KI-Belegprüfung für das Finanzwesen: Zuverlässige Betrugskontrollen in Spesen-Software

Manuelle Prüfungen von Ausgaben kosten Zeit, verzögern Erstattungen und übersehen dennoch clever gefälschte Belege. Im Jahr 2025 machen synthetische Medien es leicht, glaubwürdige Dokumente und Bilder zu erzeugen, die in normale Workflows passen. Finance- und Compliance-Teams brauchen eine AI Fraud Detection Lösung für Ausgabenmanagement, die niemanden ausbremst. Der praktikabelste Ansatz ist, jeden Beleg auf Authentizität zu scoren und nur Belege mit hohem Risiko an Menschen zu leiten. Dieser Artikel erklärt, wie Authentizitäts-Scoring funktioniert, welche Signale am nützlichsten sind und wie Sie einen Review-Flow aufbauen, der für Mitarbeitende schneller und gegenüber Betrug strenger ist.

Die Zahlen sprechen für ein Umdenken. Globale Fraud-Studien beziffern weiterhin materielle Verluste durch Occupational Schemes wie den Missbrauch von Spesen-Erstattungen. Eine kompakte Zusammenfassung bietet die Berichterstattung 2024 zu den Ergebnissen der Association of Certified Fraud Examiners: ACFE. Mit dem Aufkommen AI-generierter Belege und Rechnungen wird klar, warum der klassische hundertprozentige manuelle Audit nicht skalieren kann.

Vom vollständigen manuellen Audit zum risikobasierten Review

Jede Zeile per Hand zu prüfen wirkt sicher, liefert aber selten das beste Verhältnis von Kontrolle zu Kosten. Reviewer erleben Alert Fatigue, Warteschlangen wachsen und geringwertige Claims binden Aufmerksamkeit, die auf wirklich verdächtige Belege gehören sollte. Ein modernes Expense-Fraud-Detection-Vorgehen sieht anders aus. Jede Transaktion wird beim Eingang analysiert und mit einem Authentizitäts-Score versehen. Niedrigrisikobelege gehen automatisch weiter, Belege mit hohem Risiko werden mit einer klaren Erklärung markiert, damit ein Mensch die wenigen wichtigen Fälle prüft. So sinken manuelle Touchpoints und die Konsistenz steigt, weil derselbe Satz an Signalen einheitlich auf alle Einreichungen angewandt wird.

Was einen Authentizitäts-Score im Ausgabenmanagement antreibt

Ein wirksamer Score verlässt sich nicht auf ein fragiles Einzelsignal. Er kombiniert unabhängige Indikatoren, die zusammen ein verlässliches Bild zeichnen, ob ein Belegfoto oder PDF echt, verändert oder synthetisch ist. Die folgenden Signale sind in einem AI-getriebenen Expense-Review-Flow besonders nützlich:

• Provenance und Content Credentials. Prüfen Sie auf Content Credentials im C2PA-Stil oder ähnliche Herkunftsnachweise. Vorhandensein stärkt das Vertrauen, wenn intakt, während Abwesenheit kein Beweis für Betrug ist, das Risiko aber neutral lassen kann. Für eine fundierte Einordnung dessen, was C2PA kann und was nicht, siehe Vaarhafts Überblick: C2PA under the microscope.
• Metadaten-Konsistenz. File-Header, Aufnahmetime­stamps, Gerätekennungen und PDF-Eigenschaften sollten zur Story passen. Unstimmigkeiten wie ungewöhnliche Generator-Tags oder entfernte Metadaten bei einem angeblich nativen PDF können den Score erhöhen.
• Visuelle und strukturelle Forensik. Achten Sie auf Pixelartefakte, Copy-Paste-Muster, uneinheitliche Fonts und Layout-Anomalien, die auf Manipulation oder synthetische Erzeugung hindeuten. Heatmap-Erklärungen helfen Reviewern zu verstehen, warum ein Dokument verdächtig ist.
• Transaktions- und Händlerabgleich. Vergleichen Sie den eingereichten Beleg mit Card-Network-Daten. Wo verfügbar liefern Level-3-Daten und Steuerdetails einen fein granulierten Cross-Check von Summen, Mengen und Händlerkennungen.
• Duplikat- und Near-Duplicate-Erkennung. Hashing und Ähnlichkeitsprüfungen erkennen denselben Beleg bei Mehrfacheinreichung durch eine oder mehrere Personen, selbst wenn leicht beschnitten oder neu komprimiert.
• Kontext- und Verhaltenssignale. Wiederholte Ausgaben am Wochenende bei ungewöhnlichen Händlern, unmögliche Reisezeiten oder Abweichungen zwischen Geolocation und Händleradresse sind praxisnahe Heuristiken, die den Score erhöhen.

