Negli ultimi anni la diffusione dell’intelligenza artificiale generativa ha trasformato profondamente anche il mondo delle note spese nelle aziende, introducendo nuove opportunità ma anche rischi emergenti. Se da un lato le organizzazioni aziendali accelerano sulla digitalizzazione e sull’automazione dei processi, dall’altro si trovano a fronteggiare forme di frode sempre più sofisticate, capaci di aggirare i controlli tradizionali.

In questo scenario, diventa cruciale adottare soluzioni in grado di garantire non solo efficienza, ma anche sicurezza, trasparenza e conformità normativa. Ne parliamo con Nicola Spada, Country Manager Italia di N2JSOFT (nella foto), per capire come l’IA possa oggi aiutare le imprese a prevenire documenti falsificati, rilevare anomalie e proteggere i processi contabili senza appesantire il lavoro di dipendenti e manager.

Nell’ultimo anno le tecnologie di IA generativa hanno reso più semplice falsificare documenti e ricevute. Dal vostro osservatorio internazionale, quali sono i nuovi schemi di frode che stanno emergendo e quali categorie di spesa risultano oggi più vulnerabili?

«L’IA ha democratizzato la capacità di falsificare un documento: oggi non servono skill tecniche, basta un modello generativo. Questo riduce le barriere per chi tenta una frode, ma allo stesso tempo aumenta il valore di controlli più intelligenti. Negli ultimi 12 mesi l’IA generativa ha reso molto più semplice creare falsi documenti convincenti. Ciò ha fatto emergere due nuove categorie di frodi:

• Ricevute completamente sintetiche, costruite copiando layout e loghi di fornitori reali;
• Documenti reali manipolati digitalmente, con modifiche a importi, date o voci di spesa.

A livello internazionale osserviamo un incremento significativo nelle frodi legate a:

• Trasporti, taxi e ride-sharing, dove le ricevute sono digitali e facilmente replicabili;
• Ristorazione, soprattutto quando i giustificativi sono foto sfocate o scontrini cartacei;
• Fatture di piccoli fornitori, talvolta alterate nei dettagli per aggiungere costi fittizi.

Il problema principale, però, non è tecnologico: è l’assenza di dati strutturati e controlli incrociati che consentano verifiche automatiche e immediate».

La piattaforma N2F integra un modulo di detection dei documenti alterati. Senza rivelare dettagli proprietari, come funziona il vostro modello di analisi?

«L’obiettivo non è capire se un documento è ‘bello’ ma se è ‘coerente’: coerenza interna, coerenza con la storia dell’utente e coerenza con le regole del fornitore. Il modulo di N2F combina analisi visiva, semantica e comportamentale. In termini molto generali:

• Controlli forensi: incongruenze nella compressione dell’immagine, tracce di editing, metadati assenti;
• Controlli semantici: coerenza tra importi, date, formato dei campi, presenza di elementi obbligatori;
• Cross-check transazionale: dove possibile, confronto con transazioni reali (carte aziendali o fornitori);
• Analisi comportamentale: pattern anomali relativi all’utente (frequenza, orario, geolocalizzazione autorizzata).

Tutte queste informazioni vengono integrate in uno score di rischio. Se il punteggio supera una certa soglia, la nota viene segnalata in modo trasparente all’approvatore, con una spiegazione sintetica. Il vantaggio è che l’utente non percepisce alcuna frizione per i casi standard: l’analisi avviene in background e interviene solo quando necessario».

Molte frodi derivano non solo da sofisticazione tecnologica, ma anche da comportamenti considerati “accettabili” da una parte dei dipendenti. Quali leve possono usare le aziende — formazione, policy, sistemi di controllo — per ridurre il rischio umano senza generare sfiducia o carichi burocratici?

«La trasparenza non è un freno: è un acceleratore. Quando le aspettative sono chiare, i comportamenti diventano più uniformi e i rischi diminuiscono naturalmente. Tre leve risultano decisive: 1. Una formazione realistica, non teorica (Micro-training, esempi reali, casi studio. Far vedere come anche piccole irregolarità possono generare rischi legali o fiscali); 2. Policy semplici e comprensibili (Regole chiare, limiti di spesa definiti, processi snelli. Più è semplice presentare una nota spese, meno spazio c’è per giustificazioni improprie); 3. Controlli intelligenti e non invasivi (Audit a campione, IA per l’analisi di rischio e interventi correttivi). Insomma: non serve una burocrazia più pesante: serve una cultura più matura».

L’introduzione di sistemi di IA per individuare anomalie può suscitare timore o resistenza nei team. In che modo N2F progetta i propri strumenti per garantire controlli avanzati senza compromettere la semplicità d’uso, la rapidità di compilazione delle note spese e la privacy degli utenti?4. Confine tra controllo e user experience: come bilanciarli?

«N2F segue un principio chiave: controlli avanzati, frizione minima. Questo significa:

• Automazione totale per i casi standard: estrazione OCR, categorizzazione e riconciliazione automatica.
• Friction solo dove serve: se il documento è anomalo, l’utente riceve una richiesta chiara e contestuale (“Manca numero fattura”, “Totale incoerente”).
• Interfaccia semplice e coerente: l’utente può correggere in pochi secondi.
• Privacy by design: i dati sensibili sono trattati solo quando strettamente necessario.

Questa filosofia riduce le resistenze interne e aumenta l’adozione. Perché un buon sistema di controllo è quello che non si vede: entra in azione solo quando davvero serve».

Guardando ai prossimi 3–5 anni, quali innovazioni immagina entreranno nella gestione delle note spese? Pensa che arriveremo a un modello totalmente automatizzato, in cui la nota spese “si crea da sola”, o saranno necessari nuovi livelli di supervisione per contrastare frodi sempre più sofisticate? Insomma: che cosa ci aspetta dopo l’IA predittiva?

«La vera innovazione non è eliminare la supervisione, ma renderla chirurgica: intervenire solo dove la macchina non può prendere decisioni autonome con sufficiente sicurezza. Nei prossimi 3–5 anni vedremo tre evoluzioni principali:

1. Zero-touch realizzato grazie ai dati digitali nativi: ricevute digitali, integrazioni bancarie, feed in tempo reale: gran parte delle note spese si genererà automaticamente, senza input dell’utente.

2. Controlli incrociati multilivello: per contrastare frodi più sofisticate, serviranno verifiche incrociate con fonti esterne (fornitori, transazioni bancarie, certificazioni digitali).

3. Supervisione mirata e intelligente: anche in un contesto automatizzato, l’intervento umano sarà cruciale per gestire eccezioni e casi ad alto rischio.

In alcune categorie — viaggi, trasporti, piccoli acquisti ricorrenti — la nota spese diventerà di fatto auto-compilata. In altre categorie servirà invece una supervisione ancora più evoluta».