Finances

Les entreprises hésitent à utiliser l’IA pour contrôler les notes de frais

par Colin Wallace (adaptation/traduction ICTjournal)

Considérées comme acceptables par la moitié des employés, les petites fraudes dans les notes de frais coûteraient des milliers de francs aux PME suisses. Les managers hésitent toutefois à déployer des outils permettant de détecter les tricheries.

(Source: Schlierner / Fotolia.com)
(Source: Schlierner / Fotolia.com)

Quelques kilomètres par-ci, une note de restaurant privée par-là: les employés suisses semblent volontiers tricher avec leurs notes de frais. C’est du moins ce que montre une étude de SAP Concur sur les coûts cachés de la fraude aux frais.

En Suisse, 54% des personnes interrogées estiment qu’il est acceptable de tricher sur ses notes de frais. Les montants souvent faibles coûteraient toutefois plus de 14’000 francs par an aux PME suisses. Dans la région DACH (Allemagne-Autriche-Suisse), les tricheries les plus fréquentes concerneraient notamment les frais arrondis (kilométrage, facture de téléphone) et les dépenses privées (restaurant, équipement de bureau).

Pour les auteurs de l’étude, le phénomène a de multiples causes: tentative des collaborateurs de compenser des heures supplémentaires non-payées, manque de connaissance du règlement des frais, mais aussi lacunes en matière de numérisation. En Suisse, seul 15% des responsables du domaine emploient une solution automatisée de gestion des dépenses, contre 25% au niveau européen. Faute de numérisation, les processus prennent beaucoup de temps , les données manquent et il n’est pas possible de déployer des outils IA de détection des tricheries.

Si les responsables reconnaissent le potentiels des technologies en la matière, ils ne sont que 17% à recourir à de tels outils de détection des fraudes. Selon l’étude, il y aurait plusieurs raisons à cela. Ainsi, 46 % des décideurs en matière de voyages et de finances s’inquiètent des problèmes de protection des données, 44% craignent que les solutions basées sur l’IA ne conduisent à des conclusions erronées, et 37% craignent que l’IA ne rende leur travail obsolète.

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