In het China van vandaag is het verslaan van fraude en ethisch blijven essentieel voor succes op lange termijn. De post-pandemische vertraging legt zwakke plekken bloot, wat de waarschuwing van Warren Buffett herhaalt: "Pas als het tij keert, ontdek je wie er naakt heeft gezwommen".. Bedrijven moeten risico's identificeren en financiële strategieën versterken om niet alleen te overleven maar ook te gedijen in een economische neergang.

Recente ethische inbreuken tonen aan dat geen enkele sector of deel van de waardeketen immuun is. Onethisch gedrag leidt tot hoge boetes en schadelijke PR, zowel in China als wereldwijd. Het vermogen om deze acties te voorkomen is nu cruciaal voor duurzame groei en krijgt steeds meer aandacht op directieniveau.

In China gaat ongeveer 1.400 miljard RMB aan bedrijfsbudgetten verloren door problemen met de transparantie van bedrijven (*Artefact schatting). Door gebruik te maken van AI kunnen bedrijven deze verliezen beperken, wat resulteert in aanzienlijke financiële voordelen en een sterkere aanwezigheid op de markt.

We hebben onze kennis over "AI voor zakelijke transparantie"om een uitgebreid overzicht te geven van hoe AI helpt om ethische praktijken te versterken en bedrijfsrisico's te beperken. Door AI in te zetten voor zakelijke transparantie kunnen organisaties proactief frauduleuze activiteiten identificeren en aanpakken voordat ze escaleren.

Context: In een project gericht op het vergroten van transparantie en het verminderen van risico's op corruptie bij de verkoop binnen de FMCG-industrie, ondersteunden we een klant die worstelde met de complexiteit van silo's in de verkoop data. Deze data versnippering leidde tot uitdagingen bij het effectief monitoren en controleren van verkoopactiviteiten, waardoor de ethische normen van organisatiein gevaar kwamen..

Oplossing: Om deze pijnpunten aan te pakken is een AI-gestuurde oplossing geïmplementeerd. Deze oplossing verbindt verschillende verkoopbronnen data (uitverkoop, voorraden, winkelbezoeken...) met een AI detectie-engine die is ontworpen om abnormaal verkoopgedrag te identificeren. Het omvat een machine-learningmodel dat risicogedrag prioriteert en markeert, ondersteund door een dashboard dat de behoeften voor verkoopaudits stroomlijnt en erop focust. Het dashboard biedt het bedrijf een uitgebreid overzicht van riskante Key Accounts in winkels voor moderne handel, algemene handel en speciale kanalen, waardoor een gerichter en efficiënter auditproces mogelijk wordt.

Data is de brandstof - betrouwbare data bronnen zijn essentieel voor het nauwkeurig detecteren van afwijkingen via data analytics of machine learning modellen.

Fase 1 - Flash Data Integriteitsaudit (2~4 weken)

Fase 2 - Opzet bedrijfsalgoritme (8~12 weken)

Fase 3 - Herontwerpen en implementeren van bedrijfsprocessen (doorlopend)