IA fez aumentar os recibos falsos de despesas nas empresas

Uma consequência da IA: recibos falsos de despesas para serem reembolsados pelas empresas; 

A Association of Certified Fraud Examiners, que certifica cerca de 5.000 novos examinadores por ano, pede regularmente a seus membros que relatem o maior caso de fraude ocupacional investigado nos últimos 18 meses. Na pesquisa mais recente, cerca de 13% dos casos envolviam funcionários que apresentaram despesas infladas ou inventadas, o que pode levar a acusações criminais. A perda mediana foi de US$ 50.000.

Recibos falsos tornam isso mais fácil. Aproximadamente 30% dos recibos fraudulentos que a AppZen detecta agora são gerados por chatbots de IA, em vez de editores de imagem ou serviços de modelos, disse a empresa. E o número total de recibos fraudulentos detectados aumentou cerca de 30% desde maio de 2024. A Expensify afirmou que detecta centenas de recibos gerados por IA a cada mês, entre os milhões que processa. A SAP Concur sinalizou cerca de 1% dos recibos auditados pela ferramenta Verify como potencialmente gerados por IA.

“Definitivamente tenho ouvido de membros e outros especialistas em combate à fraude que a IA está resultando diretamente não apenas em um aumento desse tipo de fraude em volume, mas também tornando esse tipo de fraude mais difícil de detectar”, disse Mason Wilder, diretor de pesquisa da associação de examinadores de fraude, ao DealBook.

Falsificações convincentes provocaram uma nova escalada tecnológica. Não muito diferente de quando, por exemplo, as impressoras domésticas criaram a necessidade de novos métodos de detecção de fraude em despesas, empresas de software construíram um arsenal de técnicas para identificar um novo nível de recibos falsos gerados por IA.

Chatbots deixam uma espécie de impressão digital nos metadados das imagens que produzem, mas, se um funcionário tira uma foto ou captura de tela da imagem, esse sinal desaparece.

Um algoritmo pode comparar recibos criados por IA com recibos reais do mesmo fornecedor. Ele pode captar pequenas diferenças em fonte ou espaçamento, por exemplo, que o olho humano não perceberia.

Fonte: A cat-and-mouse game’. Sarah Kessler. NY Times, DealBook, 6 de setembro de 2025