Im heutigen China sind die Bekämpfung von Betrug und die Wahrung der ethischen Grundsätze für den langfristigen Erfolg von entscheidender Bedeutung. Der Abschwung nach der Pandemie deckt Schwachstellen auf und erinnert an die Warnung von Warren Buffett: "Erst wenn die Ebbe kommt, entdeckt man, wer nackt geschwommen ist".. Unternehmen müssen Risiken erkennen und ihre Finanzstrategien verbessern, um in Zeiten des wirtschaftlichen Abschwungs nicht nur zu überleben, sondern auch 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, solche Handlungen zu verhindern, ist heute 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 (* SchätzungArtefact ). Die Nutzung von AI hilft Unternehmen, diese Verluste zu verringern, was zu erheblichen finanziellen Vorteilen und einer stärkeren Marktpräsenz führt.

Wir haben unser Wissen über "AI für Unternehmenstransparenz" zusammengefasst, um einen umfassenden Überblick darüber zu geben, wie AI dazu beiträgt, ethische Praktiken zu stärken und Unternehmensrisiken zu mindern. Durch die Nutzung von AI für Geschäftstransparenz können Unternehmen betrügerische Aktivitäten proaktiv erkennen und bekämpfen, bevor sie eskalieren.

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

Die Lösung: Um diese Probleme zu lösen, wurde eine AI-gesteuerte Lösung implementiert. Diese Lösung verbindet verschiedene data Quellen (Ausverkäufe, Lagerbestände, Ladenbesuche...) mit einer AI Erkennungsmaschine, die abnormales Verkaufsverhalten identifizieren soll. Sie umfasst ein maschinelles Lernmodell, das risikoreiche Verhaltensweisen priorisiert und kennzeichnet und von einem Dashboard unterstützt wird, das den Bedarf an Vertriebsaudits rationalisiert und fokussiert. Das Dashboard bietet dem Unternehmen einen umfassenden Überblick über risikobehaftete Großkunden in Geschäften des modernen Handels, des allgemeinen Handels und der Spezialkanäle und ermöglicht so einen gezielteren und effizienteren Prüfungsprozess.

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

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

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

Phase 3 - Umstrukturierung und Implementierung von Geschäftsprozessen (laufend)