Выявляйте поддельные гостиничные квитанции до возмещения расходов на поездку

Возможно, ваши сотрудники используют ChatGPT для бронирования путешествий. Некоторые из них также могут использовать его, чтобы ‘придумывать’ путевки, которых никогда не было. 

В 2023 году вы сможете распознать поддельный чек за милю. 

В 2023 году распознать поддельный чек было проще простого.

Но в 2026 году мошенничество с гостиничными квитанциями настолько развито и эффективно, что человеческий глаз не в силах его уловить.

Как же их остановить?

Используйте ИИ, чтобы поймать ИИ.

В этом блоге мы расскажем о том, какой ущерб могут нанести поддельные квитанции, и о том, на какие признаки следует обратить внимание. 

Мы также рассмотрим, как мошенники используют искусственный интеллект, какие инструменты можно использовать для обнаружения поддельных квитанций и как встроить проверку командировочных расходов в рабочий процесс до того, как ущерб будет нанесен.

Давайте погрузимся.

---

Основные выводы

• Современные подделки благодаря искусственному интеллекту стали пиксельно идеальными, что делает их практически невозможными для обнаружения при ручном просмотре человеком.

• Мошенники обычно не справляются с налоговыми ставками для конкретного города (например, 14,75% в Нью-Йорке). Если математика слишком круглая или не сходится, это мошенничество.

• Отели помешаны на брендинге, поэтому размытые, растянутые или устаревшие логотипы - это сразу "мертвый знак".

• Если рейс сотрудника приземляется во вторник, а в квитанции указано, что он останавливался в понедельник вечером, график будет полностью провален.

• Цифровые квитанции содержат метаданные, позволяющие определить, действительно ли файл был создан в Photoshop или в день, не совпадающий с днем пребывания.

• Такие инструменты, как TruthScan, подключаются к вашим текущим приложениям, чтобы автоматически утверждать законные счета и отмечать только подозрительные для проверки человеком.

---

Что такое фальшивые гостиничные квитанции?

В корпоративном мире гостиничная квитанция или фолиант должны быть скучным бумажным следом. 

Но в последнее время эти документы стали основным инструментом для особого вида мошенничества "белых воротничков": подделки гостиничных квитанций.

По своей сути, поддельный гостиничный чек - это сфабрикованный или измененный в цифровом формате документ, представленный для возмещение за пребывание, которого либо не было, либо оно обошлось не так дорого, как было заявлено.

Простой пример

Допустим, сотрудник отправляется в командировку. Они находят уютное бюджетное место за $80 за ночь.

Но когда приходит время подавать отчет о расходах, они предоставляют квитанцию (хрестоматийный случай мошенничества с гостиничными квитанциями).) это выглядит как роскошный отдых на $220 ночей.

• Чистый номер фолианта
• Подробные налоговые строки
• Брендинг отеля идеально повторяет

Для занятого финансового менеджера это выглядит 100% законно. Сотрудник прикарманивает разницу в $140, а компания ничего не замечает.

Без надлежащей проверки командировочных расходов подобные схемы остаются незамеченными месяцами.

Почему поддельные гостиничные квитанции представляют опасность

По оценкам ACFE, компании Потеряв около 5% от общего дохода из-за мошенничества. Это огромный убыток, который большинство компаний не могут себе позволить.

Профессионалы также чувствуют жар: огромное количество финансовых экспертов в США и Великобритании сообщают о значительном росте числа поддельных документов с тех пор, как на сцене появился GPT-4o.

Но дело не только в потерянных деньгах, но и в огромной головной боли, которая возникает после уплаты налогов и регулирования. 

Если эти фальшивые квитанции окажутся в вашей бухгалтерии, вам грозят серьезные налоговые обязательства, возврат налогов и кошмары, связанные с соблюдением нормативных требований, например раскрытие существенных недостатков во время аудита. 

Это говорит о том, что в вашей системе внутреннего контроля царит полный бардак, что подрывает доверие и повышает стоимость аудита.

Именно поэтому предупреждения о мошенничестве с возмещением расходов должны быть частью политики расходов каждого предприятия.

