Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

AI a KSeF: czy sztuczna inteligencja pomoże zapobiegać oszustwom?

Elektroniczne fakturowanie ma swoje zalety, ale budzi też pewne wątpliwości przedsiębiorców. Czy system automatyzujący wymianę faktur może rozpoznać oszustwo równie łatwo, co człowiek? Aby obronić się przed cyberatakami, wiele firm wykorzystuje w swoich rozwiązaniach sztuczną inteligencję.

Zdaniem ekspertki z firmy Comarch, Marii Wróblewskiej na stanowisku AI Team Managera, AI może znacząco przyczynić się do wykrywania fałszywych faktur. 

Algorytmy wykrywania oszustw w fakturowaniu oparte o AI analizują ogromne ilości danych, w tym informacje o dostawcach, kwoty i daty faktur oraz trendy historyczne. Stanowi to punkt odniesienia dla „normalnego” zachowania. Następnie AI monitoruje przychodzące faktury i porównuje je z ustalonymi wzorcami. Odchylenia, takie jak nagłe skoki wartości lub nieregularne terminy transakcji, powodują uruchomienie alertów i oznaczenie dokumentu jako podejrzanego. Algorytmy grupowania wraz z innymi modelami wykrywania anomalii łączą faktury o podobnych cechach, co pomaga zidentyfikować wartości odbiegające od ustalonych wzorów – przekonuje specjalistka.

Systemy wykrywania oszustw oparte na sztucznej inteligencji analizują dane dostawców, w tym szczegóły rejestracji, lokalizację i przeszłe zachowania, aby zidentyfikować potencjalnych fałszywych dostawców. W takiej sytuacji system zapobiega przedostawaniu się fałszywych faktur do systemu.

AI identyfikuje także podejrzane wzorce w zachowaniu faktur, takie jak duplikaty faktur, faktury z niewielkimi różnicami w informacjach o dostawcy lub faktury przesłane z nietypowych lokalizacji.

Mechanizmy AI mogą również analizować dane faktur w celu zidentyfikowania niespójności lub podejrzanego języka, który może wskazywać na próbę oszustwa. Mogą to być m.in. nacisk czy groźby dotyczące opóźnień w płatnościach, co sygnalizuje próbę zmanipulowania odbiorcy.

Warto wdrożyć te rozwiązania w przedsiębiorstwie – jako odrębne narzędzie lub część oprogramowania do e-fakturowania, tak jak w przypadku Comarch e-Invoicing. Wówczas jedno rozwiązanie odpowiada za przygotowanie do wymogów nadchodzącego KSeF, automatyzację procesów i zabezpieczenie przed fałszerstwem.