A-Train The Seven
...'cause for once, I didn't hate myself.
Bộ Tài chính Hoa Kỳ đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý thanh toán cho nhiều chương trình liên bang. Mỗi năm, cơ quan này xử lý khoảng 1,4 tỷ khoản thanh toán với tổng giá trị lên tới 6,9 nghìn tỷ USD cho các chương trình như An sinh Xã hội và Chăm sóc Sức khỏe (Medicaid).
Theo thông cáo báo chí, trong năm tài khóa gần nhất kết thúc vào tháng 9, cách tiếp cận dựa trên dữ liệu mới của Bộ Tài chính nhằm loại bỏ các đối tượng xấu đã góp phần ngăn chặn và thu hồi hơn 4 tỷ USD tiền thanh toán gian lận. Con số này tăng gấp 6 lần so với mức 652,7 triệu USD tiền thanh toán gian lận được phát hiện hoặc thu hồi trong năm tài khóa 2023.
Bộ Tài chính cho biết thành công này đến từ cách tiếp cận mới, tập trung vào khai thác dữ liệu để phát hiện gian lận. Cụ thể, hệ thống học máy được sử dụng để xác định các trường hợp gian lận và ưu tiên điều tra các giao dịch có rủi ro cao. Ngoài ra, Bộ Tài chính cũng hợp tác với các cơ quan liên bang và tiểu bang khác để chia sẻ thông tin thông qua cơ sở dữ liệu "Không Thanh toán" và các công cụ bảo mật thanh toán khác.
"Bộ Tài chính nhận thức rõ trách nhiệm của mình trong việc quản lý hiệu quả tiền thuế của người dân. Đảm bảo các cơ quan thanh toán đúng người, đúng số tiền, đúng thời gian là trọng tâm trong nỗ lực của chúng tôi”, Thứ trưởng Bộ Tài chính Wally Adeyemo cho biết trong một tuyên bố. “Chúng tôi đã đạt được tiến bộ đáng kể trong năm qua khi ngăn chặn được hơn 4 tỷ USD tiền thanh toán gian lận và bất hợp pháp. Chúng tôi sẽ tiếp tục hợp tác với các cơ quan khác trong chính phủ liên bang để cung cấp cho họ các công cụ, dữ liệu và chuyên môn cần thiết nhằm ngăn chặn các khoản thanh toán bất hợp pháp và gian lận."
Tuy nhiên, con số 4 tỷ USD tiền thanh toán gian lận bị ngăn chặn hoặc thu hồi chỉ là “phần nổi của tảng băng chìm”.
Vào tháng 4, Văn phòng Trách nhiệm Giải trình Chính phủ (GAO) ước tính rằng các cơ quan liên bang thiệt hại từ 233 tỷ USD đến 521 tỷ USD mỗi năm do gian lận. Báo cáo của GAO khuyến nghị Bộ Tài chính, với vai trò trung tâm trong việc xử lý thanh toán, nên tận dụng tốt hơn các công cụ phân tích dữ liệu.
Cả các cơ quan chính phủ và tổ chức tài chính ngày càng phụ thuộc vào các thuật toán học máy để xác định các đối tượng gian lận. Các hệ thống này sử dụng nhiều dữ liệu khác nhau về người nhận thanh toán, bao gồm thông tin chi tiết về tài khoản ngân hàng, địa chỉ thực, địa chỉ IP, thông tin nhân khẩu học, tên người dùng và mật khẩu để xác định các mẫu hành vi liên quan đến gian lận.
Tuy nhiên, Bộ Tài chính cũng lưu ý trong các báo cáo trước đây về gian lận trong lĩnh vực tài chính rằng, “dữ liệu lịch sử được sử dụng để huấn luyện các mô hình phát hiện gian lận có thể chứa định kiến, chẳng hạn như sự hiện diện quá mức của một số nhóm nhân khẩu học nhất định trong các vụ việc chống gian lận”.
Theo thông cáo báo chí, trong năm tài khóa gần nhất kết thúc vào tháng 9, cách tiếp cận dựa trên dữ liệu mới của Bộ Tài chính nhằm loại bỏ các đối tượng xấu đã góp phần ngăn chặn và thu hồi hơn 4 tỷ USD tiền thanh toán gian lận. Con số này tăng gấp 6 lần so với mức 652,7 triệu USD tiền thanh toán gian lận được phát hiện hoặc thu hồi trong năm tài khóa 2023.
Bộ Tài chính cho biết thành công này đến từ cách tiếp cận mới, tập trung vào khai thác dữ liệu để phát hiện gian lận. Cụ thể, hệ thống học máy được sử dụng để xác định các trường hợp gian lận và ưu tiên điều tra các giao dịch có rủi ro cao. Ngoài ra, Bộ Tài chính cũng hợp tác với các cơ quan liên bang và tiểu bang khác để chia sẻ thông tin thông qua cơ sở dữ liệu "Không Thanh toán" và các công cụ bảo mật thanh toán khác.
"Bộ Tài chính nhận thức rõ trách nhiệm của mình trong việc quản lý hiệu quả tiền thuế của người dân. Đảm bảo các cơ quan thanh toán đúng người, đúng số tiền, đúng thời gian là trọng tâm trong nỗ lực của chúng tôi”, Thứ trưởng Bộ Tài chính Wally Adeyemo cho biết trong một tuyên bố. “Chúng tôi đã đạt được tiến bộ đáng kể trong năm qua khi ngăn chặn được hơn 4 tỷ USD tiền thanh toán gian lận và bất hợp pháp. Chúng tôi sẽ tiếp tục hợp tác với các cơ quan khác trong chính phủ liên bang để cung cấp cho họ các công cụ, dữ liệu và chuyên môn cần thiết nhằm ngăn chặn các khoản thanh toán bất hợp pháp và gian lận."
Tuy nhiên, con số 4 tỷ USD tiền thanh toán gian lận bị ngăn chặn hoặc thu hồi chỉ là “phần nổi của tảng băng chìm”.
Vào tháng 4, Văn phòng Trách nhiệm Giải trình Chính phủ (GAO) ước tính rằng các cơ quan liên bang thiệt hại từ 233 tỷ USD đến 521 tỷ USD mỗi năm do gian lận. Báo cáo của GAO khuyến nghị Bộ Tài chính, với vai trò trung tâm trong việc xử lý thanh toán, nên tận dụng tốt hơn các công cụ phân tích dữ liệu.
Cả các cơ quan chính phủ và tổ chức tài chính ngày càng phụ thuộc vào các thuật toán học máy để xác định các đối tượng gian lận. Các hệ thống này sử dụng nhiều dữ liệu khác nhau về người nhận thanh toán, bao gồm thông tin chi tiết về tài khoản ngân hàng, địa chỉ thực, địa chỉ IP, thông tin nhân khẩu học, tên người dùng và mật khẩu để xác định các mẫu hành vi liên quan đến gian lận.
Tuy nhiên, Bộ Tài chính cũng lưu ý trong các báo cáo trước đây về gian lận trong lĩnh vực tài chính rằng, “dữ liệu lịch sử được sử dụng để huấn luyện các mô hình phát hiện gian lận có thể chứa định kiến, chẳng hạn như sự hiện diện quá mức của một số nhóm nhân khẩu học nhất định trong các vụ việc chống gian lận”.
