Материал предоставлен Intelligent Audit

Когда FreightWaves запускала премию AI Excellence in Supply Chain Awards, цель состояла в том, чтобы отсеять шум в отрасли, где «AI» превратился в маркетинговый штамп, который приклеивают почти к каждому пресс-релизу, и вместо этого выделить компании, которые используют ИИ по-настоящему преобразующим образом.

Награда призвана отмечать реальные внедрения и измеримые результаты, а не эффектные заявления. Заявки оцениваются по силе самого ИИ-приложения, глубине его интеграции в существующие рабочие процессы и по тем ощутимым результатам, которые оно дает.

В этом году Intelligent Audit была названа одним из лауреатов в категории AI Solution Provider. Признание получил DeepDetectAI — фирменная система машинного обучения, созданная Chief Product Officer Brian Pollack, чтобы выявлять ошибки в перевозках и мошенничество, скрытые внутри миллионов транспортных транзакций, зачастую до того, как они причинят существенный финансовый ущерб.

Счета за грузовые и посылочные перевозки относятся к наиболее плотным и объемным массивам данных, с которыми работает грузоотправитель. Один корпоративный аккаунт может генерировать тысячи строк каждую неделю по перевозчикам, сервисам, дополнительным услугам и расчетным циклам. По данным Intelligent Audit, именно в таком объеме и прячутся дорогие ошибки и умышленное мошенничество: едва заметное отклонение, которое легко пропустить в таблице, измененный уровень сервиса, на который никто не обратил внимания, или схема возвратов, которая выглядит нормальной, пока не перестает быть таковой.

Подход DeepDetectAI начинается с истории. Система загружает полный массив транспортных данных клиента и с помощью фирменного машинного обучения формирует базовую модель того, как выглядит нормальная транспортная активность именно для этого бизнеса — вплоть до уровня аккаунта, сервиса и географии. После этого она непрерывно отслеживает новую активность, обращая внимание на изменения затрат, необычное использование сервисов, дублирующиеся или предположительно мошеннические начисления и другие отклонения от этой базы.

Что отличает DeepDetectAI от стандартного инструмента оповещений, так это слой объяснимости, который расположен поверх системы обнаружения. Для каждой аномалии предоставляются данные о том, что произошло, где это произошло и почему, а также поддержка аналитика Intelligent Audit. Такая комбинация призвана перевести команды логистики, финансов и операций от реактивного поиска данных постфактум к проактивному устранению исключений по мере их появления.

Небольшие сигналы, накапливающиеся последствия

Во всех кейс-исследованиях Intelligent Audit по DeepDetectAI особенно заметно, как небольшие, легко игнорируемые отклонения могут быстро вырасти в проблемы на сотни тысяч или миллионы долларов, если их не распознать и не исправить вовремя.

Этот паттерн по-разному проявлялся в зависимости от аккаунта.

У глобального производителя очков все началось со всплеска на $10,000 в сервисе возврата, которым компания раньше не пользовалась. Оказалось, что это был первый сигнал организованной мошеннической схемы: злоумышленники покупали очки, подменяли штрихкоды возврата и в итоге скомпрометировали счета компании в UPS, чтобы перенаправлять товар из Мексики в США. К моменту полного раскрытия схемы было выявлено мошеннических операций более чем на $1 million, что привело к расследованию ФБР.

У национального специализированного ритейлера проблема заключалась в ошибке выбора сервиса. Команды, не зная об этом, оформляли FedEx Home Delivery вместо Ground по нескольким аккаунтам — ошибка, которая привела бы к миллионам лишних расходов, прежде чем кто-либо заметил бы закономерность.

У глобального производителя с несколькими брендами триггером стал один новый сбор “Additional Classification Fee”, выставленный на неавторизованный брокерский счет. Его выявили до того, как он успел нарастить более $200,000 незапланированных еженедельных расходов.

В некоторых случаях накапливались сразу несколько небольших аномалий в одном окне проверки, а не разворачивалась одна постепенно усиливающаяся проблема. У ритейлера премиального сегмента за один период проверки одновременно проявились три отдельных сигнала: всплеск штрафов за просрочку платежа, первое использование премиального экспресс-сервиса и неверный выбор международной перевозки. Вместе они составили $143,100 выявленных проблем и, по оценке, $2.8 million годовой экспозиции, если бы паттерн просрочек не был устранен.

