Risk use case: AI-fraudepreventie die afwijkende transacties opmerkt vóór ze worden goedgekeurd

Dit artikel maakt deel uit van onze serie AI use cases in finance, waar we inzoomen op toepassingen met hoge impact doorheen verschillende finance processen. 

De ongemakkelijke waarheid over de meeste goedkeuringsworkflows is dat ze ontworpen zijn voor een heel ander verwerkingsvolume. Een manager die wekelijks tweehonderd facturen moet goedkeuren, kan aan elk document slechts enkele seconden besteden. De controle wordt formeel uitgevoerd, de audit trail ziet er netjes uit en de board gaat ervan uit dat de organisatie beschermd is. Maar wat er in werkelijkheid wordt gecontroleerd, is puur of er een PO-nummer op staat en of het bedrag onder een bepaalde drempel blijft.

Standaard ERP-controles en 3-way matching maken dit eerder erger dan beter, omdat ze een vals gevoel van veiligheid creëren. Vaste regels detecteren immers alleen wat vooraf is voorspeld: een ontbrekend veld, een overschreden limiet of een dubbele referentie. Ze missen de facturen die er op het eerste gezicht perfect uitzien, maar toch vreemd zijn, zoals een vertrouwde leverancier met een nieuw bankrekeningnummer, een afgerond bedrag net onder de goedkeuringsgrens, of een allereerste aankoop op een slapende kostenplaats. Wie de drempels kent, blijft er moeiteloos onder.

In de praktijk valt men dan terug op manuele steekproeven ná de betaling. Daarbij controleer je hooguit een kleine fractie van de transacties, maanden na datum, wanneer het geld al verdwenen is en de kans op terugvordering vrijwel nihil is. Het risico is reëel: in de 2026 AFP Payments Fraud and Control Survey meldde 76% van de organisaties pogingen tot (of effectieve) betalingsfraude in het voorgaande jaar, terwijl amper 17% AI inzet om dit actief te bestrijden.

AI-anomaliedetectie vervangt vooraf ingestelde regels door een aangeleerd referentiepatroon van wat normaal is in je General Ledger. Het inbedden van proactief AI-risicobeheer binnen je accounts payable-proces verandert de manier waarop transacties worden vrijgegeven fundamenteel.

Dit is hoe deze proactieve triage in de praktijk werkt:

1. Het referentiepatroon aanleren: Het model wordt getraind op basis van 12 tot 24 maanden aan gegevens uit de AP, het grootboek en het leveranciersbestand. Het brengt in kaart wat gebruikelijk is per leverancier, rekening, bedrag, tijdstip en gebruiker.
2. Risicoscoring bij binnenkomst: Elke nieuwe transactie krijgt direct bij binnenkomst in de goedkeuringswachtrij een risicoscore, dus vóór de betaling plaatsvindt, niet erna.
3. Triage met onderbouwing: Laagrisico-items stromen automatisch door. Afwijkende transacties worden doorgestuurd naar een reviewer, inclusief een concrete verklaring: gewijzigde bankgegevens, een ongebruikelijk bedrag of een eerste factuur van een nieuwe leverancier. Duidelijke, audit-ready context vervangt hierbij ondoorzichtige AI-scores.
4. Leren van de reviewer: Elke menselijke beslissing (fraude, fout of legitiem) wordt teruggekoppeld aan het model, waardoor de precisie bij elk gebruik toeneemt.

De rol van de goedkeurder verandert hierdoor ingrijpend. In plaats van blindelings tweehonderd items af te vinken, onderzoekt die nu gericht de vijf transacties die echt aandacht verdienen. De vier ogen krijgen hun functie terug.

Naast het opvangen van individuele fouten, levert de inzet van AI in je goedkeuringsworkflow directe strategische waarde op voor de CFO en de board:

• Inhoudelijk herstel van een bestaande controle: Je voegt geen extra bureaucratie toe; je maakt een controle die nu niet werkt, weer effectief. Dat is een boodschap die een auditcomité meteen begrijpt.
• Van steekproef naar 100% dekking: Het continu screenen van álle transacties tilt de zekerheid die je aan het auditcomité biedt naar een hoger niveau. Dit niveau van continuous auditing toont de echte meerwaarde van AI voor interne audit, door reactieve steekproeven te transformeren in proactief toezicht.
• Bescherm je mensen én je middelen: Door AI in te zetten voor interne audit geef je goedkeurende managers inhoudelijke context, niet zomaar een 'akkoord'-knop. Ze maken weer echte inhoudelijke afwegingen in plaats van gedachteloos te klikken. Bovendien leidt een melding door de concrete feiten niet tot vage verdachtmakingen, maar tot een onderbouwde en zakelijke check. 

Wees echter realistisch over wat je zult aantreffen: de meeste meldingen betreffen dubbele facturen, coderingsfouten of contractuele afwijkingen. Die opgetelde winst draagt de businesscase vaak al op zich. Fraudepreventie is het cruciale restrisico dat je er meteen bij afdekt. 

