ABD Hazine Bakanlığı, makine öğrenimi sistemlerinin kullanımını genişleterek 2024’te sahte ödemelerin tespit edilmesi ve önlenmesinde milyarlarca dolar tasarruf elde edildiğini bildirdi.
Hazine Bakanlığı, Sosyal Güvenlik ve Medicaid gibi federal programlar için ödemeleri işleyerek yıllık yaklaşık 1,4 milyar işlem gerçekleştiriyor ve bu işlemlerin toplam değeri 6,9 trilyon doları aşıyor.
Eylül ayında sona eren son mali yılda, bakanlığın dolandırıcılıkla mücadele için veri odaklı yeni yaklaşımı sayesinde 4 milyardan fazla sahte ödemenin önlenmesi veya geri alınmasına yardımcı oldu. Bu tutar, 2023 mali yılında tespit edilen veya geri alınan 652,7 milyon dolarlık sahte ödemeye kıyasla altı kat artışa işaret ediyor.
Bakanlık, bu artışı dolandırıcılık tespitine yönelik yeni veri odaklı yaklaşımına bağlıyor. Bu yaklaşım, dolandırıcılık vakalarını tanımlamak ve daha fazla soruşturma için yüksek riskli işlemleri önceliklendirmek için makine öğrenimini kullanıyor. Hazine Bakanlığı ayrıca Ödeme Yapma veri tabanı ve diğer ödeme güvenliği araçları yoluyla federal ve eyalet kurumlarıyla işbirliği yapıyor.
Hazine Bakan Yardımcısı Wally Adeyemo, “Hazine Bakanlığı, vergi mükelleflerinin vergilerini etkili bir şekilde yönetme sorumluluğunu ciddiye alıyor. Kurumların doğru kişiye, doğru miktarda, doğru zamanda ödeme yaptığından emin olmak, çabalarımızın merkezidir. Geçtiğimiz yıl, 4 milyardan fazla sahte ve hatalı ödemenin önlenmesinde önemli ilerleme kaydettik. Hatalı ödemeleri ve dolandırıcılığı durdurmak için federal hükümetin diğer birimleriyle işbirliği yapmaya devam edeceğiz ve onlara gerekli araçları, verileri ve uzmanlığı sağlayacağız.” dedi.
Önlenen veya geri alınan 4 milyar dolarlık sahte ödeme, önemli bir miktar olsa da, bu rakam hükümetin dolandırıcılık oranlarına ilişkin tahminlerine kıyasla hala nispeten küçük.
Nisan ayında federal Hükümet Sorumluluk Ofisi (GAO), federal kurumların dolandırıcılık nedeniyle yıllık olarak 233 milyar dolar ile 521 milyar dolar arasında kayıp yaşadığını tahmin etti. GAO raporu, Hazine Bakanlığı’nın veri analiz araçlarını ödeme süreçlerinde daha iyi kullanması gerektiğini önerdi.
Devlet kurumları ve finansal kuruluşlar, dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için giderek daha fazla makine öğrenimi algoritmalarına güveniyor. Bu sistemler, ödeme alıcılarına ait banka hesapları, fiziksel adresler, IP adresleri, demografik bilgiler, kullanıcı adları ve şifreler gibi çok çeşitli verileri kullanarak dolandırıcılıkla ilgili kalıpları belirliyor.
