En la China actual, vencer el fraude y mantener la ética es esencial para el éxito a largo plazo. La desaceleración post-pandémica pone al descubierto los puntos débiles, haciéndose eco de la advertencia de Warren Buffett: “Sólo cuando baja la marea se descubre quién ha estado nadando desnudo”. Las empresas deben identificar los riesgos y reforzar las estrategias financieras para no sólo sobrevivir sino prosperar en las recesiones económicas.

Las recientes infracciones éticas demuestran que ningún sector o parte de la cadena de valor es inmune. Los comportamientos poco éticos están dando lugar a fuertes multas y a unas relaciones públicas perjudiciales, tanto en China como en el resto del mundo. La capacidad de prevenir estas acciones es ahora crucial para el crecimiento sostenible y está recibiendo cada vez más atención en los consejos de administración.

Aproximadamente 1.400 billones de RMB de presupuestos empresariales se pierden debido a problemas de transparencia empresarial en China (*estimación de Artefact). La utilización de la IA ayuda a las empresas a reducir estas pérdidas, lo que se traduce en importantes ventajas financieras y una mayor presencia en el mercado.

Consolidamos nuestros conocimientos sobre “IA para la transparencia empresarial“ para ofrecer una visión global de cómo la IA ayuda a reforzar las prácticas éticas y a mitigar los riesgos corporativos. Aprovechando la IA para la transparencia empresarial, las organizaciones pueden identificar y abordar proactivamente las actividades fraudulentas antes de que se agraven.

Contexto: En un proyecto destinado a mejorar la transparencia y reducir los riesgos de corrupción en las ventas dentro de la industria de bienes de consumo de alta rotación, apoyamos a un cliente que se enfrentaba a las complejidades de unas ventas data fragmentadas en silos. Esta fragmentación data llevó a dificultades para supervisar y auditar eficazmente las actividades de venta, poniendo en peligro las normas éticas de la empresa.

Solución: Para abordar estos puntos débiles, se ha implementado una solución basada en la IA. Esta solución conecta varias fuentes de ventas data (ventas, inventarios, visitas a tiendas...) en un motor de detección de IA diseñado para identificar comportamientos anómalos en las ventas. Incluye un modelo de aprendizaje automático que prioriza y señala los comportamientos de riesgo, apoyado por un cuadro de mandos que agiliza y se centra en las necesidades de auditoría de ventas. El cuadro de mandos proporciona a la empresa una visión completa de las cuentas clave de riesgo en las tiendas de comercio moderno, comercio general y canales especiales, lo que permite un proceso de auditoría más específico y eficaz.

Data es el combustible: unas fuentes data fiables son esenciales para detectar con precisión las anomalías mediante análisis data o modelos de aprendizaje automático.

Fase 1 - Auditoría de integridad Flash Data (2~4 semanas)

Fase 2 - Configuración del algoritmo comercial (8~12 semanas)

Fase 3 - Reingeniería e implantación del proceso empresarial (en curso)