В другом случае, связанном с другим ритейлером, счета выглядели корректными на бумаге, хотя под ними разворачивалась мошенническая схема, — напоминание о том, что выявление аномалий должно смотреть не только на то, сходится ли счет, но и на то, действительно ли сама активность имеет смысл.

В более широком наборе кейсов DeepDetectAI также есть подмена адресов, которая проявилась как необъяснимый рост доставок в жилые дома, схема выдачи себя за поставщика, в которой небольшая компания перемещала несанкционированные товары под именем клиента, сбой в замкнутом цикле биллинга, из-за которого UPS признала несанкционированное использование и вернула более $1 million, внутренний случай злоупотребления со стороны сотрудника, выявленный по неожиданному паттерну перевозок в малом распределительном центре, а также международная схема возвратов, связанная с организованным мошенничеством и остановленная до предполагаемых годовых потерь в $500,000.

«То, что делает заявку DeepDetectAI особенно заметной, — это то, как часто фигурирующие суммы продолжают расти по мере того, как проблема дольше остается незамеченной», — сказал Adam Wingfield, редакционный директор FreightWaves. «Многие случаи поначалу не выглядят срочными. Всплеск возвратов на $10,000, один новый код сбора или неверный уровень сервиса на бумаге могут не казаться кризисом. Смысл DeepDetectAI — замечать то, что пока еще не выглядит кризисом», — сказал он.

Основано почти на трех десятилетиях опыта freight audit

Intelligent Audit работает как компания в сфере freight audit и payment с 1996 года. Сегодня среди ее клиентов — растущие e-commerce-бренды и как минимум 20% компаний из Fortune 50, а в прошлом году она проверила более 2.1 billion отправок.

Эта история особенно важна для DeepDetectAI. Базовая модель машинного обучения системы настолько сильна, насколько сильна стоящая за ней экспертиза, а масштаб Intelligent Audit дает ей широкий, высокообъемный взгляд на то, как выглядит нормальная и аномальная транспортная активность в разных отраслях. В сфере, где детали счетов могут скрывать как операционные ошибки, так и злоупотребления, сочетание отраслевой экспертизы и объема транзакций имеет значение, потому что помогает отделять разовый шум от закономерностей, заслуживающих более пристального внимания.

Превращение скрытых данных в систему раннего предупреждения

Цепочки поставок генерируют намного больше транспортных данных, чем любая команда способна проверить вручную, и именно из-за этого дорогие ошибки и мошенничество нередко остаются незамеченными до тех пор, пока уже не повлияли на бюджеты или уровень сервиса. Для грузоотправителей задача состоит не только в том, чтобы видеть данные, но и в том, чтобы сузить их до немногих исключений, которые действительно требуют действий.

DeepDetectAI создана, чтобы закрыть этот разрыв: она непрерывно отслеживает паттерны перевозок, показывает исключения в режиме реального времени и сочетает машинное обучение с объяснимыми инсайтами и поддержкой аналитиков, чтобы команды понимали не только то, что что-то не так, но и где это происходит, почему это происходит и что делать дальше.

Такой подход также отражает более широкий сдвиг в технологиях цепочек поставок: ценность ИИ все чаще измеряется тем, насколько хорошо он встраивается в существующие процессы проверки и управления исключениями, а не тем, сколько оповещений он генерирует. Заявка DeepDetectAI не опиралась на один громкий случай. Она была подкреплена постоянным набором кейсов с мошенническими схемами, выдачей себя за поставщика, сбоями в биллинге и внутренними ошибками, каждый из которых имел конкретную денежную оценку и задокументированное решение. Именно такую конкретику и призвана отмечать премия AI Excellence in Supply Chain Awards.

Поздравляем Intelligent Audit с заслуженным местом среди лауреатов и с демонстрацией того, как выглядит обнаружение в реальном времени в части цепочки поставок, построенной почти полностью на доверии.

Нажмите здесь, чтобы узнать больше об Intelligent Audit.

Публикация How Intelligent Audit Turned Three Decades of Freight Expertise Into an AI Early Warning System впервые появилась на FreightWaves.