Пример:

Чтобы понять, до чего это может дойти, достаточно взглянуть на скандал с Macy's в конце 2024 года. Одному из сотрудников удалось скрыть более $154 миллионов фальшивых расходов за несколько лет, просто запутавшись в записях о доставке мелких пакетов. 

Общие признаки поддельных квитанций

• Несоответствующие логотипы отелей

Если где мошенники и оплошали, так это на логотипе. Настоящий чек начинается с брендинга, а брендинг следует правилам. Мошенники копируют и вставляют, и именно с этого начинается распознавание поддельных чеков.

Если вы щуритесь на чек, помните об этих четырех вещах:

• Несоответствие разрешения: Если текст четкий, а логотип выглядит как размытая миниатюра 2005 года, скорее всего, он был взят из случайного поиска изображений в Google.

• Фактор сквиша: Настоящие отели следят за соблюдением правил бренда. Они не рассылают квитанции с логотипами, которые выглядят растянутыми или втиснутыми в угол.

• Цвет не удался: Крупные сети используют определенные гекс-коды. Если “Marriott Red” больше похож на “Post-it Pink”, это подделка.

• История логотипа: Мошенники часто случайно используют версию логотипа, которую отель снял с производства много лет назад.

Характеристика	Законная расписка	Мошенническая версия
Качество кромки	Четкие, векторные линии	Нечеткие артефакты JPEG (серые пиксели)
Выравнивание	Идеально центрированный или сбалансированный	Выглядит наклонным
Последовательность	Соответствует текущему сайту отеля	Устаревшая или непатентованная версия

• Нерегулярные даты или время

Даты и время - самые показательные признаки при обнаружении поддельных квитанций, и их труднее всего подделать.

• Знак выходного дня: Претензии по поводу пребывания в командировке в выходные дни, когда сотрудник фактически находился в личном отпуске.

• Выезд в 6:00 утра: Это тревожный сигнал. Большинство деловых путешественников выезжают из отеля поздним утром.

• Логистические недостатки: Если рейс прилетает 6-го, а улетает 7-го, то заявленное пребывание в течение 3 ночей (5-8 ноября) физически невозможно.

• Промежуток между свиданиями: Даты заезда и выезда, которые не соответствуют количеству ночей, выставленных в счете.

Пример:

Сотрудник утверждает, что он должен был провести 3 ночи в отеле Чикаго с 5 по 8 ноября. Однако по данным авиаперелетов, он прибыл в Чикаго утром 6 ноября и улетел вечером 7 ноября. Проживание в течение трех ночей невозможно с точки зрения логистики.

Перекрестное сопоставление дат с записями рейсов, календарями отдела кадров или платежными ведомостями - простой метод проверки командировочных расходов.

• Несоответствие итоговых сумм и налогов

У каждого города есть свой уникальный налоговый отпечаток. Если мошенник угадает процент, он оставит след.

• Тарифы для конкретного города: В Нью-Йорке - 14,75%, в Сан-Франциско - 14%, а в Вегасе - 13,38%. Если на квитанции из Нью-Йорка указана налоговая ставка 8%, это подделка.

• “.00” Красный флаг: Реальные итоги редко бывают круглыми. Если каждая строка заканчивается на .00, будьте подозрительны.

• Призрачные сборы: Остерегайтесь курортных сборов в бюджетных отелях, которые на самом деле их не взимают.

Вы удивитесь, узнав, как много подделок не справляются с простым умножением. Если эти три шага не складываются идеально, отметьте, что это потенциальное мошенничество с гостиничными квитанциями:

1. Стоимость номера × Количество ночей = Итоговая сумма за номер
2. Итоговая сумма за номер × Ставка местного налога = Сумма налога
3. Итоговый итог + налог + сборы = Итоговый итог

Обращайте внимание на отметки времени и процент налогов. Их гораздо сложнее подделать, чем общую цену, поэтому это самый простой способ выявить мошенничество.

Как мошенники используют искусственный интеллект для манипулирования квитанциями

Благодаря усовершенствованиям ИИ, которые мы видели в 2025 году, подделки теперь совершенны. Попытка поймать их невооруженным глазом - полная лажа.

В прежние времена подделки было легко распознать. Теперь генеративный искусственный интеллект изменил ситуацию:

• Новые инструменты изучают реальные квитанции для копирования макетов и даже крошечные морщинки на отсканированной странице.

