Departemen Keuangan AS mengatakan perluasan penggunaan sistem pembelajaran mesin membantu mendeteksi dan mencegah pembayaran palsu senilai miliaran dolar pada tahun 2024.
Departemen Keuangan adalah penulis cek untuk banyak program federal dan setiap tahun memproses sekitar 1,4 miliar pembayaran senilai $6,9 triliun untuk program seperti Jaminan Sosial dan Medicaid.
Selama tahun fiskal terbaru, yang berakhir pada bulan September, pendekatan baru berbasis data yang dilakukan lembaga tersebut untuk membasmi pelaku kejahatan berkontribusi terhadap pencegahan dan pemulihan pembayaran penipuan senilai lebih dari $4 miliar, menurut siaran pers. Jumlah tersebut meningkat lebih dari enam kali lipat dibandingkan pembayaran penipuan senilai $652,7 juta yang terdeteksi atau dipulihkan selama tahun fiskal 2023.
Badan tersebut memuji peningkatan tersebut karena pendekatan barunya yang berbasis data dalam mendeteksi penipuan. Hal ini termasuk penggunaan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi kasus penipuan dan memprioritaskan transaksi berisiko tinggi untuk penyelidikan lebih lanjut. Departemen Keuangan juga bermitra dengan lembaga federal dan negara bagian lainnya untuk berbagi informasi melalui basis data Jangan Bayar dan alat integritas pembayaran lainnya.
“Departemen Keuangan menganggap serius tanggung jawab kami untuk bertindak sebagai pengelola uang pembayar pajak yang efektif. Membantu memastikan bahwa lembaga-lembaga membayar orang yang tepat, dalam jumlah yang tepat, dan pada waktu yang tepat adalah inti dari upaya kami,” kata Wakil Menteri Keuangan Wally Adeyemo dalam sebuah pernyataan. “Kami telah mencapai kemajuan yang signifikan selama setahun terakhir dalam mencegah pembayaran palsu dan tidak patut senilai lebih dari $4 miliar. Kami akan terus bermitra dengan pihak lain di pemerintah federal untuk membekali mereka dengan alat, data, dan keahlian yang diperlukan untuk menghentikan pembayaran yang tidak pantas dan penipuan.”
Meskipun pembayaran penipuan senilai $4 miliar yang dapat dicegah atau dipulihkan bukanlah jumlah yang kecil, jumlah tersebut tidak ada apa-apanya jika dibandingkan dengan perkiraan pemerintah mengenai seberapa banyak penipuan yang terjadi.
Pada bulan April, Kantor Akuntabilitas Pemerintah federal memperkirakan bahwa lembaga-lembaga federal mengalami kerugian antara $233 miliar hingga $521 miliar per tahun akibat penipuan. Laporan GAO merekomendasikan agar Departemen Keuangan, karena peran sentralnya dalam memproses pembayaran, sebaiknya memanfaatkan alat analisis data dengan lebih baik.
Baik lembaga pemerintah maupun lembaga keuangan semakin mengandalkan algoritma pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pelaku penipuan. Sistem ini menggunakan berbagai macam data tentang penerima pembayaran—termasuk rincian tentang rekening bank, alamat fisik, alamat IP, informasi demografis, nama pengguna, dan kata sandi mereka—untuk mengidentifikasi pola yang terkait dengan penipuan.
Seperti yang telah dicatat oleh Departemen Keuangan dalam laporan sebelumnya mengenai penipuan di sektor keuangan, “data historis yang digunakan untuk melatih model deteksi penipuan dapat mengandung bias, seperti representasi demografi tertentu yang berlebihan dalam kasus anti-penipuan.”