人工智能成为疫情期间打击欺诈和加强监管的工具

随着数据量的增加和欺诈手段的不断演变，联邦机构正认识到人工智能（AI）工具在加强监管和打击欺诈活动方面的潜力。负责监督疫情相关支出的大流行病应对问责委员会（PRAC）已将AI确定为识别疫情支出数据中潜在欺诈的宝贵工具。凭借AI快速分析海量数据的能力，各机构正在探索其标记欺诈活动并保护联邦福利计划的潜力。

AI在识别欺诈活动中的作用

PRAC首席数据官Brien Lorenze强调了AI在解决疫情支出欺诈方面的重要性。通过利用AI的能力，各机构可以识别欺诈者可能利用来不当获取联邦福利的合成身份和空壳公司。Lorenze强调了AI在疫情监管中的“目标丰富环境”及其加速识别欺诈模式的潜力。

PRAC持有约95份机构数据使用协议，并管理来自八个机构的约10亿条交易记录。由于数据使用的规则和治理各不相同，驾驭这一庞大的数据集带来了挑战。确保AI工具的道德使用和准确性仍是拜登政府的优先事项。

AI打击不断演变的欺诈的潜力

虽然拜登政府致力于AI的道德实施，但各机构正与日益增加的欺诈威胁作斗争，这些威胁被FraudGPT和WormGPT等恶意大型语言模型所加速。这些模型使欺诈者能够更高效地创建恶意软件和网络钓鱼攻击，给打击欺诈的机构带来了新的挑战。

Lorenze承认，FraudGPT和WormGPT等工具可以帮助欺诈者制定更复杂的攻击，强调各机构需要了解这些工具才能有效反击。AI的双重性要求机构既要理解其促成欺诈的潜力，也要理解其识别欺诈活动的能力。

利用AI工具增强情报

国家地理空间情报局数据与数字创新总监部的Heather Martin强调了AI在帮助分析师驾驭海量卫星图像方面的潜力。随着数据量的增长，AI工具帮助情报分析师高效定位目标，使他们能够专注于更高优先级的任务和深入分析。

虽然AI充满希望，但美国公民及移民服务局（USCIS）等机构在采用AI方面采取了谨慎的步骤。USCIS首席数据官副手Damian Kostiuk强调，由于法律考虑，AI的初步用例相对平凡。USCIS使用AI预起草文件，但人工监督对于确保准确性和监管合规性仍然至关重要。

数据环境和共享方面的挑战

Kostiuk指出，AI需要大量数据进行训练，但许多联邦机构在数据孤岛中运营，阻碍了AI模型全面数据集的可用性。跨机构共享数据仍然是一个挑战，限制了AI技术的有效性。

商务部正在进行全机构数据成熟度评估报告，以解决这些与数据相关的挑战。该评估旨在评估各机构如何治理、管理和利用数据，确定差距和改进机会。通过提高数据质量、治理、可访问性和共享，各机构可以更有效地利用AI的潜力。

由先进语言模型推动的欺诈格局的不断演变， necessitates 机构使用AI来理解和反击欺诈活动。PRAC专注于利用AI来识别疫情支出中的潜在欺诈，这体现了对AI在简化监管和增强欺诈检测能力方面潜力的日益认可。随着各机构谨慎前行，解决数据挑战并改善数据利用对于释放AI在打击欺诈和加强监管方面的真正潜力至关重要。