Im heutigen China ist es für den langfristigen Erfolg unerlässlich, Betrug zu bekämpfen und ethisch zu bleiben. Die Verlangsamung nach der Pandemie deckt Schwachstellen auf und erinnert an die Warnung von Warren Buffett: “Erst wenn die Flut zurückgeht, entdeckt man, wer nackt geschwommen ist”. Unternehmen müssen Risiken erkennen und ihre Finanzstrategien stärken, um in wirtschaftlichen Abschwüngen nicht nur zu überleben, sondern zu gedeihen.

Die jüngsten ethischen Verstöße zeigen, dass kein Sektor oder Teil der Wertschöpfungskette immun ist. Unethisches Verhalten führt zu hohen Geldstrafen und schädlicher PR, sowohl in China als auch weltweit. Die Fähigkeit, diese Handlungen zu verhindern, ist jetzt entscheidend für ein nachhaltiges Wachstum und wird auf Vorstandsebene zunehmend beachtet.

Ungefähr 1.400 Milliarden RMB an Geschäftsbudgets gehen in China aufgrund von Problemen mit der Unternehmenstransparenz verloren (*Artefact Schätzung). Der Einsatz von KI hilft Unternehmen, diese Verluste zu reduzieren, was zu erheblichen finanziellen Vorteilen und einer stärkeren Marktpräsenz führt.

Wir haben unser Wissen über “KI für Unternehmenstransparenz“ um einen umfassenden Überblick darüber zu geben, wie KI dazu beiträgt, ethische Praktiken zu stärken und Unternehmensrisiken zu mindern. Durch den Einsatz von KI für die Transparenz von Unternehmen, können Unternehmen betrügerische Aktivitäten proaktiv erkennen und bekämpfen, bevor sie eskalieren.

Kontext: In einem Projekt zur Verbesserung der Transparenz und zur Verringerung der Korruptionsrisiken im Vertrieb in der FMCG-Branche unterstützten wir einen Kunden, der mit den Komplexitäten eines siloartigen Vertriebs data zu kämpfen hatte. Diese data-Fragmentierung führte zu Herausforderungen bei der effektiven Überwachung und Prüfung von Verkaufsaktivitäten, die die ethischen Standards des Unternehmens gefährden.

Lösung: Um diese Probleme zu lösen, wurde eine KI-gesteuerte Lösung implementiert. Diese Lösung verbindet verschiedene data-Verkaufsquellen (Ausverkäufe, Lagerbestände, Ladenbesuche...) mit einer KI-Erkennungsmaschine, die abnormales Verkaufsverhalten identifizieren soll. Sie umfasst ein maschinelles Lernmodell, das risikoreiche Verhaltensweisen priorisiert und kennzeichnet, und wird von einem Dashboard unterstützt, das den Bedarf an Vertriebsaudits rationalisiert und konzentriert. Das Dashboard bietet dem Unternehmen einen umfassenden Überblick über risikobehaftete Key Accounts in den Filialen von Modern Trade, General Trade und Special Channels und ermöglicht so einen gezielteren und effizienteren Audit-Prozess.

Data ist der Treibstoff - zuverlässige data-Quellen sind für die genaue Erkennung von Anomalien durch data-Analysen oder maschinelle Lernmodelle unerlässlich.

Phase 1 - Flash Data Integritätsprüfung (2~4 Wochen)

Phase 2 - Einrichtung des Geschäftsalgorithmus (8~12 Wochen)

Phase 3 - Geschäftsprozess-Reengineering & Implementierung (laufend)