重複請求書の検出

概要

Find Duplicate Invoicesエンリッチメントは、ベンダー、請求書番号、金額、日付などの請求書属性を分析することで、買掛金プロセス内の潜在的な重複請求書を自動的に検出します。この強力な不正検出およびデータ品質ツールは、正確な一致とほぼ一致を識別し、重複支払いやデータ入力エラー、意図的な詐欺の可能性を示します。

このエンリッチメントは、正確なベンダー・請求書番号のマッチングやオプションのレーベンシュタイン距離比較などのインテリジェントなマッチングアルゴリズムを使用し、誤字や意図的な差異を示す類似した請求書番号を検出します。ケースはマッチパターンごとにグループ化され、各グループにはマッチタイプ、グループ数、合計金額が含まれます。

注意: このエンリッチメントは買掛金の監査および不正検出に特化しているため、管理者のみ利用可能です。

主な利用用途

  • ベンダーからの重複請求書の検出
  • 二重支払リスクの特定
  • 請求書番号の入力ミスの発見
  • 少しの違いがある詐欺的な重複請求書の発見
  • 買掛金プロセスの支払整合性監査
  • 可能性のある重複の特定による財務監査準備
  • 請求書データの品質問題の解消

設定

Invoice Number Column Name: 請求書番号が入っている列を選択します。これはベンダー名と組み合わせた主マッチ対象です。

Vendor Column Name: ベンダーまたはサプライヤー名が入っている列を選択します。ベンダー別にグループ化して請求書番号の重複を探します。

Invoice Amount Column Name: 請求書金額が入っている列を選択します。これにより、マッチタイプ(完全一致か金額変更か)を判別し、グループ合計金額も算出します。

Invoice Date Column Name: 請求書日付が入っている列を選択します。日付が重複提出の間に変更されたかを判別に使います。

Due Date Column Name (Optional): 支払期日が入っている列を選択します(あれば)。再提出された請求書で期日が変更されているパターン検出に役立ちます。

Use Similar Invoice Numbers: 有効にすると、レーベンシュタイン距離の計算を使い、正確に一致しないが似ている請求書番号を検出します。誤字や意図的な1~2文字の差異をキャッチし、ベンダーと金額が同じで類似番号の請求書を重複候補としてフラグ付けします。

Filter List: フィルターを適用して、解析対象となるケースを限定できます。特定のベンダーカテゴリや期間に絞って重複検出を行うために使います。

完全な重複請求書の検出

シナリオ: 買掛金部門が、ベンダーと請求書番号が完全に一致する複数回提出された請求書を特定したい。

設定:

  • Invoice Number Column Name: "Invoice Number"
  • Vendor Column Name: "Vendor Name"
  • Invoice Amount Column Name: "Invoice Amount"
  • Invoice Date Column Name: "Invoice Date"
  • Use Similar Invoice Numbers: No

前(ケース属性): | Case ID | Vendor Name | Invoice Number | Invoice Amount | Invoice Date | |---------|-------------|----------------|----------------|--------------| | INV-001 | Acme Corp | A12345 | $5,000 | 2024-01-10 | | INV-002 | Acme Corp | A12345 | $5,000 | 2024-01-10 | | INV-003 | Acme Corp | A12345 | $5,200 | 2024-01-15 | | INV-004 | Beta Inc | B9876 | $3,000 | 2024-01-12 |

後(追加された新属性): | Case ID | Duplicate Group | Group Count | Group Value | Match Type | |---------|-----------------|-------------|-------------|------------| | INV-001 | Acme Corp_A12345 | 3 | $15,200 | Exact Match | | INV-002 | Acme Corp_A12345 | 3 | $15,200 | Exact Match | | INV-003 | Acme Corp_A12345 | 3 | $15,200 | Amount Changed | | INV-004 | (none) | (none) | (none) | (none) |

洞察: Acme Corpからの3つの請求書が同じ請求書番号A12345を共有しています。うち2つは金額・日付が完全に一致する重複、3つ目は金額が異なり、訂正または詐欺の可能性があります。

類似番号のある請求書の検出

シナリオ: 請求書番号に小さな誤字があり、検出を逃れた可能性のある重複請求書を疑っている。

設定:

  • Invoice Number Column Name: "Invoice Number"
  • Vendor Column Name: "Vendor Name"
  • Invoice Amount Column Name: "Invoice Amount"
  • Invoice Date Column Name: "Invoice Date"
  • Use Similar Invoice Numbers: Yes

検出例: | Case ID | Vendor Name | Invoice Number | Invoice Amount | Match Type | |---------|-------------|----------------|----------------|------------| | INV-010 | Acme Corp | INV-2024-001 | $10,000 | Similar Invoice Number | | INV-011 | Acme Corp | INV-2024-0O1 | $10,000 | Similar Invoice Number | | INV-012 | Acme Corp | INV-2024-OO1 | $10,000 | Similar Invoice Number |

洞察: 3つの請求書番号はほぼ同一ですが、数字の「0」とアルファベットの「O」の違いがあります。同じベンダーおよび金額であり、このパターンは極めて疑わしく調査が必要です。

マッチタイプ

エンリッチメントは重複グループを以下のマッチタイプで分類します:

  • Exact Match: ベンダー、請求書番号、金額、請求日全てが同一
  • Amount Changed: 同じベンダー・請求書番号だが金額が異なる
  • Invoice Date Changed: 同じベンダー・請求書番号だが請求日が異なる
  • Due Date Changed: 同じベンダー・請求書番号だが支払期日が異なる
  • Similar Invoice Number: 同じベンダー・金額であり、請求書番号が1~2文字異なる

出力

エンリッチメントは複数のケースレベルの属性を生成します:

Duplicate Group: ベンダー名と請求書番号を組み合わせた文字列で、ケースが属する重複グループを識別します。形式は "VendorName_InvoiceNumber"。

Group Count: 重複グループ内のケース数。1以上超えると重複候補。

Group Value: 重複グループ内全ケースの請求金額合計。高額グループの優先調査に役立ちます。

Match Type: 重複のマッチタイプ(Exact Match、Amount Changed、Invoice Date Changed、Due Date Changed、Similar Invoice Number)。

調査属性: 調査状況の追跡用の追加列:

  • Is Not A Duplicate (Boolean) - 誤検知をマーク
  • Is Resolved (Boolean) - 調査済みケースをマーク
  • Resolved By (String) - 調査対応者
  • Resolved Time (DateTime) - 解決日時
  • Outcome (String) - 調査結果
  • Comments (String) - 調査メモ

ベストプラクティス

  • 定期的(週次または月次)に実行して継続的にモニタリング
  • 高額な重複グループに注力して初期調査を行う(Group Value順で並べ替え)
  • 「Amount Changed」マッチは訂正請求か詐欺の可能性があるため慎重な確認が必要
  • 「Similar Invoice Number」マッチは誤検知の可能性もあり、さらに詳細調査が望ましい
  • フィルターリストを用いて、正当な重複パターンが既知のベンダーカテゴリを除外
  • 調査結果は追跡列にしっかり記録

関連資料


このドキュメントはmindzie Studioプロセスマイニングプラットフォームの一部です。