Doppelte Rechnungszahlungen treten deutlich häufiger auf, als viele vermuten, und führen zu Cash Leakage. Schätzungen zufolge leisten Unternehmen doppelte Zahlungen in einer Größenordnung von 0,1% bis 0,5%.
Das mag nicht nach viel klingen. Ein Unternehmen mit jährlichen Zahlungen von 500 Millionen US-Dollar könnte jedoch jährlich zwischen 500.000 und 2,5 Millionen US-Dollar verlieren. Die meisten Unternehmen können angesichts ihrer verfügbaren Ressourcen und der Einschränkungen manueller Kontrollprüfungen nicht alle Rechnungen effektiv überprüfen.
Einige Unternehmen gehen davon aus, dass sie aufgrund ihrer SOX-Compliance und der Nutzung eines führenden ERP-Systems keine doppelten Zahlungen leisten. ERP-Systeme können zwar exakte Duplikate erkennen, doch diese integrierten Kontrollen lassen sich allzu leicht umgehen – entweder versehentlich oder absichtlich. Sie werden eine Rechnung doppelt bezahlen, wenn folgende häufige Szenarien auftreten:
- Sie machen einen Tippfehler bei der Rechnungsnummer
- Ein Lieferant sendet eine zweite Rechnung mit einem anderen Datum
- Sie geben bei der Eingabe des Rechnungsbetrags einen Unterschied von einem Cent ein
Selbst die am besten geführten AP-Abteilungen sind anfällig für Fehler – wir sind schließlich nur Menschen. Die Kontrolle doppelter Rechnungszahlungen wird noch schwieriger, wenn zahlreiche Methoden und Standorte für den Rechnungseingang, verschiedene Zahlungsmethoden und weniger als optimale Lieferantenstammdaten beteiligt sind.
Es ist unrealistisch und ineffizient, von internen Audit- und AP-Abteilungen zu verlangen, Rechnungen manuell nach potenziellen Duplikaten zu durchsuchen. Man kann schlicht nicht erwarten, dass das menschliche Auge alle doppelten Zahlungen erkennt.
Stattdessen setzen führende Unternehmen auf automatisierte Risikoerkennungslösungen für Procure-to-Pay (P2P), wie Oversight Insights On Demand®, um Transaktionen kontinuierlich auf doppelte Rechnungen und doppelte Zahlungen zu überwachen. Oversight nutzt künstliche Intelligenz (AI), um Dubletten zu erkennen und zu beseitigen, indem:
- Rechnungen mit nahezu identischen Rechnungsnummern identifiziert werden. Fuzzy Matching ist für die Erkennung von Dubletten leistungsfähiger als die ausschließliche Verwendung exakter Übereinstimmungen. Ähnlichkeitsanalysen werden auf Rechnungsnummern angewendet, um Tippfehler und Zahlendreher zu identifizieren.
- Doppelte Lieferanten anhand von Namen, Adressen, Steuer-IDs, Bankkonten und weiteren Merkmalen erkannt werden. Doppelte Lieferanten im Lieferantenstamm gehören zu den häufigsten Ursachen für doppelte Zahlungen.
- Ausreißer bei Rechnungen und Zahlungen je Lieferant anhand von Betrag, Währung und Häufigkeit identifiziert werden. Dazu können Rechnungen gehören, deren Beträge über dem Durchschnitt eines Lieferanten liegen, ein erhöhtes Rechnungsvolumen oder Rechnungen mit gerundeten Beträgen, wie sie häufig bei Betrugsfällen vorkommen.
- Rechnungseinträge außerhalb der Reihenfolge sowie außerplanmäßige Zahlungen, einschließlich Zahlungen an Wochenenden und Feiertagen, werden gekennzeichnet. Wenn eine Rechnungszahlung außerhalb des regulären Zeitplans erfolgt, ist in der Regel eine weitergehende Untersuchung erforderlich.
- Identifizierung fehlender oder unvollständiger Lieferantendaten sowie Kennzeichnung von Lieferanten mit ungültigen oder verdächtigen Adressen. Die Vervollständigung fehlender Informationen kann der einfachste Weg sein, Vendor Risk zu reduzieren. Es lohnt sich außerdem, nach fiktiven Lieferanten zu suchen, beispielsweise nach Lieferanten, die mit Mitarbeiterdaten übereinstimmen.
- Hervorhebung von Lieferantenpraktiken, die zu Ineffizienzen führen. Durch die Identifizierung der Ursachen von Fehlern können Sie Kontrollen und Prozesse gezielt verbessern.
Eine bessere Transparenz bei doppelten Rechnungen und Zahlungen hilft Unternehmen, Liquiditätsverluste, Betrug und Missbrauch zu erkennen, sodass sie Gelder zurückfordern können. Noch besser: Mit dem richtigen Tool können Sie doppelte Zahlungen von vornherein verhindern, indem Daten aus mehreren Zahlungsplattformen zusammengeführt und analysiert werden und Workbench-Tools für einen belastbaren Audit Trail bereitgestellt werden.
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