您熟悉 "幻影劳动力事件 "吗？
事件的起因是一家大型零售公司的部门薪资经理多年来制造了数名幽灵员工，将他们所谓的工资转入一个由欺诈者控制的账户。这从公司榨取了数百万美元，给公司造成了巨大的经济损失。
像这样的工资欺诈案件会对企业的运营、声誉和员工士气造成巨大影响。
那么，问题来了：企业如何才能保护其薪资计划，维护员工对企业的宝贵信任，防止薪资欺诈？这一挑战尤为严峻，因为薪资欺诈因其原因和性质而难以察觉且十分复杂。利用机器学习（ML）可以通过设计新的模型来预测欺诈行为，从而找到提高薪资处理性能和质量的强大方法。这为工资单处理器、保护和欺诈检测专家带来了巨大的机遇。
解读工资欺诈
薪资欺诈是一个复杂的问题，因为它涉及多个方面。它不仅对企业造成经济损失，还使构成成功商业交流基石的信任商品化。每种形式的工资欺诈都会带来独特的风险。
识别不同的薪资欺诈方案对于提醒企业注意可能影响薪资记录合法性的潜在漏洞至关重要。揭露幽灵员工、时间表欺诈和错误分类的机制有助于发现和打击薪资欺诈。警惕性、智能检测机制和对薪资欺诈风险的了解对于薪资专业人员保护薪资数据的完整性也至关重要。
- 幽灵员工：这是指制造假想的员工并将其加入公司的工资单，在不从事任何工作的情况下消耗公司的资源。
- 时间表欺诈：当员工虚报工时或要求支付未工作的工时时，就会产生不合理的工资支出。
- 分类不当：工人可能被错误归类，以避免支付加班费或提供福利，从而违反劳动法，影响员工权利。
机器学习的变革力量
随着商业环境的不断变化，在快节奏的工作环境中跟上欺诈者的策略变得越来越具有挑战性。这就是为什么人工智能有可能对付工资欺诈的原因。
通过利用 ML 算法强大的模式识别和预测功能，企业可以在薪资欺诈问题上保持领先，甚至有可能在所有威胁发生之前就将其阻止。
对预防欺诈技术的投资是这一财务格局的一部分，凸显了高效资源分配对保护公司资产和确保公司发展的重要性。有效的财务战略使企业能够在包括薪资在内的所有部门合理分配资源，利用先进的技术工具打击欺诈行为。
- 模式识别：人工智能算法特别擅长发现数据集中的模式和异常。这使公司能够识别工资单交易中可能表明存在欺诈行为的异常情况。
- 异常检测：查找数据中的异常情况。例如，异常检测算法可识别工资单金额或时间表条目中偏离常规模式的异常值，这可能是欺诈的信号。
- 预测分析：这些案例还说明了诈骗者可能使用的各种伎俩，以及注意工资单职责的必要性。
聚焦 ML 模型
每个 ML 模型都有特定的特点，更有助于关注数据集中的不同信号。可在薪资系统中实施的一些模型包括
- 逻辑回归：该模型有助于识别具体的异常情况，如不寻常的付款金额或偏离常规的付款模式。
- 隔离林：这些模型可以从数据流中检测出异常情况，从而帮助检测出可能表明公司内部存在错误或内部欺诈的奇怪薪资交易。
- 神经网络：与简单的模型相比，神经网络可以检测出更复杂的欺诈方案，因为它们可以学习工资单数据中的低级特征。
加强检测：使用高级分析技术
注入了预测功能的分析通过预测欺诈的相对可能性来帮助打击薪资欺诈。预测分析利用历史数据预测未来事件，在识别潜在薪资欺诈行为之前提供预测优势。
此外，将预测分析与区块链结合起来打击工资欺诈，可以帮助组织领先欺诈者一步，保护其资产免受经济损失和组织声誉。
预防工资欺诈的协同方法
虽然机器学习是打击工资欺诈的有力工具，但在解读异常数据、确保合乎道德地使用技术以及在新的欺诈手段出现时不断调整策略方面，人类的专业知识仍然不可或缺。利用技术和人工智能的混合方法最为有效。专家为机器学习识别出的数据模式提供背景信息，防止误报并探索根本原因。他们的道德监督可以保护员工隐私，防止算法偏差。随着欺诈者的战术不断变化，人类从业者也在训练机器学习模型，使其同步发展。
然而，透明和问责的组织文化是关键的基础。这种文化既能震慑潜在的欺诈者，又能提高员工的警惕性，在问题出现之前发现漏洞。透明的流程、严格的问责标准和开放的沟通渠道可以促进符合组织价值观的道德行为。这种文化基石与机器学习和区块链防篡改记录保存的技术能力相辅相成。
归根结底，将机器学习的预测分析、区块链不可篡改的审计跟踪、人类的上下文判断以及组织的诚信文化融为一体的多层面战略至关重要。技术为强大的检测提供了动力，但人的洞察力会以合乎道德的方式解释检测结果，而企业文化则会抑制欺诈企图。这种全面的方法可以保护财务、维护员工的信任和士气，并在威胁不断演变的情况下保护未来的薪资防御。
加入Neeyamo的全球薪资革命，让错误无处遁形。Neeyamo的全球薪资解决方案可确保严密的安全措施，包括使用ML，作为薪资数据的保险库。请通过 irene.jones@neeyamo.com 联系我们的专家。