Niet elke organisatie moet meteen met AI starten. Controles op dubbele betalingen, bedragslimieten en goedkeuringsflows via Power Automate gecombineerd met afwijkingsrapporten in Power BI dekken bekende en stabiele risicopatronen af met tools die je waarschijnlijk al in huis hebt. Dat is vaak de juiste eerste stap.

AI bewijst zijn meerwaarde zodra risicopatronen onbekend of veranderlijk zijn, wanneer de volumes hoog liggen, of wanneer je meerdere entiteiten beheert. Het integreren van AI voor compliance garandeert dat deze complexe omgevingen met hoge volumes toch strikt beheerd blijven.

De markt valt uiteen in drie categorieën: 

• Ingebouwde detectiesuites in je ERP (zoals SAP Business Integrity Screening, Oracle Fusion Cloud Risk Management)
• Platformonafhankelijke analytics voor auditteams (zoals MindBridge)
• Pre-payment gatekeepers voor specifieke uitgavencategorieën (zoals AppZen)

Welke categorie het beste past bij jouw interne controle-architectuur, hangt af van je ERP-landschap en de plek waar je het controlepunt wil leggen. Dit is een strategische beslissing die ruim vóór een eventuele demo van een leverancier moet worden genomen.

Het opstarten van een succesvolle pilot rond AI-fraudepreventie in accounts payable duurt 4 tot 8 weken, maar de waarde op lange termijn staat of valt met operationele discipline. 

Essentiële voorwaarden voor implementatie

• 12 tot 24 maanden aan transactiehistorie: Het anomaliedetectiemodel heeft een voldoende grote dataset nodig uit AP, het General Ledger en master data van leveranciers om een betrouwbare referentie van normaal gedrag op te bouwen.
• Bruikbare master data van leveranciers: Om data readiness voor AI te bereiken, heb je geen perfect opgeschoonde historische ERP-data nodig, maar de master data moet wel gestructureerd genoeg zijn om typische transactiepatronen betrouwbaar in kaart te brengen.
• Duidelijk ownership van meldingen: Elke gemelde afwijking moet automatisch worden toegewezen aan een specifieke reviewer met expliciete verantwoordelijkheid en duidelijk vastgelegde SLA-reactietijden.

• Ingebouwde AI-transparantie: De uitkomsten van het systeem moeten voldoen aan eisen rond AI-transparantie en AI explainability om te voldoen aan de GDPR-richtlijnen, de EU AI-verordening en interne auditvereisten. "Het model zegt het" is geen geldige onderbouwing om een medewerker of leverancier te vlaggen. Als een tool zijn redenering niet kan tonen, hoort het niet thuis in dit proces.

   

Wanneer je NIET moet starten

Pauzeer de AI-implementatie als je leveranciersmasterdata niet goed gemanaged is of als je organisatie niet genoeg mensen heeft die de gemelde afwijkingen kunnen opvolgen. Een melding zonder eigenaar is enkel ruis met een tijdstempel. Een onbeheerde wachtrij verlaagt het financieel risico niet, maar stelt de organisatie wel onnodig bloot aan strengere regels rond AI-compliance. 

Valkuilen bij implementatie om te vermijden

• Meldingsdrempels te gevoelig instellen: Te gevoelige modellen leiden tot een stortvloed aan false positives. Bij effectief modelrisicobeheer wordt de nadruk gelegd op de kwaliteit van het signaal en de tijd die nodig is om actie te ondernemen, in plaats van op het totale aantal signalen.
• Inzetten op een 'black box'-model: Algoritmen zonder AI-transparantie kunnen niet uitleggen waarom een transactie is aangemerkt. Dit ondermijnt het vertrouwen bij goedkeurders en leidt tot problemen bij interne compliance reviews. 
• De uitrol behandelen als een puur IT-project: Software alleen kan geen risicocontroles afdwingen. Zonder een geüpdatet intern controlekader en een bewuste inspanning om te werken aan de AI maturity in finance, ontbreekt het goedkeurders aan het vertrouwen en de governance om gepast te reageren.

Het inzetten van AI-fraudepreventie is in de eerste plaats een oefening in het opbouwen van organisatorische capaciteit en AI readiness in finance, niet louter een software-installatie. Waar technologieleveranciers focussen op de verkoop van hun tools, treedt TriFinance op als adviespartner om de brug te slaan tussen technische detectie, interne controlekaders en menselijke review-workflows.

Wij helpen je bij het ontwerpen van een ge-governd werkmodel rond anomaliedetectie. We verankeren risicomeldingen in je interne controlekader, leggen duidelijke afhandelingsworkflows vast met toegewezen eigenaren, en bouwen het nodige AI governance-kader op om te voldoen aan de evoluerende wet- en regelgeving.

Wil je AI toepassen over andere financiële processen? Verken onze volledige collectie AI use cases in finance, met daarin oplossingen voor Purchase-to-Pay (P2P), Order-to-Cash (O2C), Record-to-Report (R2R), FP&A, Cash Flow en Risk & Compliance.