Les meilleures estimations pour le secteur public britannique suggèrent qu'entre 31 et 53 milliards de livres sterling sont perdus chaque année dans les deniers publics en raison de fraudes et d'erreurs.
C'est un défi qui nécessite un effort constant pour s'attaquer, et bien que la fraude soit un crime séculaire, avec la montée de l'ère numérique, les criminels trouvent des moyens nouveaux et imaginatifs de tromper nos services publics et il est souvent difficile pour le point traditionnel solutions de fraude à gérer.
Cependant, tout comme la façon dont la fraude a été commise a évolué, il en va de même pour la technologie disponible pour détecter et attraper les fraudeurs. Les ministères devraient l'adopter.
Alors que la montagne d'enregistrements et de données que les organisations du secteur public du Royaume-Uni ont en dossier continue de croître dans des systèmes disparates, il devient de plus en plus difficile à comprendre et à en tirer profit.
Mais le fait que les données s'y trouvent en premier lieu est un bon début. La pièce manquante est la capacité de l'analyser, de la voir dans son contexte et d'en tirer réellement un aperçu. C'est ainsi que les gouvernements peuvent commencer à utiliser ce qu'ils savent pour améliorer ce qu'ils font pour lutter contre la fraude.
Les technologies d'IA, d'apprentissage automatique et de Big Data ont atteint un état suffisamment mature et abordable pour lutter contre la fraude de manière systématique et robuste à grande échelle.
Par exemple:
En développant et en lançant des algorithmes de pointe, l'IA vise à détecter les techniques de vol d'identité, de clonage et d'anomalie des données d'entité, qui sont couramment utilisées par les gangs criminels organisés qui commettent des fraudes à grande échelle.
Ce type de fraude est un domaine où l'IA peut s'avérer particulièrement utile, car elle peut identifier les problèmes potentiels beaucoup plus rapidement que les enquêteurs humains sur d'énormes quantités de données.
Bien que cela ne supprime bien sûr pas la nécessité d'une surveillance humaine, il devrait toujours y avoir une «infusion humaine», mais elle peut considérablement accroître l'efficacité des enquêtes et libérer des ressources pour s'attaquer aux cas majeurs. Il améliore également l'ensemble d'outils mis à la disposition des enquêteurs en fournissant un autre moyen de détecter la fraude, autre que les conseils du public ou les solutions ponctuelles traditionnelles.
Le secteur public devrait gérer le risque éventuel d'incorporation et d'industrialisation de biais inconscients ou historiques dans des ensembles de données complexes.
Par exemple, le rapport 2018 sur les algorithmes dans la prise de décision, par le Comité des sciences et de la technologie, a appelé au «droit à l'explication», afin que les citoyens puissent demander comment les programmes d'apprentissage automatique ont pris des décisions qui les concernent. Le comité a également suggéré la création d'un nouveau poste ministériel pour superviser l'utilisation des algorithmes par le gouvernement, dans le but de faciliter une approche plus concertée à Whitehall.
Cependant, la technologie de l'IA a été signalée comme l'outil du futur dans la lutte contre la fraude. L'Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) déclare que l'utilisation de l'IA pour la détection des fraudes triplera d'ici 2021.
De nombreuses organisations du secteur privé ont investi dans l'IA et l'apprentissage automatique pour lutter contre la fraude sans aucun doute, avec de grands ensembles de données. Le gouvernement est un endroit où l'IA peut avoir un impact significatif, et je m'attends à ce qu'il devienne probablement une partie intégrante de la façon dont le gouvernement combat la fraude à l'avenir, tout en maintenant un devoir plus large de veiller à ce que la transparence et la confiance du public soient au cœur de la l'utilisation par le secteur public de cette technologie.
Experian sponsorise en mars la conférence internationale sur l'analyse des données de lutte contre la fraude 2020. Avec d'autres partenaires des secteurs public et privé, nous partagerons nos expériences d'utilisation des données et des analyses pour lutter contre la fraude et les erreurs au sein du gouvernement. Nous sommes impatients de participer à cette discussion et de contribuer à la lutte contre la fraude à l'avenir.
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