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欺诈和不当付款：数据质量和熟练的劳动力对于实现人工智能的优势至关重要
GAO 的发现联邦政府拥有帮助各机构打击欺诈和不当付款的工具和资源。 GAO 建议改进这些工具和资源的使用。例如，国会应考虑永久保留社会保障管理局与“不付款”系统共享其完整死亡数据的要求，以帮助防止欺诈和不当付款。此外，政府问责局还确定了联邦机构管理欺诈风险的领先做法，并向各机构提出实施这些做法的建议。例如，2024 年，GAO 建议国防部修改其欺诈风险管理战略，将数据分析作为解决欺诈的方法。此外，通过落实 GAO 的建议，小企业管理局发现了 2020 年 9 月之前从薪资保护计划中发放的 47 亿美元贷款，这些贷款流向了不合格的接收者或用于未经授权的目的。 报告 2024 财年不当付款最大估计的计划人工智能 (AI) 和数据分析有潜力加强打击欺诈和不当付款的努力，但也存在挑战。例如，数据分析和人工智能可以帮助机构筛选大量数据。然而，各机构需要可靠、可靠的数据和人员参与，以确保数据可靠性和技术的适当应用。 GAO 的联邦农业人工智能问责框架
来源:美国政府问责局__信息技术信息GAO 发现了什么
联邦政府拥有帮助各机构打击欺诈和不当付款的工具和资源。 GAO 建议改进这些工具和资源的使用。例如，国会应考虑永久保留社会保障管理局与“不付款”系统共享其完整死亡数据的要求，以帮助防止欺诈和不当付款。此外，政府问责局还确定了联邦机构管理欺诈风险的领先做法，并向各机构提出实施这些做法的建议。例如，2024 年，GAO 建议国防部修改其欺诈风险管理战略，将数据分析作为解决欺诈的方法。此外，通过落实 GAO 的建议，小企业管理局发现薪资保护计划中有 47 亿美元的贷款是在 2020 年 9 月之前发放给不符合资格的接收者或用于未经授权的目的。
报告 2024 财年不当付款最大估计的计划
人工智能 (AI) 和数据分析有潜力加强打击欺诈和不当支付的力度，但也面临挑战。例如，数据分析和人工智能可以帮助机构筛选大量数据。然而，各机构需要可靠、可靠的数据和人员参与，以确保数据可靠性和技术的适当应用。 GAO 针对联邦机构和其他实体的人工智能问责框架包括确保人工智能系统中使用的数据高质量、可靠且适合预期目的的关键实践。此外，为了改进数据分析在识别欺诈和不当付款方面的使用，GAO 在 2022 年建议国会建立一个永久的卓越分析中心。