Fraude in interne financiele processen is laag-frequent maar kostbaar. Klassieke regel-engines vangen bekende patronen, AI vangt onbekende patronen en signaleert anomalies die niemand vooraf had bedacht.
Welke fraude-vormen pakken we
Dubbele facturen (ook met variaties in nummer of leverancier), expense reports met onlogische patronen, betalingen aan onbekende rekeningen, betalingen buiten gebruikelijke uren, payroll-anomalies. Elk een eigen detectie-laag.
Anomaly detection-modellen
Isolation Forest of autoencoder-architecturen voor onbekende patronen. Per transactie een anomaly-score. Boven drempel: review-queue voor controller. Niet automatisch blokkeren (te hoog false-positive-risico), wel signaleren binnen 24 uur.
Graph-analyse voor verbonden actoren
Een leverancier waarvan de IBAN matcht met die van een werknemer is een rode vlag. Graph-database met entiteiten (leveranciers, werknemers, klanten) en relaties geeft signalen die transactie-niveau-analyse mist.
Compliance: SOX en AVG
SOX-relevante controles documenteren, ook als AI ze uitvoert. AVG-implicaties bij medewerker-gerelateerde fraude-detectie (transparantie, gerechtvaardigd belang). Wij stemmen scope af met juridisch en compliance voor productie.
Hoe wij dit voor u realiseren
Wij richten fraudedetectie in die afwijkende transacties en patronen signaleert tegen uw eigen historie, met uitlegbaarheid zodat uw team begrijpt waarom iets wordt gemarkeerd. Een mens beoordeelt de signalen. Zo vangt u risico's vroeg af zonder een muur van valse meldingen.
Aan de slag
We starten klein en concreet, met een werkende oplossing binnen enkele weken die zichzelf laat beoordelen. We werken met een vast dagtarief of een projectprijs. Neem contact op voor een vrijblijvend gesprek over uw situatie.
Verwant: AI specialist, AI expense reports.
