In het China van vandaag zijn het bestrijden van fraude en het handhaven van ethische normen essentieel voor succes op de lange termijn. De economische terugval na de pandemie legt zwakke plekken bloot, wat de waarschuwing van Warren Buffett onderstreept: “Pas als het tij zich terugtrekt, zie je wie er naakt heeft gezwommen”. Bedrijven moeten risico's in kaart brengen en hun financiële strategieën versterken om niet alleen te overleven, maar ook te floreren in economische neergangen.

Uit recente schendingen van ethische normen blijkt dat geen enkele sector of schakel in de waardeketen hiertegen immuun is. Onethisch gedrag leidt tot hoge boetes en reputatieschade, zowel in China als wereldwijd. Het vermogen om dergelijke praktijken te voorkomen is tegenwoordig cruciaal voor duurzame groei en krijgt steeds meer aandacht op bestuursniveau.

Door een gebrek aan zakelijke transparantie gaat in China naar schatting 1,4 biljoen RMB aan bedrijfsbudgetten verloren (Artefact ). Door gebruik te maken van AI bedrijven deze verliezen beperken, wat leidt tot aanzienlijke financiële voordelen en een sterkere aanwezigheid op de markt.

We hebben onze kennis over „AI zakelijke transparantie” gebundeld om een uitgebreid overzicht te bieden van hoe AI aan het versterken van ethische praktijken en het beperken van bedrijfsrisico's. Door AI in te zetten AI zakelijke transparantie kunnen organisaties frauduleuze activiteiten proactief opsporen en aanpakken voordat deze escaleren.

Context: In het kader van een project dat gericht was op het vergroten van de transparantie en het verminderen van het risico op corruptie binnen de FMCG-sector, hebben we een klant ondersteund die worstelde met de complexiteit van versnipperde data. Deze data leidde tot problemen bij het effectief monitoren en controleren van verkoopactiviteiten, waardoor de ethische normen organisatiein gevaar kwamen.

Oplossing: Om deze knelpunten aan te pakken, is een AI oplossing geïmplementeerd. Deze oplossing koppelt diverse data (verkoopcijfers, voorraden, winkelbezoeken…) aan een AI die is ontworpen om afwijkend verkoopgedrag te identificeren. De oplossing omvat een machine learning-model dat risicovol gedrag prioriteert en signaleert, ondersteund door een dashboard dat de behoeften op het gebied van verkoopaudits stroomlijnt en daarop focust. Het dashboard biedt het bedrijf een uitgebreid overzicht van risicovolle Key Accounts in winkels van de Modern Trade, General Trade en Special-kanalen, waardoor een meer gericht en efficiënt auditproces mogelijk wordt.

Data de brandstof — betrouwbare data zijn essentieel om afwijkingen nauwkeurig op te sporen met behulp van data of machine learning-modellen.

Fase 1 – Controle van Data flashgeheugen (2 tot 4 weken)

Fase 2 – Opzetten van het bedrijfsalgoritme (8–12 weken)

Fase 3 – Herstructurering en implementatie van bedrijfsprocessen (lopend)