Betrug in Unternehmen

Die Veruntreuung von Vermögenswerten in Unternehmen ist nach wie vor ein großes Problem. Denn 86 Prozent der Betrugsfälle in Unternehmen gehen darauf zurück, dass Einnahmen versehentlich verloren gehen oder von Mitarbeitern gestohlen werden.

Künstliche Intelligenz hilft, solche Betrügereien aufzudecken.

Betrug am eigenen Unternehmen hat viele Facetten: In einem mittelständischen Unternehmen hatte eine Co-Geschäftsführerin, die schon seit Jahrzehnten Mitarbeiterin im Unternehmen war, sich über 12 Jahre lang immer wieder Beträge auf ihr eigenes Konto überwiesen, um ihre Kaufsucht zu befriedigen. Der Firma entstand dadurch ein Schaden von insgesamt 750.000 Euro. Eine andere weitverbreitete Methode ist zum Beispiel das Schummeln bei der Spesenabrechnung, wobei das Geld für mehr Kilometer zurückgefordert wird, als tatsächlich zurückgelegt wurden. Ebenso kann es passieren, dass die gesamten Kosten einer Geschäftsreise eingereicht werden, obwohl sie frühzeitig beendet wurde. Nicht selten werden Rechnungen außerdem doppelt eingereicht und deshalb mehrfach erstattet oder es werden fiktive Lieferanten für fiktive Leistungen bezahlt. All das sind Beispiele über die Unternehmen nicht gerne sprechen, denn jedes Jahr kostet es sie schätzungsweise bis zu fünf Prozent des Jahresumsatzes. Je nach Unternehmensgröße umfasst dies nicht selten mehrere Millionen Euro, die durch betrügerische Aktivitäten verloren gehen. Solche Betrügereien können außerdem rufschädigend für ein Unternehmen sein, was zur Folge hat, dass Kunden ihr Vertrauen verlieren. Wenn Unternehmen nicht das richtige Know-How und die richtigen Werkzeuge haben, um Betrug rechtzeitig zu erkennen, kann dies weitreichende Folgen haben.
 

Den Betrug aufdecken

Schwache interne Kontrollen, eine fehlende Sensibilisierung der Mitarbeiter in der Buchhaltung und die dadurch entstehende Unsicherheit dieser sind nur einige der Gründe, warum es manchmal so einfach ist, das Unternehmen zu betrügen. Oft sind es auch veraltete Methoden, mit denen die Mitarbeiter Rechnungen verarbeiten: Die manuelle Eingabe von Rechnungsdaten in Excel-Tabellen ist in vielen Unternehmen immer noch gängige Praxis. Audits helfen zwar, viele dieser Betrügereien aufzudecken. Dennoch kann nicht jede einzelne Abrechnung unter Hunderten überprüft werden. Das hat zur Folge, dass gerade einmal 15 Prozent aller Fälle durch interne Audits und Managementprüfungen aufgedeckt werden können. Ein wesentlich größerer Teil, nämlich 40 Prozent der internen Betrugsfälle, kann das Unternehmen durch Hinweise von Mitarbeitern, Lieferanten oder Kunden aufdecken. Das bedeutet allerdings, dass die meisten Fälle erst im Nachhinein entdeckt werden, weshalb das Zurückverlangen der Zahlungen erneut Zeit und Geld in Anspruch nimmt.
 

Betrugserkennende Künstliche Intelligenz

Mittlerweile greifen viele Unternehmen auf künstliche Intelligenz zurück, um Betrug zu erkennen. Da gängige KI-Lösungen allerdings regelbasiert sind, suchen sie nur nach den exakten Attributen, die zuvor als Input zur Verfügung gestellt wurden. Das kann zur Folge haben, dass ungerechtfertigte Rechnungen, in denen oft nur Kleinigkeiten angepasst werden, unentdeckt bleiben. KI-Lösungen, die fähig sind, natürliche Sprache zu verarbeiten – das so genannte Natural Language Processing (NLP) – haben dagegen den Vorteil, dass sie nicht nach Regeln sondern nach Trends suchen. Ihre Aufgabe ist es, Muster im Prozess zu erkennen, die aus dem Normalbereich fallen, und diese sofort zu melden. Wenn beispielsweise Rechnungen von Lieferanten eingereicht werden, die keine Vorgeschichte mit dem jeweiligen Unternehmen haben, werden diese genauer unter die Lupe genommen. Die KI-Lösung betrachtet den gesamten Prozess – von der ersten Bedarfsmeldung bis hin zur Wareneingangsbuchung. Der Prozess wird also von Ende-zu-Ende gedacht anstatt nach einzelnen Regeln.
 

Ganzheitlich als Community agieren

Diese ganzheitliche Vorgehensweise ist ein wichtiger Vorteil, um Ausgabensilos zu verhindern. Ausgaben manuell oder mit einer regelbasierten Lösung über die gesamten Prozesse hinweg zu untersuchen, ist nämlich so gut wie unmöglich. Viele Unternehmen sind so gewachsen, dass ihre Abteilungen abgeschottet von den jeweils anderen arbeiten und deshalb auch Ausgaben unabhängig voneinander abgewickelt werden. Die meisten Betrugsfälle stammen aus den Bereichen Buchhaltung, Vertrieb, Geschäftsführung, Kundendienst, Verwaltung, Finanzen oder dem Einkauf. Daher ist es entscheidend, alle Ausgaben – wie Bestellungen, Rechnungen, Verträge und Spesenabrechnungen – für diese Abteilungen in einer einzigen Plattform zu erfassen. Nur dann kann eine KI-Lösung effektiv alle Informationen durchsuchen, um so potenziell betrügerische Transaktionen im gesamten Unternehmen zu identifizieren. Allein in der Coupa-Community wurden auf diese Weise im Durchschnitt 1,7 Millionen Dollar an doppelten Rechnungsausgaben pro Kunde festgestellt – und zwar pro Jahr.
 

Mit KI-gestützten Audits dem Betrug einen Schritt voraus

Mit der heutigen Technologie lässt sich von einer Betrugserkennung hin zur Betrugsvorbeugung gehen, indem alle Transaktionen mit der Norm verglichen und potenzielle Betrugsaktivitäten proaktiv erkannt werden. Künstliche Intelligenz ist inzwischen so weit fortgeschritten, dass sie Milliarden von Transaktionen aus der Geschäftswelt zusammenfassen und analysieren kann. Sie ist dazu in der Lage, Transaktionsprofile zu erstellen und zu lernen, welche dieser von der Norm abweichen. Mit diesem Ansatz lassen sich Verluste durch Betrug effektiver erkennen und verhindern als mit herkömmlichen Audit-Verfahren. Gleichzeitig können Ressourcen freigesetzt werden, um sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren, wie etwa die Unternehmensstrategie voranzutreiben.