• Мошенничество Deepfake прыгнул 700%. По мнению экспертов, компании могут потерять более $11 млрд. по мере распространения этих инструментов.

• Мошенники уже не просто подделывают одну квитанцию. Они используют искусственный интеллект для создания совпадающих платежных ведомостей и банковских выписок, чтобы вся ложь выглядела законной.

Подделать чек сейчас гораздо проще, чем забронировать номер. Вот как работает современное мошенничество:

Мошенник сообщает об этом искусственному интеллекту, “Составьте чек на проживание в отеле Hilton на 3 ночи за $620 с реалистичной разбивкой по налогам”.”

ИИ выдает PDF-файл высокого разрешения с правильными логотипами, линиями подписей и метаданными.

Идеальный документ загружается в систему расходов за считанные секунды.

Эти подделки настолько реалистичны, что их ручная проверка сводится к подбрасыванию монетки. Если ваша компания все еще полагается на человека, чтобы заметить разницу, вы уже отстали, и вам нужен правильный детектор глубоких подделок в вашем штабеле.

Использование инструментов искусственного интеллекта для выявления поддельных гостиничных квитанций

Вы не можете бороться с мошенничеством 2026 года с помощью средств контроля 2016 года.

Если поддельные квитанции генерируются умными инструментами, то и обнаружение поддельных квитанций должно быть таким же умным.

• Детектор фальшивок: Выявление искусственных изображений

TruthScan's Детектор подделок создан для выявления визуальных объектов, созданных искусственным интеллектом и подвергшихся цифровым манипуляциям.

• Он ищет то, что человек мог бы пропустить, например странное освещение, плавные градиенты, которым не место на бумаге, и крошечные артефакты, оставленные инструментами искусственного интеллекта.

• Даже если кто-то просто пытается поменять фон или удалить объект, чтобы скрыть личное пребывание, этот инструмент отметит это с точностью более 97%.

• Каждый раз, когда новый генератор изображений ИИ выпускает обновление, TruthScan обычно обновляется в течение 48 часов, чтобы распознать новые шаблоны.

• Детектор фальшивых квитанций: Автоматическое выявление аномалий

Детектор поддельных квитанций TruthScan создан специально для финансовых отделов, которым необходимо знать, законен ли счет, прежде чем нажать кнопку “Утвердить”.”

• Он сравнивает представленный чек с тысячами подлинных шаблонов от реальных продавцов. Если макет отличается хотя бы на долю, он будет отмечен.

• Вместо того чтобы просто сказать “Да” или “Нет”, он дает финансовому отделу оценку риска и дает возможность понять, почему тот или иной документ выглядит подозрительно.

• Вы можете подключить его непосредственно к своему потоку утверждения. Таким образом, подозрительный документ будет пойман до начала мошенничества.

• Проверка метаданных и формата

Это самый технический уровень аудита расходов с помощью искусственного интеллекта, и, честно говоря, именно здесь большинство мошенников попадаются с поличным. В каждом цифровом файле есть скрытая история, называемая метаданными, которые считывает TruthScan.

Проверка	Почему это красный флаг
Дата создания	Если PDF был создан в феврале 2026 года, а пребывание произошло в 2025 году, значит, что-то не так.
Программные штампы	Файлы, созданные в Photoshop, Canva или GIMP, оставляют цифровые отпечатки. В настоящих гостиничных квитанциях не должно быть следов программ редактирования.
Несоответствие локали	В квитанции отеля из Парижа не должно быть метаданных, установленных на “английский (США)”. Это не сходится.
Узоры сжатия	Изображения, созданные искусственным интеллектом, имеют уникальные шумы. Настоящие отсканированные квитанции выглядят совсем не так.

Интеграция обнаружения в рабочие процессы по возмещению командировочных расходов

Чтобы остановить мошенничество, в рабочий процесс необходимо встроить инструмент обнаружения.

Шаг 1 - Подключение через API

TruthScan интегрируется с такими платформами, как SAP Concur, Expensify, Ramp или Zoho Expense. Он автоматически сканирует квитанции и выдает результаты в режиме реального времени, не меняя рабочий процесс.

