeit, Kosteneffizienz und Automatisierung.
• Damit Unternehmen in vollem Umfang von einer KI-gestützten E-Invoicing-Plattform profitieren können, müssen sie die mit dieser neuen Technologie verbundenen Risiken berücksichtigen.
• Die Zukunft von KI als Verteidigung gegen Rechnungsbetrug ist vielversprechend. Ein kollaborativer Ansatz, bei dem KI die Datenanalyse übernimmt und der Mensch die Prüfung und sein Urteilsvermögen beisteuert, bedeutet einen Schritt in Richtung Vorhersage und Eindämmung von Betrugsversuchen.

KI-Rechnungsbetrugserkennung: Schlussfolgerung

Die weltweite Zunahme der elektronischen Rechnungsstellung in Verbindung mit der vermehrten Einführung von E-Invoicing-Pflichten erfordert robuste Mechanismen zur Betrugsprävention. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten eine vielversprechende Lösung, die das Potenzial hat, Rechnungsbetrug zu bekämpfen und die Sicherheit von Unternehmen weltweit zu erhöhen. Von der Echtzeitüberwachung bis hin zur fortschrittlichen Mustererkennung können Unternehmen mit Hilfe von KI ihre Abwehrmechanismen erheblich stärken.

Denken Sie daran: Je länger ein Betrug unbemerkt bleibt, desto größer ist der Schaden. Unternehmen müssen die Möglichkeiten der KI nutzen, sich dabei aber auf eine verantwortungsvolle und sichere Implementierung konzentrieren.

Die gute Nachricht: Sie müssen dies nicht allein bewältigen. Comarch nutzt bereits die Leistung von KI in unserer innovativen Comarch E-Invoicing-Plattform. Diese Lösung wendet KI an, um sich wiederholende, manuelle Aufgaben zu automatisieren und Ihrem Team mehr Zeit für strategische Initiativen zu geben. Darüber hinaus hilft die KI-gestützte Anomalieerkennung dabei, potenzielle Betrugsversuche zu erkennen und zu verhindern, bevor sie sich auf Ihr Unternehmen auswirken.

Sind Sie bereit, Ihre Zukunft mit KI-gestützter elektronischer Rechnungsstellung zu sichern? Kontaktieren Sie noch heute die Experten von Comarch >