ABD Hazine Bakanlığı’nın Dolandırıcılıkla Mücadelede Yeni Yaklaşımları
ABD Hazine Bakanlığı, 2024 yılı itibarıyla sahte ödemelerin tespit edilmesi ve önlenmesi konusunda makine öğrenimi sistemlerinin daha geniş bir biçimde uygulanmasının, milyarlarca dolarlık tasarruf sağladığını duyurdu. Hazine, Sosyal Güvenlik ve Medicaid gibi çeşitli federal programlar aracılığıyla ödeme yapan bir kurum olarak her yıl yaklaşık 1.4 milyar ödeme işlemi gerçekleştirmekte ve bu işlemlerin toplam değeri 6.9 trilyon dolara ulaşmaktadır.
Eylül ayında sona eren son mali yılda, Hazine’nin dolandırıcılığı önlemeye yönelik veri odaklı yeni stratejisi sayesinde, 4 milyar dolardan fazla sahte ödemenin engellenmesi ve geri kazanılması mümkün olmuştur. Bu rakam, 2023 mali yılında tespit edilen veya geri kazanılan 652.7 milyon dolarlık sahte ödemeye kıyasla altı kat daha fazla bir artış göstermektedir.
Yeni Veri Odaklı Yaklaşımın Etkisi
Kurum, bu önemli artışı dolandırıcılık tespitine yönelik yeni veri odaklı yaklaşımına atfetmektedir. Bu yenilikçi yöntem, dolandırıcılık vakalarını tespit etmek ve daha fazla soruşturma gerektiren yüksek riskli işlemleri önceliklendirmek amacıyla makine öğrenimini kullanmayı içermektedir. Ayrıca Hazine, Do Not Pay (Ödeme Yapmayın) veri tabanı ve diğer ödeme güvenliği araçları aracılığıyla federal ve eyalet kurumlarıyla iş birliği yapmayı sürdürmektedir.
Hazine Bakan Yardımcısı Wally Adeyemo, konuya ilişkin yaptığı açıklamada, “Hazine, vergi mükelleflerinin parasını etkili bir şekilde yönetme sorumluluğunu ciddiye almaktadır. 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 iş birliğini sürdürerek onlara gerekli araçları, verileri ve uzmanlığı sağlayacağız” ifadelerini kullanmıştır.
Sahteliklerin Boyutu Daha Büyük
Önlenen veya geri kazanılan 4 milyar dolarlık sahte ödeme önemli bir miktar olsa da, bu rakam hükümetin dolandırıcılık oranlarına dair tahminleriyle karşılaştırıldığında oldukça küçük kalmaktadır. Nisan ayında, Federal Hükümet Sorumluluk Ofisi (GAO), federal kurumların dolandırıcılık nedeniyle yıllık olarak 233 milyar dolar ile 521 milyar dolar arasında kayıp yaşadığını tahmin etmiştir. GAO raporunda, Hazine’nin ödeme süreçlerinde merkezi rolü nedeniyle veri analiz araçlarını daha etkin bir şekilde kullanması gerektiği vurgulanmıştır.
Makine Öğrenimi ve Dolandırıcılığın Önlenmesi
Hem devlet kurumları hem de finansal kuruluşlar, dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek amacıyla giderek daha fazla makine öğrenimi algoritmalarına yönelmektedir. Bu sistemler, ödeme alıcılarına dair banka hesapları, fiziksel adresler, IP adresleri, demografik bilgiler, kullanıcı adları ve şifreler gibi çok çeşitli verileri kullanarak dolandırıcılıkla bağlantılı kalıpları tespit etmektedir.
Kaynak: Sözcü
