Поддельные квитанции и мошенничество с расходами

Большинство поддельных квитанций — это настоящие квитанции с измененной суммой. Это оставляет сигнал в одной части изображения, который усредняется при оценке всего кадра, но отчетливо виден на карте областей.

Почему квитанции — легкая цель

Квитанция — это текст на бумаге, сфотографированный при плохом освещении. Здесь нет лиц, рук или сложных сцен, и все ожидают, что изображение будет слегка размытым или плохо обрезанным. Любая проблема качества, которая сделала бы подозрительной другую фотографию, здесь считается нормой.

Суммы также достаточно малы, чтобы никто не расследовал их по отдельности. Финансовая команда, проверяющая четыреста заявок в месяц, ищет аномалии, а не проводит экспертизу квитанции из кофейни. Одна измененная квитанция не стоит усилий, но сорок таких за год — это уже чья-то зарплата.

Два паттерна и их прочтение

14 11 9 12 76 81 16 13 10

Бумага, освещение и кадрирование настоящие. Два соседних фрагмента, покрывающие суммы, — нет.

Настоящая квитанция с двумя позициями и перегенерированной суммой. Балл по всему кадру составил 34.

Полностью сгенерированная квитанция выглядит иначе. Каждый фрагмент имеет высокий показатель, потому что ни одна часть изображения не была получена с помощью камеры. Этот случай легче выявить, и на практике он встречается реже, чем случай с редактированием.

Различение двух случаев
Паттерн	Балл по всему кадру	Карта областей	Что это значит
Сгенерированная квитанция	Высокий	Активно по всей площади	Покупки, вероятно, не было
Отредактированная сумма	От низкого до среднего	Один или два фрагмента с высоким баллом	Настоящая покупка с измененной цифрой
Настоящая, плохо сфотографированная	Средний	Равномерно «теплая» карта	Сжатие и плохое освещение, не мошенничество
Настоящая, хорошее фото	Низкий	Все фрагменты с низким баллом	Подозрительных признаков нет

Проверки, не связанные с анализом пикселей

Анализ изображения — лишь один сигнал, и в случае мошенничества с расходами он редко срабатывает первым. Эти методы бесплатны и зачастую эффективнее.

Арифметика. Сумма позиций совпадает с промежуточным итогом, верно ли применен налог? Измененные суммы часто нарушают математику, так как человек, меняющий их, правит только одну цифру.
Порядковые номера. Две квитанции от одного продавца в разные дни с соседними номерами транзакций — более сильный сигнал, чем любой балл.
Реквизиты продавца. Телефон, который не отвечает, адрес, которого не существует, ИНН в неправильном формате для данной страны.
Повторяющиеся изображения. Одинаковая текстура бумаги, одинаковый стол, то же освещение для якобы независимых покупок.
Время. Квитанции подаются пачкой в конце периода, датированы несколькими неделями, все сфотографированы в одной сессии.
Круглые суммы. Суммы, которые постоянно находятся чуть ниже порога одобрения.

Почему финансовым отделам не стоит загружать чеки

В чеке содержатся данные о местоположении сотрудника, времени и сумме покупки, а также зачастую часть номера карты. Отправка таких данных стороннему сервису для оценки создает отношения по обработке персональных данных сотрудников, что требует наличия договора, политики хранения и соответствующего пункта в вашем уведомлении о конфиденциальности.

Оценка в браузере позволяет избежать всего этого. Файл считывается с диска страницей и никуда не передается, поэтому нет необходимости назначать обработчика данных и что-либо раскрывать.

Что делать с чеком, который вызвал подозрения

Перепроверьте оригинал
Запросите файл с того телефона, на который он был снят. Большинство высоких оценок на честных чеках связаны с пережатием изображения после пересылки через электронную почту или мессенджеры.
Проверьте арифметику и продавца
Если цифры не сходятся или такого продавца не существует, у вас есть ответ, который вообще не зависит от модели.
Смотрите на закономерность, а не на само заявление
Один подозрительный чек — это еще не повод для выводов. Тот же сотрудник, отмеченный четыре раза, или набор чеков, сфотографированных за один раз, — это закономерность, требующая внимания.
Передайте вопрос человеку, а не политике компании
Автоматический отказ на основании оценки несправедлив, а в случаях, когда это влияет на выплаты, юридически рискован. Флаг (отметка) должен стать началом диалога.

Разработка политики, которая будет понятна сотрудникам

Политика расходов, которая рассматривает каждый подозрительный чек как мошенничество, вызовет больше жалоб, чем возвратов средств. Уровень ошибок при распознавании фотографий чеков высок, а затронутые этим люди — ваши собственные сотрудники.

Устанавливайте порог по сумме, а не по оценке. Проверка всего, что превышает лимит, пропорциональна и понятна для совета трудового коллектива или профсоюза. Проверка всего подряд с последующими действиями на основе вывода модели не является ни тем, ни другим.

Укажите в политике, что проверки изображений проводятся, по каким критериям и что отметка (флаг) приводит к запросу оригинала файла, а не к автоматическому отказу. Сотрудники, знающие правила заранее, принимают их. Сотрудники, которые узнают об этом через обвинение, — нет.

Опубликуйте пороговые значения, чтобы проверка ни для кого не стала сюрпризом.
Направляйте отмеченные чеки сотруднику, никогда не используйте автоматический отказ.
Сначала запрашивайте исходный файл, так как пережатие объясняет большинство высоких оценок.
Принимайте меры по закономерностям для конкретного заявителя, а не по отдельным чекам.

Вопросы пользователей

Может ли детектор AI выявить поддельный чек?

Он фиксирует две вещи: полностью сгенерированный чек, который получает высокие оценки по всем фрагментам, и измененную сумму, которая выглядит как один или два «горячих» фрагмента на чистом изображении. Он не выявит подлинный чек за покупку, не связанную с бизнесом, что является гораздо более распространенной формой мошенничества с расходами.

Почему подлинные чеки иногда получают высокую оценку?

Чеки фотографируются при плохом освещении, под углом, на скручивающейся бумаге, а затем сжимаются любым приложением, через которое они передаются. Каждый из этих факторов повышает оценку. Ожидайте реального уровня ложноположительных результатов и выстраивайте процесс так, чтобы флаг вызывал уточняющий вопрос, а не отказ.

Стоит ли проверять каждый чек автоматически?

Более дешевые проверки эффективнее. Арифметика, проверка порядковых номеров и валидация продавца выполняются мгновенно и находят мошенничество там, где анализ изображений не поможет. Используйте их в качестве первого этапа, а проверку пикселей оставьте для тех случаев, которые они выявили, или для расходов выше определенного порога.

Можно ли хранить результаты в нашей системе расходов?

Да, и хранение результата, а не самого суждения, — правильный подход. Экспортируйте отчет, чтобы оценка, карта зон и дата были привязаны к заявке. Если решение придется пересматривать через год, оно должно быть аргументировано, и экспорт делает это возможным.

Можно ли проверять чеки массово?

Да, до 25 изображений за раз. Большинство команд загружают весь пакет чеков целиком и ищут отклонения, а не читают каждую оценку. Набор, сфотографированный в одной сессии, обычно имеет узкий диапазон оценок, поэтому именно тот чек, который выходит за его рамки, заслуживает внимания.