支付欺诈已变得如此普遍，财务团队再也无法仅靠定期培训和谨慎的邮件习惯来管理这一风险。Yooz 2026年支付欺诈防范准备报告的最新数据显示，在一项针对750名美国财务、会计及应付账款专业人士的调查中，70%的财务专业人士表示其组织在过去两年中曾遭遇支付欺诈企图——或无法排除这种可能性。仅这一数字就应促使财务领导者重新审视自身的风险敞口以及赖以管理风险的相关流程。

财务损失也在不断攀升。在遭遇已知欺诈企图的组织中，28%蒙受了资金损失；在这些事件中，39%造成的损失达50,000美元或以上。此类事件正发生在各种规模的财务职能部门中，而人工流程是其中许多事件的共同特征。随着支付流程日益复杂，应付账款运营的结构设计也变得愈发重要。

人工流程正因欺诈蒙受更大损失

Yooz报告中最具分量的发现涉及应付账款（AP）流程设计与欺诈结果之间的关系。以人工流程为主的组织在42%的已知欺诈企图蒙受损失，相比之下，高度自动化团队的比例为30%，而采用自动化与人工相结合流程的组织为22%。

数据表明，人工应付账款工作流为欺诈滋生创造了条件。人工审核瓶颈、不一致的核验步骤、对支付活动实时可见性的欠缺，以及依赖个人判断的审批链条，都会增加欺诈企图得逞的几率。在人工流程中，必须由人来识别与合法供应商高度相似的欺诈性发票，而这些文件的差异往往肉眼难以察觉。相比之下，自动化系统会根据历史模式对每笔交易进行筛查，标记异常情况，并在付款获得授权前将可疑活动转交审核。

欺诈威胁变得愈发复杂

认为员工培训是欺诈主要防线的财务团队，所依据的模型正日益过时。多年来，企业一直将欺诈视为人的问题，其前提假设是员工可以经培训识别虚假邮件并发现可疑之处。然而，生成式AI使欺诈性发票、邮件甚至语音请求变得与真实内容难以区分，这种方法的可靠性正在下降。

针对应付账款团队最常见的欺诈手法，正是利用了人工工作流的具体漏洞。一份与合法供应商文件极为相似的虚假发票可以通过人工目视审核，而一条看似来自受信任高管的付款请求可能制造紧迫感，从而压过谨慎的核实程序。

自动化系统并不能消除对人工判断的需求。自动化工具并非要求财务专业人士手动筛查每一笔交易，而是大规模处理常规筛查工作，并将例外情况上报供人工审核——这能更有效地利用技术和财务团队的专业能力。

欺诈最容易得逞的环节

了解应付账款运营中最常见的欺诈模式，有助于财务领导者识别自身流程中的风险所在。

发票欺诈仍然是最普遍的攻击途径之一。欺诈者提交从未提供服务的发票，或提交篡改银行信息的合法发票修改版本。在人工环境中，要发现这些问题需要有人在时间压力下审阅大量文件时注意到差异。自动化系统可以将发票数据与采购订单进行交叉核对，标记重复项，并识别与供应商记录不符的文件。

针对应付账款职能的**商业电子邮件入侵（BEC）**持续增多。这类攻击利用伪造或被入侵的电子邮件账户，要求变更付款信息、更新供应商账户或进行紧急电汇，且这些请求往往冒充高级管理人员或受信任的供应商。如果没有与支付工作流直接挂钩的系统性核验流程，识别欺诈的负担将完全落在收到请求的个人身上。

供应商账户篡改则利用了许多应付账款团队通过邮件处理的账户更新流程。欺诈者冒充供应商联系应付账款团队，要求变更银行账户信息。如果没有自动化核验和正式的变更管理流程，这类请求就可能得逞。

财务团队可以采取哪些措施

Yooz的数据显示，将欺诈防范从依赖人员的职能转变为嵌入流程的职能，可以有效遏制欺诈。实现这一转变需要团队合理构建工作流，让人工判断应用于价值最大的环节，而由自动化筛查处理海量交易。

尚未摆脱以人工为主的应付账款运营的财务团队，无需彻底的技术改造也能采取切实有效的措施。首先，通过单一受控渠道集中受理发票，可消除分散邮件提交带来的漏洞。建立正式的、基于系统的供应商银行信息变更流程，可消除使账户篡改成为可能的攻击途径。对超过既定阈值的付款变更要求进行两步核验，可防范冒充欺诈。

对于已经实施部分自动化但尚未将其延伸至欺诈专项工作流的组织而言，也存在重大机遇。Yooz 2026年金融AI报告发现，仅有19%的财务团队表示其在审计、风险、合规或欺诈检测与预防方面使用AI，尽管AI驱动的检测已成为大规模交易筛查最有效的工具之一。将AI融入欺诈防范工作流可通过持续监控提供进一步保护——这种监督水平是人工审核和定期审计无法企及的。

归根结底，数据表明欺诈防范必须立足结构，而非权宜应对。培训员工识别可疑活动仍然重要，但在付款授权前筛查每笔交易、核实每次供应商变更并标记每个异常的系统性控制，才是这些培训工作赖以立足的基石。

希望深入了解当前欺诈格局以及数据所反映的各类组织防范准备情况的财务团队，可在Yooz 2026年支付欺诈防范准备报告中查阅完整调查结果。

来源：FinTechZoom