En kvittering kan sendes inn to ganger, eller pyntes på. Vi bygde en kontroll som fanger begge deler – og for å vite at den faktisk virker, testet vi den på et stort antall kvitteringer før den møtte ekte data.

De vanligste problemene i en utleggsflyt er sjelden ondsinnede. Det er en kvittering som ved et uhell blir sendt inn to ganger, eller et beløp som ikke helt stemmer med bildet. Men uansett årsak må de fanges: dobbel innsending kan gi dobbel utbetaling, og et grunnlag kontrolløren ikke kan stole på, er lite verdt. Jo større en organisasjon er, desto vanskeligere blir det å fange slikt manuelt, rett og slett fordi det er for mange kvitteringer til at et menneske rekker over dem.

Slik fungerer kontrollen

AI-en gjør to ting. Den kjenner igjen om en kvittering er sett før, selv når den er fotografert på nytt eller lastet opp i et annet format, ved å sammenligne innholdet og ikke bare filen. Og den reagerer når noe skurrer – et beløp som ikke matcher teksten på kvitteringen, et format som ikke henger sammen, eller spor av at bildet er endret. Finner den noe, flagges kvitteringen for kontrolløren i stedet for å gli rett igjennom. Det som ser rent ut, går videre automatisk.

Slik testet vi den

En kontroll er bare verdt noe hvis du vet hvor godt den treffer. Derfor genererte vi et stort antall kvitteringer, inkludert bevisste duplikater og manipulerte utgaver, og kjørte dem gjennom systemet. Det lot oss måle hvor mye modellen fanger, hvor ofte den tar feil, og justere den før den ble sluppet løs på ekte data. En kontroll som flagger for mye, blir like ubrukelig som en som flagger for lite, for da slutter kontrolløren å stole på den.

Poenget med det hele er ikke å mistenkeliggjøre alle. Det er å la automatikken ta det åpenbare, slik at kontrolløren kan bruke tiden på de få sakene som faktisk krever et menneskelig skjønn, i stedet for å lete manuelt etter dem i en bunke som blir større for hvert år.