不正行為によって失なわれている。これは耐えがたい事実だ。その企業の脆弱さを把握し、信頼を得ている内部の人間の犯行である場合が多いとなると、その痛みはなおさら深刻なものだと言える。チェーンに存在している。不正行為は、製造会社の調達プロセス全体に脅威を及ぼすことになる。事業所の作業場に到着した材料が、その後に消失。件の発注に対する、重複した発注書や請求書の存在。契約しているのに出勤してこないという、業務の不正行為もある。旅費に関する社員の不正行為は、業界中で見受けられる。不正行為が働かれる場合、製品やサービスを調達する社員と供給業者が結託していることが多い。供給業者に水増し請求を認める見返りとして、社員が現金によるリベートを手にしている。マネージャーを務めるウトカーシュ・カンザル氏は「どの企業でも、特定の金額を超えた場合、各取引を綿密に検証するよう定められています」と話す。「そのため、供給業者と購入担当は、請求書が監視の限度額を下回るよう、合意の上で調達を分散させます。これが一般的な不正行為のシナリオです」。不正行為により失われているとカンザル氏は話す。不正行為は製造部品や原料にまで影響する場合があると述べる。「納品された部品が、実際には本来の仕様を満たしていないのに適合範囲であるとごまかされた場合、意図的な虚偽表示となることがあります」と、シンバラ氏。経験を積んだエキスパートは、不審な取引をプロセスや直感から察知できる。方が優れたソリューションとなる。チームが正確に監視するには膨大すぎる数だ。モデルであれば、その追跡や分析が可能だ。製造業がこうしたテクノロジーをサプライチェーン商取引に応用し始めたのは、つい最近のことだ。不正検出システムは従来の方法でプログラムされたものではなく、機械学習モデルをベースとしており、大量のデータ内に一定のパターンを見つけるよう訓練されている。データは数十万、数百万もの調達記録から構成され、そこには不正行為との関連が判明しているものも含まれる。調達を監視するプラットフォームに、このモデルを埋め込む。システムを通じてやりとりされる。調達の多くが購買カードにより行われる。頻発する、ありきたりな調達詐欺においても、不正行為者は常に新たなアングルを開拓している。つの異なるアプローチを提供する。不正行為摘発のエキスパートは、教師ありモデルを訓練して、既知の詐欺行為を探させる。不正行為の識別のため、そうした取引に特有な「特徴」を探すよう訓練される。それは数百に上る場合も、数十に過ぎない場合もある。このモデルはスコアを生成する。これは個人のクレジットカード返済歴から信用度を数値化した信用スコアのようなもので、新規取引が不正なものである推測値を示す。ひとたび訓練と検証が完了すれば、モデルは実際の取引を分析することができる。不審な取引を見つけるとモデルが警告を発し、必要に応じて不正行為摘発のエキスパートが調査を開始する。既知の詐欺行為でさえ、時間と共に微妙に変化するため、その発見はますます難しくなる。モデルでは不正行為の見込みが低いと見積もられた商取引が、人間の監視役によって見つかることもある。した進化を察知するため、教師ありモデルには、より新しいデータを使った定期的な再教育が必要だ。新手の不正行為テクニックは一定間隔で発生することから、完璧な不正検出システムを作るために統合するもうひとつのアルゴリズムが教師なしモデルだ。膨大な調達/商取引記録を用いて訓練される。頻度など)のイメージをつかむためだ。なしモデルは外れ値を探す。何らかの理由で正常とは異なると思われる取引を探すのだ。モデルは個々の新規取引を採点するが、このスコアは、その取引が、同種の購入者や製品、供給業者の標準的状況からどれだけ逸脱しているかを評価する。逸脱スコアの高い取引は、詳細な調査をするに値する。機械学習モデルは、取引を個別に分析し、各購買代理業者に対して何が正常なのかを追跡調査することができる。数が膨大な場合、これは面倒で能率が悪く、実行困難なものになる。一部のモデルは、個人を「ペルソナ」と呼ばれる複雑な心理学的典型に分類する。これらのモデルは、個人ではなく、そのペルソナに対する正常な行動をベースに、購買行動を採点する。コンピューティングのアプローチがある。チェーンの不正検出にさまざまなアプローチを採っている。年代から機械学習を応用してきた。よる社員購入カードの乱用を追跡するソフトウェアなど、新規参入のベンダー各社も特定分野での応用にフォーカスするようになっている。いった競合他社は、製造特有のプロセスを監視し、調達の不正行為における応用シナリオを用意している。ベンダーの多くは、その源をピック&プレースのロボット工学分野に発しており、製造プロセスの、より上流での応用を模索しています」と、シンバラ氏は話す。障害となるのは、運用規模だ。世界の製造キャパシティの大部分は小・中規模企業が担っている。万ドル規模の投資が必要だ。チェーンを持つ大規模な製造業者には対応が可能だが、小さな工場の資力を大きく超えるものだ。小規模な代替手段があるかもしれない。モデルは通常、企業独自の取引データから構築される。大規模製造業者であれば、効果的なモデルを訓練するに十分な取引が得られるからだ。モデル」を開発している。モデルを比較的低コストで共有できる。ベースの不正検出システムの利用を可能にするかもしれない。#財務Success!ご登録ありがとうございました日本版ニュースレターを配信登録!最新の記事を無料でお届けします。DavisSuccess!ご登録ありがとうございました日本版ニュースレターを配信登録!最新の記事を無料でお届けします。不正コピーについてSearchSearchSuccess!ご登録ありがとうございました「創造の未来」のストーリーを紹介中!日本版ニュースレターの配信登録X。