Шаг 2 - Пороговые значения баллов риска

Каждая квитанция получает оценку доверия:

• Зеленый (90%+) → Автоутверждение
• Желтый (60-90%) → Обзор вручную
• Красный (<60%) → Автоматическое удержание, запрос оригинала

Таким образом, только подозрительные квитанции требуют внимания человека.

Шаг 3 - Пакетная обработка и оповещения

Большие наборы квитанций просматриваются быстро, с оценкой достоверности и метаданными. Подозрительные квитанции вызывают предупреждения о мошенничестве с возмещением, которые немедленно направляются нужным людям.

Шаг 4 - Журнал аудита

Каждое сканирование регистрируется для соответствия нормативным, юридическим или дисциплинарным требованиям.

Лучшие практики для предприятий

Вот лучшие практики, которые помогут предприятиям предотвратить мошенничество с гостиничными чеками:

1. Четко определите политику: Укажите необходимые детали квитанции: номер фолио, детализированные расходы и даты заезда/выезда.
   
2. Корпоративные карты Mandate: Расходы по карте компании автоматически сверяются с банковскими выписками, что позволяет избежать возмещения расходов наличными.
   
3. Требуется предварительное одобрение поездки: Утверждайте поездки и отправляйте подтверждения бронирования первыми, чтобы легко выявить несоответствия.
   
4. Проводите выборочные проверки: Точечные проверки и детальные обзоры позволяют выявить тонкие проблемы, которые автоматические системы могут пропустить.
   
5. Проверяйте ценные квитанции: Позвоните в бухгалтерию отеля, чтобы уточнить детали крупных претензий.
   
6. Проверьте даты поездки: Самый простой способ проверки командировочных расходов: Сравните даты квитанций с записями в отделе кадров/платежной ведомости, чтобы выявить невозможные или дублирующие друг друга заявления.
   
7. Обучайте сотрудников: Четкие рекомендации и осведомленность снижают рискованное поведение; технологии обнаружения также служат сдерживающим фактором.
   
8. Переход к проактивной профилактике: Встраивайте аудит расходов с помощью искусственного интеллекта в потоки предварительного утверждения, чтобы подозрительные документы никогда не получали возмещения.

Как TruthScan помогает предотвратить мошенничество с поддельными квитанциями

TruthScan использует многоуровневую защиту, чтобы уловить то, что пропускают люди (и базовое программное обеспечение):

Это специально разработанная система предотвращения мошенничества, предназначенная для масштабной борьбы с мошенничеством с гостиничными чеками.

• Находит пиксели или освещение, которые выглядят неправильно.
• Можно увидеть, когда и как был сделан чек, например, если он был отредактирован в Photoshop.
• Сравнивает квитанцию с реальной, чтобы заметить мелкие ошибки, например, логотип в неправильном месте.
• Замечает странные закономерности в том, как сотрудники представляют квитанции.

TruthScan показывает высокие результаты даже против самых убедительных генераторов ИИ:

Инструмент искусственного интеллекта	Точность обнаружения
Середина путешествия	97.5%
ДАЛЛ-И	96.71%
Общее реальное время	99%

В конце концов, TruthScan - это специально созданный охотник за мошенниками. Он защищает ваши доходы от нового поколения мошенников, управляемых искусственным интеллектом.

Поговорите с TruthScan об обеспечении возмещения расходов на поездки

Даже один проскочивший фальшивый чек может обойтись вашей компании в копеечку, в оплату аудиторских услуг и в проверку со стороны регулирующих органов.

С помощью TruthScan вы можете:

• Интегрируйте детектор глубоких подделок и детектор поддельных квитанций в существующие рабочие процессы по расходам. Никаких сбоев.
• Автоматическое сканирование каждого чека с помощью искусственного интеллекта для проверки расходов. Люди просматривают только отмеченные случаи.
• Получайте предупреждения о мошенничестве с возмещением в режиме реального времени до утверждения.
• Ведите журналы аудита для каждого решения.
• Защищайтесь от новых видов мошенничества по мере их появления.

Запланируйте демонстрацию с TruthScan и обеспечит вашей команде защиту, которую не может обеспечить ручная проверка.