Журнал

Алексей Ивановский создал приложение для развития креативности. Одни сравнивают его с TikTok, другие называют развивашкой для своих. Есть ли у него будущее?

Алексей Ивановский
создал приложение для развития креативности. Есть ли у него будущее?

Рубрики

О журнале

Соцсети

Напишите нам

Новости

AB InBev внедрил машинное обучение для борьбы с коррупцией

Фото: iStock

Крупнейшая в мире пивоваренная компания Anheuser-Busch InBev разработала технологию машинного обучения, которая выявляет рискованных деловых партнеров и потенциально незаконные платежи еще до их завершения, пишет The Wall Street Journal.


Аналитическая платформа BrewRight уже сэкономила тысячи долларов на расходах по расследованию и предотвращению мошенничества. По словам исполнительного директора Мэтта Гелвина, одна проверка поставщика в трех странах раньше обходилась в $1,8 млн, а теперь такая же проверка в шести странах стоит компании $250 тыс.

Сейчас платформа обрабатывает операции в 50 странах. Она использует данные санкционных списков, индекса восприятия коррупции и информацию из систем корпоративного планирования – кредиторскую задолженность, отчеты о расходах, данные о расследованиях и многие другие. На их основе алгоритм ранжируют транзакции и поставщиков по степени риска. Это позволяет комплаенс-команде сразу проверить подозрительные операции и не допустить их совершения.

Хотя у Microsoft и Walmart есть аналогичные системы, система AB InBev выделяется функциональностью — она помогает предотвратить отмывание денег и нарушение антимонопольного законодательства, находить двойные платежи и контролировать честность розыгрышей.

Как правило, недостатки в существующих практиках комплаенса ищут юристы и аудиторы. По данным опроса Ассоциации Сертифицированных Экспертов по Мошенничеству, 22% из 1000 компаний используют базовый анализ данных для мониторинга взяточничества и коррупции. Только 13% компаний использовали в борьбе с мошенничеством искусственный интеллект или машинное обучение.

Большие компании совершают миллионы платежей ежедневно. Обработка такого массива данных – очень дорогой и долгий процесс. Однако он может стать ключом к предотвращению коррупции. «Я считаю, что это следующий шаг развития корпоративной комплаенс-программы», — сказал Гелвин.