Im heutigen China sind die Bekämpfung von Betrug und die Einhaltung ethischer Grundsätze für den langfristigen Erfolg unerlässlich. Der Konjunkturrückgang nach der Pandemie legt Schwachstellen offen und bestätigt damit Warren Buffetts Warnung: „Erst wenn die Flut zurückgeht, sieht man, wer nackt gebadet hat“. Unternehmen müssen Risiken erkennen und ihre Finanzstrategien stärken, um in wirtschaftlichen Abschwüngen nicht nur zu überleben, sondern zu florieren.

Die jüngsten Verstöße gegen ethische Grundsätze zeigen, dass kein Sektor und kein Teil der Wertschöpfungskette davon ausgenommen ist. Unethisches Verhalten führt sowohl in China als auch weltweit zu hohen Geldstrafen und einem Imageschaden. Die Fähigkeit, solche Vorfälle zu verhindern, ist heute entscheidend für nachhaltiges Wachstum und findet auf Vorstandsebene zunehmend Beachtung.

In China gehen aufgrund mangelnder Unternehmenstransparenz jährlich rund 1,4 Billionen RMB an Geschäftsbudgets verloren (Artefact ). Der Einsatz AI Unternehmen, diese Verluste zu reduzieren, was zu erheblichen finanziellen Vorteilen und einer stärkeren Marktpräsenz führt.

Wir haben unser Wissen zum Thema „AI geschäftliche Transparenz“, um einen umfassenden Überblick darüber zu geben, wie AI , ethische Praktiken zu stärken und Unternehmensrisiken zu mindern. Durch den Einsatz von AI mehr Transparenz im Unternehmen können Organisationen betrügerische Aktivitäten proaktiv erkennen und bekämpfen, bevor sie eskalieren.

Kontext: Im Rahmen eines Projekts zur Verbesserung der Transparenz und zur Verringerung des Korruptionsrisikos im Vertrieb der FMCG-Branche haben wir einen Kunden unterstützt, der mit der Komplexität isolierter data zu kämpfen hatte. Diese data führte zu Herausforderungen bei der effektiven Überwachung und Prüfung von Vertriebsaktivitäten und gefährdete die ethischen Standards des Unternehmens.

Lösung: Um diese Schwachstellen zu beheben, wurde eine AI Lösung implementiert. Diese Lösung verknüpft verschiedene data (Absatz, Lagerbestände, Filialbesuche…) mit einer AI , die darauf ausgelegt ist, ungewöhnliche Verkaufsverläufe zu identifizieren. Sie umfasst ein Machine-Learning-Modell, das risikobehaftete Verhaltensweisen priorisiert und kennzeichnet, unterstützt durch ein Dashboard, das die Anforderungen an die Verkaufsprüfung optimiert und in den Mittelpunkt rückt. Das Dashboard bietet dem Unternehmen einen umfassenden Überblick über risikobehaftete Großkunden in Filialen des Modern Trade, General Trade und in Spezialkanälen und ermöglicht so einen gezielteren und effizienteren Auditprozess.

Data der Treibstoff – zuverlässige data sind unerlässlich, um Anomalien mithilfe von data oder Modellen des maschinellen Lernens präzise zu erkennen.

Phase 1 – Überprüfung Data von Flash-Speichern (2–4 Wochen)

Phase 2 – Einrichtung des Geschäftsalgorithmus (8–12 Wochen)

Phase 3 – Neugestaltung und Umsetzung von Geschäftsprozessen (laufend)