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AI が今日の詐欺に対する最善の保護である理由

今日、サプライヤー管理は単なる管理プロセスをはるかに超えています。これは金融セクターにおける重要なリスク要因であり、詐欺師が最も頻繁に狙う分野の 1 つです。この数字は憂慮すべきもので、4 社のうち 3 社以上が支払い詐欺の影響を受けています¹。同時に、世界中の企業は昨年、詐欺により収益の平均 7.7% を失いました。²現代の CFO や財務チームにとって、デジタルでスケーラブルなセキュリティ メカニズムがなければ、このリスクを制御することはほとんど不可能であることは明らかです。これはまさに、サプライヤーのライフサイクル全体にわたる予防的な保護層として、AI を活用した自動化が登場する場所です。新しい力学: なぜ現在、詐欺が簡単になっているのか詐欺行為はより一般的になっているだけでなく、技術的にもより巧妙になっています。この状況に有利な展開がいくつかあります。サプライチェーンの混乱により、企業はサプライヤーを迅速に採用する必要があり、多くの場合、完全なレビューが行われないことになります。GenAI ツールは、請求書や ID データなど、一見本物に見える偽造品を作成します。時代遅れのプロセスや手動のプロセスでは、最新の詐欺手法を確実に検出できなくなります。部門間の透明性が欠如しているため、ソーシャル エンジニアリング攻撃が通りやすくなっています。 これらの要因の組み合わせにより、不正行為はますます例外として認識されなくなり、システミック リスクとして認識されることが多くなります。不正行為の代償: 金銭的損失だけではない経済的なダメージは計り知れないが、実際の影響はそれをはるかに超えている。企業は次のような問題に直面しています。資金の盗難や架空請求などの直接的な損失、時間とリソースを拘束する管理上および法的影響、サプライヤーとの関係が緊張し、風評被害が生じる可能性があります。 今後数年間で世界的な損失が増加すると予想されるため、強力な不正行為防止の必要性が高まり続けています。AI 自動化がどのように不正行為を防止するか – 最初の 1 秒からEsker のような最新の AI サポート プラットフォームは、リスクを検出するだけでなく、リスクが発生したときに排除する統合ソリューションを提供します。最も重要な機能:AI が生成したオンボーディング アンケートデューデリジェンスプロセスを加速および標準化し、各新規サプライヤーに関する正確で関連性の高い情報を提供します。サプライヤー向けのセルフサービス ポータルサプライヤーはデータとドキュメントを安全に提供および更新できます。これにより、メディアの中断が軽減され、一貫した追跡可能なデータ品質が実現します。多くの企業が今後数年間にこのようなポータルの導入を計画しています。制裁リストの自動チェックサプライヤーのデータは、コンプライアンスとリスク管理の中心要素である国際的なブラックリストとリアルタイムで比較されます。銀行口座検証 (BAV)自動アカウントチェックにより、偽のアカウントや不正なアカウントが即座に特定されます。多くの企業が依然として手動による確認に依存しているため、これは非常に重要です。リクエストの一元管理銀行口座の詳細や連絡先などの不審なデータ変更を迅速に特定し、追跡できます。 AI は優先順位付けと分類をサポートします。テクノロジーの最新情報を得る: CFO が今すぐ行動しなければならない理由市場、サプライチェーン、不正行為の手法が急速に進化しているため、新しい形式の管理が必要です。…

今日、サプライヤー管理は単なる管理プロセスをはるかに超えています。これは金融セクターにおける重要なリスク要因であり、詐欺師が最も頻繁に狙う分野の 1 つです。この数字は憂慮すべきもので、4 社のうち 3 社以上が支払い詐欺の影響を受けています¹。同時に、世界中の企業は昨年、詐欺により収益の平均 7.7% を失いました。²

現代の CFO や財務チームにとって、デジタルでスケーラブルなセキュリティ メカニズムがなければ、このリスクを制御することはほとんど不可能であることは明らかです。これはまさに、サプライヤーのライフサイクル全体にわたる予防的な保護層として、AI を活用した自動化が登場する場所です。

