Dolandırıcılıkla Mücadele Edin ve Ödeme Kontrollerinizi Otomatikleştirin
Dolandırıcılık ve iç kontrol ihlalleri, her ölçekteki kuruluşun operasyonel ve finansal sağlığını önemli ölçüde etkiler. CFO'ların ve yöneticilerin sorumluluğundaki kontrollerin çoğu, büyük ölçüde manuel ve ayrıntılı denetim süreci ve prosedürlerden oluşur. AFP tarafından yayınlanan 2021 Payments Fraud and Control Survey raporuna göre, şirketlerin %74’ü dolandırıcılık saldırılarına maruz kaldıktan sonra dolandırıcılık ve politika ihlallerini önlemek amacıyla tekrardan düzenledi.
Çok erken ödeme, koşulların yanlış uygulanması, uygun onaylar olmadan ödeme gibi dahili uyumluluk sorunları, ödeme oluşturmak için kullanılan farklı sistemler veya algılama yetenekleri eksikliği olduğunda bir anlaşmazlığa yol açabilir. Onaylar ve ek onaylar bir ERP veya TMS (Treasury Management System) içinde mantıksal olarak oluşturulsa bile, yöneticiler veya üst düzey yöneticiler genellikle ödemenin kaynağı veya gerekçesi hakkında çok az bilgiye sahip oluyorlar. Bu manuel, genellikle güvenilmez kontroller artık otomasyon ve etkili önleyici doğrulamalar ve raporlar ile değiştirilebilir.
Proaktif Ödeme Yönetimi ile Dolandırıcılık Koruması
Pek çok kuruluş, hala ön ödeme eksikliği, erken görünürlük ve dolandırıcılık saldırılarına karşı önleyici tedbirler almama ile karakterize edilen ödeme ortamlarına sahip. Görünürlük seviyesi ve genişletilmiş tehdit seviyeleri ile bu, günümüzün çalışma ortamında artık kabul edilemez bir konu. Giderek artan ileri teknoloji dolandırıcılar tarafından kolayca istismar edilebilir. Ek olarak, kayıp ödemelerin izini sürmek veya hileli ve hatalı ödemelerin temel nedenlerini keşfetmek için hazine veya muhasebe tarafından yürütülen reaktif incelemeler, ERP'deki binlerce işlemin taranmasını ve ERP içindeki değişiklik günlüklerinin taranmasını inceleyebilir.
Ödeme çekleri, kritik alan değişiklikleri, dolandırıcılık saldırıları ve dolandırıcılık sorunları gibi ödeme uyumluluğu sorunlarının önleyici tespiti artık, yerleşik dolandırıcılık koruması ve anormallik tanımlaması içeren katmanlı, yaygın, otomatik çözümler aracılığıyla sağlanmaktadır. Tüm kurumsal ödemeler için bir ödeme toplama ve konsolidasyon modeli, şirketlere maliyetleri düşürürken riski azaltma yeteneği verir. Ödeme ve Suistimal Yönetimi çözümümüz ile şirketler, genel ödeme yönetişimi hakkında bütünsel bir görünüm kazanırken, ERP'ler genelinde standartlaştırılmış kontrolleri, akıllı ve proaktif bir şekilde uygulayabilir.
Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) Aracılığıyla Otomasyon
AI ve ML teknolojileri, ödeme davranışındaki ince kalıpların tanımlanması yoluyla proaktif, önleyici kontrol otomasyonu sağlamanın temeli ve ayrıca bazen çeşitli, ilgisiz veri kümelerini zayıf yönler için birleştirip analiz ederken büyük miktarda veriyi analiz etme yeteneğidir. Kyriba'nın çözümü, dolandırıcılığı gösterebilecek hem kural kümelerini hem de makine öğrenimi modellerini uygulamak için bu teknolojileri kullanır. Birden çok veri kümesinde ölçeklenebilirlik ve verilerin genişletilmiş kullanımı, çözümlerimizden elde edilen sonuçları iyileştirmenin anahtarıdır. AI ve ML'nin Kyriba 'nın dolandırıcılık çözümünde nasıl kullanıldığına dair bazı örnekler, yeni satıcılar veya karşı taraflar olduğu durumları, faturalardaki bilgilerdeki değişiklikleri, ödeme yöntemi değişikliklerini veya satıcı ana verileriyle ilgili herhangi bir bilgide yetkisiz veya doğrulanmamış değişiklikleri içerir.
Makine öğrenimi, iş ortağımız olan Kyriba tarafından işlem geçmişine dayalı olarak ödeme anormalliklerinin ve uyumluluk sorunlarının belirlenmesinde de kullanılır. Kyriba, birikmiş işlem verilerinizin miktarlarında kalıp tanımlamayı yönlendirir ve potansiyel sorunları belirlemek için bunları gerçek zamanlı olarak belirli işlemlerinizle eşleştirir. Bu ek koruma katmanı, insan gözüyle tanımlanamayan davranışları inceler. Sistem, incelediği bilgilere dayanarak sürekli olarak uyum sağlar ve olası dolandırıcılık davranışını belirlediğinde önerilerde bulunur.
CFO'lar, Hazine Yöneticileri ve CIO için Bir Çözüm
Kyriba çözümü, ödeme dolandırıcılığını durdurmak için daha kapsamlı ve proaktif bir yaklaşım sağlamayan beş temel yetenekten oluşur: görünürlük, günlük mutabakat, standart ödeme onay süreçleri, hazine politikalarının uygulanması ve hazine kontrollerinin bilgi güvenliği politikalarıyla uyumlu hale getirilmesi.
Tüm bu yetenekler, ödeme dolandırıcılığını belirlemek ve durdurmak için hem AI hem de ML kullanan gerçek zamanlı çözümler olarak sunulur.
Daha fazla bilgi için Ödeme ve Suistimal Yönetimi sayfamızı ziyaret edin ve bize ulaşın .
Yazının orijinaline buradan ulaşabilirsiniz.