Nella Cina di oggi, sconfiggere le frodi e rimanere etici è essenziale per il successo a lungo termine. Il rallentamento post-pandemia mette a nudo i punti deboli, riecheggiando l'avvertimento di Warren Buffett: "Solo quando la marea si ritira si scopre chi ha nuotato nudo".. Le aziende devono identificare i rischi e rafforzare le strategie finanziarie per non solo sopravvivere, ma anche prosperare nelle fasi di rallentamento economico.

Le recenti violazioni etiche dimostrano che nessun settore o parte della catena del valore è immune. Il comportamento non etico sta portando a pesanti multe e a dannose pubbliche relazioni, sia in Cina che a livello globale. La capacità di prevenire queste azioni è ora fondamentale per una crescita sostenibile e sta ricevendo una maggiore attenzione a livello di consiglio di amministrazione.

In Cina si perdono circa 1.400 miliardi di RMB di budget aziendali a causa di problemi di trasparenza aziendale (* stimaArtefact ). L'utilizzo dell'IA aiuta le aziende a ridurre queste perdite, con conseguenti significativi vantaggi finanziari e una maggiore presenza sul mercato.

Abbiamo consolidato le nostre conoscenze su "L'IA per la trasparenza aziendale"per fornire una panoramica completa di come l'IA contribuisca a rafforzare le pratiche etiche e a mitigare i rischi aziendali. Sfruttando l'IA per la trasparenza aziendale, le organizzazioni possono identificare e affrontare in modo proattivo le attività fraudolente prima che si aggravino.

Contesto: In un progetto volto a migliorare la trasparenza e a ridurre i rischi di corruzione delle vendite nel settore dei beni di largo consumo, abbiamo assistito un cliente alle prese con la complessità di dati di vendita frammentati. La frammentazione dei dati ha comportato problemi nel monitorare e controllare efficacemente le attività di vendita, mettendo a rischio gli standard etici dell'azienda..

Soluzione: Per risolvere questi problemi, è stata implementata una soluzione basata sull'intelligenza artificiale. Questa soluzione collega diverse fonti di dati sulle vendite (sell-out, inventari, visite ai negozi...) a un motore di rilevamento AI progettato per identificare i comportamenti anomali delle vendite. Include un modello di apprendimento automatico che dà priorità e segnala i comportamenti a rischio, supportato da un cruscotto che semplifica e si concentra sulle esigenze di verifica delle vendite. Il cruscotto fornisce all'azienda una visione completa dei Key Account a rischio nei negozi del commercio moderno, del commercio generale e dei canali speciali, consentendo un processo di audit più mirato ed efficiente.

I dati sono il carburante: fonti di dati affidabili sono essenziali per rilevare con precisione le anomalie attraverso l'analisi dei dati o i modelli di apprendimento automatico.

Fase 1 - Audit dell'integrità dei dati flash (2~4 settimane)

Fase 2 - Impostazione dell'algoritmo aziendale (8~12 settimane)

Fase 3 - Reingegnerizzazione e implementazione dei processi aziendali (in corso)