Ein starker Vorteil von Authentizitäts-Scoring ist Explainability. Reviewer erhalten eine kurze Begründung wie Metadaten-Anomalien in Kombination mit Händlerabweichung und jüngstem Duplikat statt eines generischen Fraud-suspected-Labels. Das passt zur Denkweise von Finance-Teams und beschleunigt Entscheidungen.

Ein pragmatischer Flow, der manuelle Arbeit reduziert und mehr Betrug aufdeckt

Der Zielzustand ist klar. Jeden Beleg bei Eingang scoren, bei Risiko unterhalb eines Policy-Schwellenwerts automatisch freigeben und die manuelle Prüfung der obersten Gruppe an Belegen mit hohem Risiko vorbehalten. Unten steht eine praktische Skizze, die Sie an Ihre Umgebung anpassen können.

1. Ingestion und Normalisierung der Datei. Bilder und PDFs in ein Standardformat für konsistente Analyse konvertieren. Schlüsselfelder und Metadaten extrahieren.
2. Authentizitätsanalyse ausführen. Provenance-Checks, Metadatenvalidierung, forensische Pixelhinweise und Transaktionsabgleich kombinieren, um einen Authentizitäts-Score zu berechnen.
3. Policy-Logik anwenden. Wenn das Risiko niedrig ist und der Betrag unter einem dokumentierten Schwellenwert liegt, die Ausgabe automatisch weiterleiten. Wenn das Risiko hoch ist, einen Case mit knapper Erklärung erstellen.
4. Belege mit hohem Risiko mit gezielten Nachweisen klären, nicht mit langen E-Mail-Threads. Eine Option ist, eine verifizierte erneute Erfassung des Belegs oder zugehöriger Dokumente anzufordern.
5. Den Kreislauf schließen. Reviewer-Ergebnisse in das Modell zurückspielen, damit sich das Scoring im Zeitverlauf verbessert und False Positives sinken.

Ein mehrschichtiges Setup ermöglicht Strenge ohne Langsamkeit. Für verdächtige Einreichungen können Sie einen forensischen Schritt ergänzen, der klare, für Menschen lesbare Belege liefert. Wenn die Analyse darauf hindeutet, dass Medien wahrscheinlich verändert oder synthetisch sind, fordern Sie eine verifizierte erneute Erfassung an, um den Verdacht zu bestätigen oder zu widerlegen. So bleiben Sie effizient und compliant.

Wenn Sie tiefer in typische Risikomuster in Expense Reports einsteigen möchten, lesen Sie diesen Vaarhaft-Guide mit Fokus auf HR- und Expense-Workflows: Detect fake expense reports.

Wo Vaarhaft in Ihren risikobasierten Expense-Review passt

Vaarhaft fokussiert auf die Authentizität digitaler Bilder und Dokumente auf Pixel-Level. Für Expense-Workflows ist das die natürliche Ergänzung Ihres Review-Prozesses, wenn ein Beleg als hohes Risiko gescored wurde. Der Fraud Scanner für Document und Image Analysis bietet AI-basierte Forensik-Checks, die in Sekunden laufen. Ergebnisse kommen als kompaktes PDF-Report, das verdächtige Bereiche hervorhebt und relevante Metadatenbefunde auflistet, sodass Reviewer genau sehen, was Sorge ausgelöst hat. Der Service wird als einfache Web-Lösung und als REST-API für Prozessintegration bereitgestellt. Alle Modelle werden in Deutschland entwickelt und gehostet und Medien werden unmittelbar nach der Analyse gelöscht, was strenge GDPR-Compliance unterstützt.

