Fraudedetectie met AI
AI fraudedetectie is niet alleen iets voor banken. Ook een mkb-bedrijf krijgt valse facturen, mails van een leverancier met een nieuw rekeningnummer, webshoporders met gestolen gegevens en klanten die het retourbeleid misbruiken. AI legt elke factuur, betaling en order naast wat normaal is, en signaleert wat afwijkt, met de reden erbij. Een mens beoordeelt en beslist.
In het kort
Probleem
In de meeste mkb-bedrijven is fraudecontrole handwerk. Een administratief medewerker let op bij een rare factuur, een webshopmedewerker kijkt naar een order die er vreemd uitziet, en een leidinggevende tekent declaraties af. Dat werkt zolang het rustig is en de juiste persoon oplet.
De bekende gaten:
Het gaat zelden om grote bedragen per keer, maar het stapelt op. En omdat niemand alles naast elkaar legt, valt een patroon pas op als het te laat is.
Oplossing
AI is goed in wat mensen moeilijk vinden: duizenden transacties naast elkaar leggen en zien wat afwijkt.
De bank helpt ook. Sinds oktober 2025 controleren banken in de SEPA-landen bij elke overboeking in euro's of naam en IBAN van de ontvanger bij elkaar horen. IBAN-Naam Check Dat vangt veel op, maar een fraudeur met een rekening op zijn eigen naam komt erdoor. Daarom kijken we ook naar het patroon.
Systemen
Fraudedetectie werkt alleen als de gegevens bij elkaar komen:
Meldingen komen in een eenvoudige lijst of in het systeem waar je team al werkt. Hoe koppelingen werken, lees je bij API koppelingen. Een AI agent met alleen leesrechten kan vragen beantwoorden als: welke leveranciers hebben dit jaar hun rekeningnummer gewijzigd?
Voorbeeld
Een fictief voorbeeld. Een groothandel verwerkt zo'n 800 inkoopfacturen per maand en heeft een webshop met internationale klanten. Vorig jaar is één keer een factuur betaald op een vervalst rekeningnummer, en de webshop krijgt elke maand een paar terugboekingen van orders met gestolen kaartgegevens.
Na de inrichting controleert het systeem elke factuur voor betaling. Een gewijzigd IBAN leidt tot een melding, en de administratie belt de leverancier op het bekende nummer voor de betaling wordt vrijgegeven. Webshoporders met een hoog risico worden tegengehouden tot iemand ze heeft bekeken. Eens per maand kijkt het team naar de meldingen die onterecht bleken, en worden de regels bijgesteld.
Welk klantvoorbeeld mogen we hier noemen? Meer echte projecten staan bij casestudies.
Opbrengst
De opbrengst is lastig vooraf in euro's uit te drukken, omdat het gaat om schade die niet ontstaat. Wat wel te meten is:
We meten na livegang hoeveel meldingen er zijn, hoeveel daarvan terecht waren en wat dat heeft voorkomen.
Kosten
De kosten hangen af van het aantal bronnen en het aantal risico's dat je wilt afdekken. Alleen facturen controleren op gewijzigde IBAN's en dubbele betalingen is een kleine stap. Een volledige inrichting met facturen, mails, webshop en retouren is groter. We werken met een vaste prijs per afgesproken stap, met acceptatiecriteria vooraf. prijsindicatie fraudedetectie met AI, inrichting en maandelijkse kosten
Ook de lopende kosten voor hosting en het AI-model tellen mee. Bij mkb-volumes zijn die meestal laag.
We beginnen bij de grootste risico's, vaak de inkoopfacturen. Meer over hoe we bouwen staat bij AI automatisering. Wil je eerst weten waar je begint, plan dan een strategiegesprek.
Veelgestelde vragen
Een factuur of order wordt binnen enkele seconden tot minuten gecontroleerd, voordat er betaald of verzonden wordt. De inrichting zelf duurt enkele weken: bronnen koppelen, per risico vastleggen wat normaal is en testen op historische gegevens. We beginnen bij het grootste risico en breiden daarna uit.
Ja. AI signaleert en legt uit waarom iets afwijkt. Een medewerker beoordeelt de melding en beslist. Alleen volgens regels die je vooraf afspreekt, kan een betaling of order automatisch worden tegengehouden tot iemand ernaar heeft gekeken. Zo blijft een onterechte melding onschuldig.
Dat hangt af van het aantal bronnen en risico's. We spreken vooraf een vaste prijs per stap af, met acceptatiecriteria. Daarnaast betaal je lopende kosten voor hosting en het AI-model, bij mkb-volumes meestal laag. In een kort gesprek geven we een eerste inschatting voor jouw situatie.
Die helpt veel, want hij waarschuwt als naam en rekeningnummer niet bij elkaar horen. Maar een fraudeur die een rekening op zijn eigen naam opent en een valse factuur stuurt, komt erdoor. AI kijkt daarom ook naar het patroon: is dit IBAN nieuw voor deze leverancier, en is er wel een bestelling?
Verder lezen
Plan een kort gesprek. We kijken waar bij jou het grootste frauderisico zit en hoe AI dat zichtbaar maakt.
