總而言之：
財政部利用人工智能在 2024 財年追回 10 億美元的支票欺詐
欺詐預防/恢復總額達到 40 億美元，比上一年增長 6 倍
機器學習 AI 分析數據以快速檢測欺詐模式
人工智能幫助保護每年 7 萬億美元的財政支出
人工監督仍然是最終欺詐判定的關鍵
美國財政部利用人工智能在打擊金融犯罪方面取得了長足進步。2024 財年，該部門僅支票欺詐案就追回了 10 億美元，幾乎是上一年的三倍。
這一成功是一項更大規模努力的一部分，該努力總共阻止或追回了超過 40 億美元的欺詐行爲，比 2023 財年增加了六倍。
財政部的欺詐檢測計劃於 2022 年底啓動，利用機器學習 AI 分析大量數據並識別可疑模式。這項技術使官員能夠比人類分析師更快地篩選信息，在幾毫秒內檢測到異常和潛在欺詐行爲。
財政部高級官員 Renata Miskell 將人工智能對其運營的影響描述爲“變革性的”。財政部每年負責向大約 1 億收款人發放約 14 億筆款項，總額近 7 萬億美元。如此龐大的交易量使財政部成爲欺詐者的首要目標，因此需要先進的檢測方法。
財政部採用的人工智能系統專注於機器學習，而非生成式人工智能。這些算法擅長分析數據流並根據學習模式快速做出決策。
儘管該技術可以標記可疑交易，但米斯凱爾強調，人工監督仍然至關重要，聯邦機構對欺詐案件擁有最終裁定權。
財政部採用人工智能進行欺詐檢測的做法與許多銀行和信用卡公司已經採用的做法類似。財政部正在探索進一步增強其欺詐檢測工具，包括測試新的數據源並與州政府機構合作打擊失業保險欺詐。
隨着在線支付欺詐行爲的不斷增加，人工智能在金融犯罪預防中的應用變得越來越重要。Juniper Research 估計，到 2028 年，此類欺詐案的金額可能超過 3620 億美元。然而，這項技術本身也帶來了新的挑戰，最近發生的多起精心設計的騙局中利用深度僞造視頻的事件就證明了這一點。
財政部長珍妮特耶倫承認人工智能在金融領域的潛力和風險。
今年 6 月，她警告銀行家人工智能帶來的“重大風險”，監管機構已將其列爲金融系統的“新興脆弱性”。
財政部人工智能預防或恢復超過 40 億美元的欺詐交易一文首先出現在 Blockonomi 上。