新しい力学: なぜ現在、詐欺が簡単になっているのか

詐欺行為はより一般的になっているだけでなく、技術的にもより巧妙になっています。この状況に有利な展開がいくつかあります。

  • サプライチェーンの混乱により、企業はサプライヤーを迅速に採用する必要があり、多くの場合、完全なレビューが行われないことになります。
  • GenAI ツールは、請求書や ID データなど、一見本物に見える偽造品を作成します。
  • 時代遅れのプロセスや手動のプロセスでは、最新の詐欺手法を確実に検出できなくなります。
  • 部門間の透明性が欠如しているため、ソーシャル エンジニアリング攻撃が通りやすくなっています。

これらの要因の組み合わせにより、不正行為はますます例外として認識されなくなり、システミック リスクとして認識されることが多くなります。

不正行為の代償: 金銭的損失だけではない

経済的なダメージは計り知れないが、実際の影響はそれをはるかに超えている。企業は次のような問題に直面しています。

  • 資金の盗難や架空請求などの直接的な損失、
  • 時間とリソースを拘束する管理上および法的影響、
  • サプライヤーとの関係が緊張し、風評被害が生じる可能性があります。

今後数年間で世界的な損失が増加すると予想されるため、強力な不正行為防止の必要性が高まり続けています。

AI 自動化がどのように不正行為を防止するか – 最初の 1 秒から

Esker のような最新の AI サポート プラットフォームは、リスクを検出するだけでなく、リスクが発生したときに排除する統合ソリューションを提供します。最も重要な機能:

AI が生成したオンボーディング アンケート

デューデリジェンスプロセスを加速および標準化し、各新規サプライヤーに関する正確で関連性の高い情報を提供します。

サプライヤー向けのセルフサービス ポータル

サプライヤーはデータとドキュメントを安全に提供および更新できます。これにより、メディアの中断が軽減され、一貫した追跡可能なデータ品質が実現します。多くの企業が今後数年間にこのようなポータルの導入を計画しています。

制裁リストの自動チェック

サプライヤーのデータは、コンプライアンスとリスク管理の中心要素である国際的なブラックリストとリアルタイムで比較されます。

銀行口座検証 (BAV)

自動アカウントチェックにより、偽のアカウントや不正なアカウントが即座に特定されます。多くの企業が依然として手動による確認に依存しているため、これは非常に重要です。

リクエストの一元管理

銀行口座の詳細や連絡先などの不審なデータ変更を迅速に特定し、追跡できます。 AI は優先順位付けと分類をサポートします。

テクノロジーの最新情報を得る: CFO が今すぐ行動しなければならない理由

市場、サプライチェーン、不正行為の手法が急速に進化しているため、新しい形式の管理が必要です。 AI を活用した自動化により次のことが実現します。

  • すべての S2P プロセスにわたる透明性、
  • 断片的な情報ではなく信頼できるデータ、
  • リアルタイムのコンプライアンスセキュリティ、
  • 標準化されたワークフローによりエラーのリスクを軽減します。

そして何よりも、チームの負担が大幅に軽減され、サプライヤー管理が手作業によるリスクからスマートで安全かつスケーラブルなプロセスに変わります。

結論: 今日の不正防止には運ではなく AI が必要です

不正行為者は進化していますが、手動プロセスは進化していません。 AI を活用した自動化に依存する企業は、深刻なリスクを軽減するだけでなく、長期的に財務の回復力も強化します。

Esker は、セキュリティ、透明性、効率性を組み合わせた、ソースから支払い、注文から現金までの統一プラットフォームを提供し、金融セクターをコスト要因から戦略的価値推進要因に変えます。

1: 2025 年 -® 決済不正および規制調査報告書、2025 年、金融専門家協会
3: 2025 年下半期のトップ不正傾向レポートの更新、2025 年 10 月、TransUnion

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執筆者について: nipponese

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