Wenn ein Beleg trotzdem Bestätigung braucht, bietet Vaarhaft eine zweite Ebene, die Verifizierung in eine kurze, geführte Aktion für die einreichende Person verwandelt. SafeCam ist ein browserbasierter Capture-Flow, der keinen App-Download und keinen Login erfordert. Ein sicherer Link wird per SMS gesendet, die Nutzerin oder der Nutzer macht Verifizierungsfotos und mehrstufige Checks bestätigen, dass die Kamera eine echte dreidimensionale Szene sieht statt eines Screenshots oder Ausdrucks. Erkennt das System den Versuch, einen Bildschirm oder ein Papier-Spoof zu fotografieren, wird die Einreichung blockiert. Das reduziert Betrugsversuche und senkt operative Reibung, weil Ihr Team nur dann eine erneute Erfassung anfragt, wenn der Score reales Risiko signalisiert.

Zusammen unterstützen diese Ebenen genau das, was sich die meisten Finance Leader von einer AI-basierten Fraud-Detection-Lösung für Ausgabenmanagement wünschen. Ehrliche Mitarbeitende kommen schnell durch. Reviewer verbringen ihre Zeit mit klar erklärten Edge Cases. Und die Organisation erhöht die Hürde gegen AI-generierte oder manipulierte Belege, ohne sensible Medien zu speichern oder eine schwere Custom-Pipeline aufzubauen.

Governance und Veränderung, die das Modell verankern

Ein risikobasierter Ansatz braucht keinen Big-Bang-Rollout. Klein starten, messen, anpassen, dann erweitern. Die folgende Checkliste hilft Teams, Authentizitäts-Scoring in Policy und täglichen Betrieb zu verankern.

• Schwellenwerte festlegen, die zu Ihrer Risikotoleranz passen. Kombinieren Sie zum Beispiel eine Score-Grenze mit kategoriespezifischen Regeln und wenden Sie dokumentierte Ausnahmen an. Verknüpfen Sie Policies direkt mit Reviewer-Screens, damit Entscheidungen konsistent sind.
• Auf Explainability bestehen. Jede High-Risk-Markierung sollte eine kurze Begründung enthalten wie Metadaten-Anomalie, Level-3-Abweichung und Duplikat. Das erhöht das Vertrauen der Reviewer und reduziert Rückfragen.
• Kontinuierliches Tuning planen. Low-Risk-Flows stichprobenhaft prüfen, um zu validieren, dass die Auto-Approval-Rate sicher ist. Ergebnisse in die Scoring-Logik zurückspielen und Gewichte verfeinern. Ein einfaches Dashboard mit Queue-Größe, durchschnittlicher Bearbeitungszeit und True-Positive-Raten für Transparenz pflegen.
• Privacy by Design schützen. Tools nutzen, die Langzeitspeicherung von Dokumenten und Bildern vermeiden und Processing innerhalb Ihrer Rechtsordnung halten. Vaarhaft betont GDPR-Compliance durch sofortiges Löschen von Medien nach der Analyse und Hosting in Deutschland.
• Nutzende schulen. Ein leicht verständlicher Erklärtext, warum bestimmte Belege einen Verifizierungsschritt auslösen, verhindert Reibung und baut Vertrauen in den Prozess auf.

Technische Teams fragen gelegentlich, ob Authentizitätssignale stark genug gegen fortgeschrittene synthetische Medien sind. Die ehrliche Antwort ist, dass kein einzelnes Signal perfekt ist, was genau der Grund ist, warum ein geschichteter Score wirkt. Provenance-Indikatoren wie C2PA helfen, wenn vorhanden, aber Angreifer können Metadaten entfernen. Visuelle Forensik erkennt viele Manipulationen, dennoch wirken manche Edits sauber fürs Auge. Der Transaktionsabgleich macht Abweichungen sichtbar, die sich in großem Maßstab schwer fälschen lassen. Zusammen kippen diese Signale die Chancen zu Ihren Gunsten.

In Summe liefern Authentizitäts-Scoring und selektiver Review das, was viele Teams suchen, wenn sie nach einer AI-powered Expense-Management-Fraud-Lösung Ausschau halten. Sie erhalten kürzere Warteschlangen, schnellere Erstattungen und eine klarere Audit-Spur. Belege mit hohem Risiko erhalten fokussierte Aufmerksamkeit mit besserem Kontext. Und Ihre Mitarbeitenden sind weniger frustriert, weil der Default-Pfad schnell und vorhersehbar ist.

Wenn Sie sehen möchten, wie das in Ihrer Umgebung aussieht, prüfen Sie, wie Vaarhafts forensische Checks und verifizierte erneute Erfassung sich in Ihren aktuellen Expense-Workflow einfügen. Vereinbaren Sie eine kurze Unterhaltung mit unseren Expertinnen und Experten hier.