Makine Öğrenimi, ABD Hazine Bakanlığı’na Sahte Ödemeleri Önlemede Milyarlarca Dolar Kazandırdı
ABD Hazine Bakanlığı, 2024’te sahte ödemelerin tespit edilmesi ve önlenmesinde milyarlarca dolar tasarruf sağlayan makine öğrenimi sistemlerinin genişletilmiş kullanımının etkili olduğunu duyurdu.
Hazine, Sosyal Güvenlik ve Medicaid gibi birçok federal program için ödeme yapan bir kurum olarak her yıl yaklaşık 1,4 milyar ödeme işlemi gerçekleştiriyor ve bu işlemlerin toplam değeri 6,9 trilyon dolara ulaşıyor.
Eylül ayında sona eren son mali yılda, kurumun dolandırıcılığı ortadan kaldırmaya yönelik yeni veri odaklı yaklaşımı, 4 milyar dolardan fazla sahte ödemenin önlenmesine ve geri kazanılmasına yardımcı oldu. Bu rakam, 2023 mali yılında tespit edilen veya geri kazanılan 652,7 milyon dolarlık sahte ödemeye kıyasla altı kattan fazla artış anlamına geliyor.
Yeni Veri Odaklı Yaklaşımın Etkisi
Kurum, bu artışı dolandırıcılık tespitine yönelik yeni veri odaklı yaklaşımına bağlıyor. Bu yaklaşım, dolandırıcılık vakalarını tespit etmek ve daha fazla soruşturma için yüksek riskli işlemleri önceliklendirmek amacıyla makine öğrenimini kullanmayı içeriyor. Hazine ayrıca, Ödeme Yapmayın veri tabanı ve diğer ödeme güvenliği araçları aracılığıyla federal ve eyalet kurumlarıyla işbirliği yaptı.
Hazine Bakan Yardımcısı Wally Adeyemo şunları söyledi:
“Hazine, vergi mükelleflerinin parasını etkili bir şekilde yönetme sorumluluğunu ciddiye alıyor. Ajansların doğru kişiye, doğru miktarda ve doğru zamanda ödeme yapmasını sağlamak, çabalarımızın merkezinde yer alıyor. Geçtiğimiz yıl 4 milyar dolardan fazla sahte ve hatalı ödemenin önlenmesinde önemli ilerleme kaydettik. Hatalı ödemeler ve dolandırıcılığı durdurmaları için federal hükümetin diğer birimleriyle işbirliğini sürdüreceğiz.”
Sahte Ödemelerin Boyutu Daha Büyük
Önlenen veya geri kazanılan 4 milyar dolarlık sahte ödeme, önemli bir miktar olsa da, bu rakam hükümetin dolandırıcılık oranlarına ilişkin tahminleriyle karşılaştırıldığında oldukça küçük kalıyor.
Nisan ayında federal Hükümet Sorumluluk Ofisi (GAO), federal kurumların dolandırıcılık nedeniyle yılda 233 milyar dolar ile 521 milyar dolar arasında kayıp yaşadığını tahmin etti. GAO raporu, Hazine’nin ödeme süreçlerinde merkezi rolü nedeniyle veri analiz araçlarını daha iyi kullanması gerektiğini önerdi.
Makine Öğrenimi ve Dolandırıcılığın Önlenmesi
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 bağlantılı kalıpları tespit ediyor.
