Na China de hoje, combater a fraude e manter a ética é essencial para o sucesso a longo prazo. A desaceleração pós-pandemia expõe os pontos fracos, ecoando o aviso de Warren Buffett: “Só quando a maré baixa é que se descobre quem estava nadando nu”. As empresas devem identificar riscos e fortalecer estratégias financeiras para não apenas sobreviver, mas prosperar em períodos de recessão econômica.

As recentes violações éticas mostram que nenhum setor ou parte da cadeia de valor está imune. O comportamento antiético está resultando em multas pesadas e danos à imagem pública, tanto na China quanto em todo o mundo. A capacidade de prevenir essas ações é agora crucial para o crescimento sustentável e vem recebendo cada vez mais atenção por parte dos conselhos de administração.

Aproximadamente 1,4 trilhão de RMB em orçamentos empresariais são perdidos devido a problemas de transparência nos negócios na China (Artefact ). O uso AI as empresas AI reduzir essas perdas, o que resulta em vantagens financeiras significativas e em uma presença mais forte no mercado.

Consolidamos nossos conhecimentos sobre “AI a transparência empresarial” para oferecer uma visão geral abrangente de como AI a reforçar práticas éticas e mitigar riscos corporativos. Ao utilizar AI a transparência empresarial, as organizações podem identificar e lidar proativamente com atividades fraudulentas antes que elas se agravem.

Contexto: Em um projeto voltado para aumentar a transparência e reduzir os riscos de corrupção nas vendas no setor de bens de consumo de alta rotatividade (FMCG), prestamos apoio a um cliente que enfrentava as complexidades decorrentes da fragmentação data de vendas. Essa data levou a dificuldades no monitoramento e na auditoria eficazes das atividades de vendas, colocando em risco os padrões éticos da empresa.

Solução: Para resolver esses pontos críticos, foi implementada uma solução AI. Essa solução conecta diversas data de vendas (vendas efetivas, estoques, visitas às lojas...) a um mecanismo AI projetado para identificar comportamentos de vendas anormais. Ela inclui um modelo de aprendizado de máquina que prioriza e sinaliza comportamentos de risco, apoiado por um painel que simplifica e se concentra nas necessidades de auditoria de vendas. O painel oferece à empresa uma visão abrangente das contas-chave de risco nas lojas dos canais de comércio moderno, comércio geral e canais especiais, permitindo um processo de auditoria mais direcionado e eficiente.

Data o combustível — data confiáveis são essenciais para detectar com precisão anomalias por meio de data ou modelos de aprendizado de máquina.

Fase 1 – Auditoria Data em memória flash (2 a 4 semanas)

Fase 2 – Configuração do algoritmo de negócios (8 a 12 semanas)

Fase 3 – Reengenharia e implementação de processos de negócios (em andamento)