付款詐騙已成為常態,財務團隊無法再僅靠定期訓練與謹慎的電子郵件使用習慣來管理這類風險。根據 Yooz 2026 付款詐騙整備度報告的最新數據(該調查訪問了 750 名美國財務、會計與應付帳款專業人員),70% 的財務專業人員表示其組織在過去兩年曾遭遇付款詐騙未遂事件,或無法排除這種可能性。光是這個數字,就足以改變財務主管對自身風險曝險以及所依賴管理流程的看法。

財務損失也不斷攀升。在曾遭遇已知詐騙未遂事件的組織中,28% 蒙受金錢損失;在這些事件中,39% 的損失達 50,000 美元以上。這類事件發生在各種規模的財務部門,而手動流程正是貫穿其中許多事件的共同點。隨著支付流程日益複雜,應付帳款作業的結構也變得愈發重要。

手動流程因詐騙蒙受更多損失

Yooz 報告中最重大的發現,是應付帳款流程設計與詐騙結果之間的關聯。以手動應付帳款流程為主的組織,在 42% 的已知詐騙未遂事件中蒙受金錢損失;相較之下,高度自動化團隊為 30%,採用自動化與手動混合流程的組織則為 22%。

數據顯示,手動應付帳款工作流程創造了讓詐騙得以滋生的條件。人工審核瓶頸、不一致的驗證步驟、對付款活動缺乏即時可見性,以及依賴個人判斷的簽核鏈,這些因素都提高了詐騙得逞的機率。在手動流程中,人員必須辨識出與合法供應商極為相似的詐騙發票,而這些文件的差異往往非肉眼所能察覺。相較之下,自動化系統會依據歷史模式對每筆交易進行篩選、標記異常,並在授權付款前將可疑活動送交審核。

威脅手法日益精密

認為員工訓練是防詐主要防線的財務團隊,所依據的模式已愈來愈過時。多年來,企業一直將詐騙視為「人的問題」,並假設可以訓練員工辨識假電子郵件、察覺可疑之處。然而,生成式 AI 已使這種做法的可靠性下降,因為詐騙發票、電子郵件甚至語音請求,都變得比以往更難以與真實文件區分。

最常見於攻擊應付帳款團隊的詐騙手法,正是利用手動工作流程的特定弱點。一份與合法供應商文件極為相似的假發票,可以通過人工目視審查;而一封看似來自可信高層主管的付款請求,則可能製造急迫感,使審慎驗證遭到忽略。

自動化系統並未消除對人為判斷的需求。與其要求財務專業人員以人工方式審查每筆交易,自動化工具能大規模處理例行性篩選工作,並將例外事項提交人工審核——這對技術與財務團隊的專業能力而言,都是更有效的運用方式。

詐騙最容易得逞的環節

了解應付帳款作業中最常見的詐騙模式,有助於財務主管找出自身流程中的風險所在。

發票詐騙仍是最普遍的攻擊手法之一。詐騙者會提交從未提供服務的發票,或是竄改銀行帳戶資訊的合法發票變造版本。在手動環境中,要識破這些詐騙,必須有人察覺其中的差異,而這通常是在時間壓力下審核大量文件時進行。自動化系統則可以將發票資料與採購訂單交叉比對、標記重複項目,並找出與供應商紀錄不符的文件。

針對應付帳款職能的**商務電子郵件入侵(BEC)**持續增加。這類攻擊利用偽造或遭入侵的電子郵件帳號,要求變更付款資訊、更新供應商帳戶,或進行緊急電匯,且請求往往假冒高階主管或可信供應商的名義。若沒有與付款流程直接連結的系統化驗證程序,偵測詐騙的重擔將完全落在收到請求的個人身上。

供應商帳戶竄改則是利用許多應付帳款團隊透過電子郵件處理的更新流程。詐騙者聯繫應付帳款團隊,佯稱自己是供應商並要求變更銀行帳戶資訊。若缺乏自動化驗證與正式的變更管理流程,這類請求可能得逞。

財務團隊的因應之道

Yooz 的數據顯示,將詐騙防制從依賴人員的職能轉變為嵌入流程的機制,能有效遏止詐騙。要實現這種轉變,團隊必須調整工作流程結構,讓人為判斷運用在最能發揮價值之處,而由自動化篩選處理大量交易。

尚未擺脫以手動為主的應付帳款作業的財務團隊,無須全面翻新技術即可採取有意義的措施。首先,透過單一且受控的管道集中受理發票,可消除電子郵件分散提送所帶來的弱點。建立正式且以系統為基礎的供應商銀行帳戶變更流程,可消除使帳戶竄改成為可能的攻擊途徑。針對超過既定門檻的付款變更要求雙重驗證,則可防範冒名詐騙。

對於已實施部分自動化、但尚未延伸至詐騙防治專屬工作流程的組織而言,也存在顯著的改善機會。Yooz 2026 財務 AI 報告發現,僅 19% 的財務團隊表示他們將 AI 用於稽核、風險、法規遵循或詐騙偵測與防制,即使 AI 驅動的偵測工具已成為大規模交易篩選最有效的工具之一。將 AI 整合至詐騙防制工作流程,可透過持續監控提供進一步保護——這種監督水準是人工審查與定期稽核無法複製的。

歸根究柢,數據顯示詐騙防制必須是結構性的,而非情境式的。訓練員工識別可疑活動依然重要,但系統化的控制措施——對每筆交易進行篩選、驗證每項供應商變更、在付款授權前標記每個異常——才是這些訓練努力賴以建立的基礎。

希望更深入了解當前詐騙態勢,以及各類型組織整備度相關數據的財務團隊,可參閱 Yooz 2026 付款詐騙整備度報告的完整調查結果。

來源:FinTechZoom