美國財政部在2024財年使用基於人工智能（AI）的機器學習來分析數據和識別欺詐行爲，追回了數十億美元的欺詐行爲。
財政部昨天在其官方網站上發佈公告，披露了這一消息。
這份簡短的聲明透露，美國財政部已經改進了其欺詐檢測流程，其中包括使用基於機器學習的人工智能等。
特別是從疫情開始，支付誠信辦公室（OPI）開始使用先進的流程來應對欺詐和不當支付的增加。
由於這些努力以及採用技術和數據驅動的方法，他們成功在 2023 年 10 月至 2024 年 9 月期間防止和追回了超過 40 億美元的欺詐和不當付款。
在上一財年，僅追回了 6.527 億美元，而這一增長恰恰歸功於 OPI 努力提高其防欺詐能力並擴大對新老客戶的服務。
OPI 通過這種方式擴大了基於風險的篩查範圍，獲得了 5 億美元的欺詐預防收益，同時還成功識別和優先處理高風險交易，從而預防了 25 億美元的欺詐。
此外，他們還提高了支付處理程序的效率，從而節省了 1.8 億美元的損失。
因此，上述 40 億美元中的一部分實際上已被追回，而大部分則來自預防，這意味着如果沒有識別和阻止欺詐者，這些資金最終就會落入欺詐者的手中。
通過基於機器學習的人工智能加速識別欺詐行爲，已有效追回10億美元。
美國財政部還表示，其正致力於建立和加強與新的高風險項目的合作伙伴關係，以增加獲得和使用支付誠信解決方案的機會，例如由聯邦政府資助的州管理的項目。
在此方面，今年5月，他們與勞工部宣佈建立數據共享夥伴關係，通過失業保險誠信數據中心向州失業機構提供“不付薪工作系統”的數據源和服務。
詐騙者常常使用經過充分測試的程序和方案來試圖逃避懲罰。
藉助人工智能，我們可以快速檢查大量數據，尋找可能模式的跡象。這樣，不僅可以大大加快可疑交易的識別速度，還可以檢查更多可疑交易。
此外，它還可以用來更客觀地評估特定交易可能存在不當或欺詐的風險，從而提高欺詐檢測工作的有效性。
此外，機器學習還可以不斷提高這些調查的有效性，從而使挖掘機工人的生活變得越來越困難。
也因爲騙子越來越擅長隱藏在人羣中，尤其是當人羣非常大的時候。
美國財政部表示，其每年向超過 1 億人發放高達 14 億美元的款項，總額超過 6.9 萬億美元。
這些數字如此之高，以至於上面提到的 40 億美元都相形見絀。
在官方聲明中，他們還指出，目前，金融領域因欺詐造成的損失每年都在增加，預計到 2028 年，在線支付欺詐累計將超過 3620 億美元。
財政部積極支持聯邦計劃，利用數據和新興技術降低金融欺詐風險。
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財政部副部長沃利·阿德耶莫（Wally Adeyemo）表示：
“財政部認真履行我們的職責，有效管理納稅人的錢。幫助確保機構在正確的時間向正確的人支付正確的金額對我們的工作至關重要。過去一年，我們在防止超過 40 億美元的欺詐和不當支付方面取得了重大進展。我們將繼續與聯邦政府其他部門合作，爲他們提供必要的工具、數據和專業知識，以阻止不當支付和欺詐行爲”。