ABD Hazine Bakanlığı’nın Dolandırıcılıkla Mücadele Stratejisi
ABD Hazine Bakanlığı, 2024 yılı itibarıyla sahte ödemelerin tespit edilmesi ve önlenmesi konusunda milyarlarca dolar tasarruf sağlamayı hedefleyen makine öğrenimi sistemlerinin genişletilmiş kullanımına dair etkileyici sonuçlar elde ettiğini duyurdu. Hazine, Sosyal Güvenlik ve Medicaid gibi birçok federal program için ödeme gerçekleştiren bir kurum olarak, yıllık 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 ortadan kaldırmaya yönelik veri odaklı yeni yaklaşımı sayesinde, 4 milyar dolardan fazla sahte ödemenin önlenmesine ve geri kazanılmasına katkı sağlandığı bildirildi. Bu rakam, 2023 mali yılında tespit edilen veya geri kazanılan 652.7 milyon dolarlık sahte ödemeye kıyasla altı kat daha fazla bir artış anlamına gelmektedir.
Yeni Veri Odaklı Yaklaşımın Etkisi
Hazine, bu önemli artışı, dolandırıcılık tespitine yönelik yeni veri odaklı yaklaşımına atfetmektedir. Bu yeni strateji, dolandırıcılık vakalarını tespit etmek ve yüksek riskli işlemleri önceliklendirmek için makine öğrenimi teknolojilerinin kullanılmasını içermektedir. Ayrıca, Hazine, Do Not Pay (Ödeme Yapmayın) veri tabanı ve diğer ödeme güvenliği araçları aracılığıyla federal ve eyalet kurumları ile iş birliği yapmaktadır.
Hazine Bakan Yardımcısı Wally Adeyemo, konuyla ilgili yaptığı açıklamada, “Hazine, vergi mükelleflerinin parasını etkin 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 durdurmak için federal hükümetin diğer birimleriyle iş birliğini sürdürerek onlara gerekli araçları, verileri ve uzmanlığı sağlayacağız.” ifadelerini kullandı.
Sahte Ödemelerin 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 bir rolü olduğu vurgulanarak, veri analiz araçlarını daha etkin bir biçimde kullanması gerektiği önerilmiştir.
Makine Öğrenimi ve Dolandırıcılığın Önlenmesi
Devlet kurumları ve finansal kuruluşlar, dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek amacıyla giderek daha fazla makine öğrenimi algoritmalarına güvenmektedir. Bu sistemler, ödeme alıcılarına dair banka hesapları, fiziksel adresler, IP adresleri, demografik bilgiler, kullanıcı adları ve şifreler gibi geniş bir veri yelpazesini kullanarak dolandırıcılıkla bağlantılı kalıpları tespit etmektedir.
