DWP’nin makine öğrenimi ile dolandırıcılıkla mücadelesi
İngiltere’nin Çalışma ve Emeklilik Dairesi (DWP), Ulusal Denetim Ofisi’nin (NAO) yeni değerlendirmesine göre, son üç yılda yapay zekâ tabanlı yaklaşımlarla 4,4 milyon sterlin tasarruf sağladı. Kurum içinde yürütülen makine öğrenimi dolandırıcılık tespiti çalışmaları, özellikle hatalı ödemeler ve kasıtlı suistimallerin erken tespiti, risk sıralaması ve vaka önceliklendirmesi gibi alanlarda etkisini gösteriyor. Elde edilen tasarruf mutlak değer olarak kayda değer olsa da NAO, bu kazanımın daha geniş bir ölçekten ve disiplinli bir veri altyapısından beslendiğinde çok daha yüksek bir etki üretebileceğine dikkat çekiyor.
makine öğrenimi dolandırıcılık tespiti: Kapsam, yöntem ve bugüne kadarki sonuçlar
DWP’nin yaklaşımı, başvurular ve ödeme akışları boyunca çeşitli temas noktalarından gelen verileri kullanarak risk profilleri oluşturmayı, şüpheli örüntüleri belirlemeyi ve denetim ekiplerinin zamanını en verimli şekilde yönlendirmeyi amaçlıyor. Bu çerçevede kullanılan modeller; sahte beyan, kimlik uyuşmazlığı ve yinelenen başvuru gibi yaygın risk kategorilerine odaklanıyor. NAO’nun bulguları, model çıktılarının sahadaki denetimlerle birleştirildiğinde daha hızlı doğrulama ve daha yüksek isabet oranı sağladığını, böylece idari maliyetlerin kademeli şekilde düştüğünü gösteriyor. Ancak rapor, performansın sürekliliği için model açıklanabilirliği, veri kalitesi ve tarafsızlık testlerinin düzenli olarak gözden geçirilmesini öneriyor.
Ölçeklenmenin önündeki yapısal engeller
NAO’nun altını çizdiği temel sınırlayıcı unsur, kamu kurumları genelinde farklılaşan ve çoğu zaman birbiriyle konuşmayan BT sistemleri. Veri alan adlarının tutarsız kullanımı, ortak tanımların eksikliği ve eski sistem kısıtları; kurumlar arası veri paylaşımını yavaşlatıyor ve model eğitiminde ihtiyaç duyulan geniş, temiz veri setlerinin oluşturulmasını zorlaştırıyor. DWP içinde dahi, süreçlerin tarihsel olarak farklı platformlarda işlemesi nedeniyle, veri bütünlüğünü korumak ek efor gerektiriyor.
Kurumsal siloların yanı sıra, çapraz kurum veri standartlarının zayıflığı da dikkat çekiyor. NAO, temel kimlik niteliklerinden olay zaman damgalarına, adresleme şemalarından öznitelik sözlüklerine kadar uzanan ortak bir çerçevenin eksikliğinin, model performansını doğrudan etkilediğini vurguluyor. Paylaşılan sözlükler ve birlikte çalışabilir şemalar olmadan, eşleştirme hataları artıyor; bu da hem yanlış olumlu oranlarını yükseltebiliyor hem de doğrulama süresini uzatıyor.
Veri yönetişimi, güven ve makine öğrenimi dolandırıcılık tespiti girişimleri
NAO’nun değerlendirmesi, teknik konulara ek olarak veri yönetişimi ve güven boyutuna da işaret ediyor. Yasal dayanakların netleştirilmesi, amaç sınırlaması ve erişim kontrolü ilkelerinin tutarlı uygulanması, kamu güveni açısından kritik. Model kararlarına yönelik açıklanabilirlik, denetlenebilirlik ve düzenli doğrulama mekanizmaları; haksız dışlamaları önlemek ve istatistiksel önyargıları azaltmak için gerekli. Eğitim verisinin temsiliyetini artırmak, sürüm kontrolü ve model kartları gibi disiplinlerle birlikte yürütüldüğünde, hem denetimlerde şeffaflık sağlıyor hem de operasyonel riski düşürüyor.
Politika, yatırım ve yol haritası: Bundan sonra ne olmalı?
NAO, kamu genelinde ortak veri standartlarının benimsenmesi, eski sistemlerin kademeli modernizasyonu ve birimler arası entegrasyon için açık arayüzlerin (API’ler) yaygınlaştırılmasını öneriyor. Bu çerçevede, risk tabanlı denetimi destekleyen yönetişim süreçleri, performans metriklerinin kurumlar arası uyumlaştırılması ve model yaşam döngüsünün (geliştirme, doğrulama, devreye alma, izleme) kurumsal düzeyde güvence altına alınması öne çıkıyor. DWP açısından, pilotlardan üretim ortamına geçişte kapasite planlaması, veri mühendisliği yatırımı ve yetenek yönetimi belirleyici olacak.
Sonuç olarak, üç yılda 4,4 milyon sterlinlik tasarruf, yaklaşımın potansiyeline dair somut bir gösterge sunuyor. Ancak NAO’nun uyarısı açık: Etkiyi katlamak için birlikte çalışabilirlik, açık standartlar ve güçlü yönetişim şart. Bu koşullar sağlandığında, kamu maliyesinde sürdürülebilir verimlilik artışı ve daha hedefli denetim pratikleri mümkün olacaktır. Değerlendirmeye ilişkin ayrıntılar NAO’nun kamuya açık raporunda yer alıyor. Kaynak:
Kaynak: The Register