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Ein Mitarbeiter, der auf Geschäftsreise war, brachte seinen Hund in ein Tierheim und stellte dies seinem Chef als Hotelkosten in Rechnung. Ein anderer belastete die Firmenkreditkarte mit Yoga-Kursen, die er als Unterhaltung von Kunden deklarierte. Ein dritter, der ein kleines Vermögen in einem Striptease-Club ausgegeben hatte, reichte die Kosten als Geschäftsessen in einem Steakhouse ein.
Diese bei grossen US-Unternehmen in letzter Zeit aufgetretenen fingierten Spesen haben eines gemeinsam: Alle wurden durch Algorithmen der künstlichen Intelligenz entlarvt, die in Sekundenschnelle betrügerische Forderungen und gefälschte Belege herausfinden können, die für menschliche Prüfer oft nicht erkennbar sind - zumindest nicht ohne stundenlange mühselige Arbeit.
AppZen, ein 18 Monate altes KI-Bilanzierungs-Startup, hat bereits mehrere grosse Unternehmen, darunter Amazon.com, International Business Machine, Salesforce.com und Comcast, gewonnen und sagt, es habe seinen Kunden 40 Millionen Dollar an gefälschten Kosten eingespart. AppZen und traditionelle Unternehmen wie Oversight Systems sagen, ihre Technologie vernichte bisher keine Arbeitsplätze, sondern entlaste die Prüfer, damit diese zweifelhafte Forderungen genauer unter die Lupe nehmen und die Mitarbeiter über Reise- und Spesenrichtlinien aufklären können.
„Die Leute haben nicht die Zeit, sich jeden einzelnen Ausgabenposten anzusehen“, sagt Anant Kale, Chief Executive Officer von AppZen. "Wir wollten, dass KI es für sie tut und Dinge findet, die dem menschlichen Auge möglicherweise verborgen bleiben."
Websites bieten gefälschte Unterlagen an
US-Unternehmen möchten aus Angst um ihren Ruf nicht öffentlich sagen, wie viel Geld sie jedes Jahr durch Ausgaben-Betrug verlieren. In einem im April veröffentlichten Bericht gab die Association of Certified Fraud Examiners an, dass sie von Januar 2016 bis Oktober 2017 2.700 Betrugsfälle analysiert habe, die zu Verlusten von 7 Milliarden US-Dollar führten.
Die weltweit grösste Betrugsbekämpfungsorganisation hat herausgefunden, dass Reise- und Ausgaben-Veruntreuung in der Regel etwa 14 Prozent des Betrugs durch Mitarbeiter ausmacht. Finanzabteilungen zu täuschen ist durch Websites wie fakereceipts.us, die das Erstellen von gefälschten Unterlagen erleichtern, einfacher geworden.
Forensische Wirtschaftsprüfer wie Tiffany Couch, die Gründerin von Acuity Forensics, mussten jahrelang jede Quittung einzeln unter die Lupe nehmen. In einem Fall stellte sie fingierte Quittungen im Wert von 1,4 Millionen Dollar fest; in einem anderen stellte Couch drei Autoteile-Manager bloss, die mit ihren Ehefrauen bei einer zügellosen Wochenendreise nach Kanada Tausende von Dollar verprasst hatten. Trotz derartiger Erfolge sei der Einzug künstlicher Intelligenz längst überfällig, sagt sie. "Es ist der schlimmste Albtraum eines Wirtschaftsprüfers, die Auslagenerstattung zu durchforsten", sagt sie.
AppZen-Gründer Kale, der einen beruflichen Hintergrund in den Bereichen Finanzen und Technologie hat, gründete seine Firma, als er entdeckte, wie rückständig die Back-Office-Kostensysteme sind. Nur etwa 20 Prozent der Forderungen wurden geprüft, und in den meisten Fällen versuchten die Prüfer lediglich, den Betrag auf der Quittung mit den eingereichten Kosten abzugleichen.
Algorithmen haben einige Betrugsfälle aufgedeckt
AppZen mit Sitz in San Jose, Kalifornien, kann 100% der Anträge in Echtzeit prüfen, indem Belege über einen Algorithmus laufen, der nach Duplikaten, Unstimmigkeiten oder überhöhten Ausgaben sucht. Das System erstattet legitime Aufwendungen von Mitarbeitern am selben Tag und leitet zweifelhafte Ansprüche an menschliche Prüfer zur näheren Untersuchung weiter. Der Algorithmus kann die durchschnittlichen Kosten eines Fluges von New York nach Chicago mit dem in Rechnung gestellten Betrag vergleichen und wird melden, wenn der Preis für diesen Tag übertrieben erscheint (oder wenn der Mitarbeiter bei seinem Flug ein Upgrade in die erste Klasse vorgenommen hat). Er wird auch Alarm schlagen, wenn eine auf einer Quittung aufgeführte Firma nicht existiert oder wenn sich ein Strip-Club als Steakhouse getarnt hat.
Die Algorithmen haben bereits einige kreative - und kostspielige - Betrugsfälle aufgedeckt: Mitarbeiter, die ein paar Wodka-Flaschen an ihre "Arbeitsessen"-Rechnung anhängen und Starbucks-Geschenkkarten im Wert von 3.000 $ kaufen und dies als „Kaffee mit einem Geschäftspartner“ aufführen. Eine Mitarbeiterin wollte die Kosten ihrer Büro-Abschiedsparty von 900 Dollar als Ausgaben geltend machen und reichte einen Antrag ein, der eine Foto-Animation ihres Gesichts anstelle von Quittungen enthielt - was zeigte, wie ernst sie die Prüfer nahm.
Das in Atlanta ansässige Unternehmen Oversight Systems hat bereits vor einigen Jahren eine frühe Version von KI eingesetzt, und mit seinen Technologien des maschinellen Lernens können Millionen von Transaktionen in Echtzeit unter die Lupe genommen werden.
Laut Oversight sind 30 Prozent der Ausgabenaufstellungen der Mitarbeiter bedenklich, verschwenderisch und möglicherweise betrügerisch. "Sie würden staunen, was die Leute versuchen und auch machen", sagt Chief Executive Officer Terrence McCrossan.
Wird künstliche Intelligenz menschliche Prüfer jemals vollständig ersetzen?
Guido van Drunen, Leiter der Forensic Advisory Services von KPMG, geht davon aus, dass einige gering qualifizierte Arbeitsplätze verschwinden werden, da immer mehr Unternehmen in den kommenden Jahren die Technologie einsetzen werden. Es sei aber ausgeschlossen, dass KI alle hinterlistigen Methoden erkennen kann, mit denen Angestellte versuchen, ihre Arbeitgeber zu betrügen.
Er erzählt, dass er angerufen wurde, nachdem ein Mitarbeiter eine lebendige Python-Schlange in Rechnung gestellt hatte. "Alle waren ganz aufgeregt und sagten, es sei Betrug", sagt er. Nach weiteren Untersuchungen entdeckte van Drunen, dass der im Vertrieb tätige Mitarbeiter die Boa Constrictor als Marketing-Gag für die Einführung eines neuen Produkts namens Python gekauft hatte.
Zwar konnte der Kauf der Schlange gerechtfertigt werden, aber nicht die erworbenen Steaks im Wert von 1.200 Dollar, die der Mitarbeiter als Schlangenfutter angegeben hatte. Pythons fressen nur lebende Beute. "Die Python war eine legitime geschäftliche Auslage", sagt van Drunen. "Aber die Steaks waren für das Familien-Barbecue."
(Bloomberg)