Premkumar Ganesan 的 AI 欺诈检测将欺诈率降低了 30%，为全国节省了数百万美元

近年来，人工智能已渗透到大多数领域，但主要在公共部门产生了重大影响。在应用人工智能检测政府福利计划中的欺诈行为方面取得了重大进展，效率和节约都得到了提升。

德勤的 Premkumar Ganesan 不仅改变了福利欺诈的检测方式，而且还通过创新的人工智能驱动解决方案为人工智能在增强公共部门服务方面的应用树立了新的标杆。

值得一提的是，全国范围内开发和部署了基于人工智能的福利项目欺诈检测系统。该系统采用先进的机器学习算法，实时分析福利数据，标记可疑索赔以供进一步调查，从而帮助将欺诈性索赔减少了 30%。

得益于人工智能方法的使用，数百万纳税人的钱免遭滥用。因此，人工智能的成功有力地证明了人工智能在维护政府援助计划的完整性和确保资源用于实际需求方面所发挥的作用。

这不仅减少了欺诈，而且该系统还超越了这一水平。在将大部分欺诈检测流程自动化后，检测速度和准确性提高了 25%，无需人工干预。因此，它使福利机构能够更快地对涉及潜在欺诈的案件做出反应，从而使其整体运营效率大大提高。机构现在能够通过减少用于手动欺诈检测的资源来更好地提供服务，这最终使政府和公民都受益。

“实施这一人工智能解决方案还为公共部门带来了巨大的经济效益。欺诈性索赔减少 30% 意味着每年可节省数百万美元，这是长期可持续的福利计划，”他评论道。这些节省不仅有助于恢复此类计划的财务状况，还优化了纳税人资金的利用，使其更能应对未来的挑战。

可扩展性是一个重要问题。该系统的设计目标是跨不同的福利机构运行，每个机构都有自己的基础设施和数据格式。

这些数据源的多样性很难整合到一个单一的欺诈检测平台中。实时分析不同州的福利数据代表了第一个以这种规模运行的欺诈检测系统。由于他能够整合来自各机构的信息，欺诈检测变得更加有效，并加强了各州政府之间的协作和资源共享。

除了技术和财务方面的影响外，他还为德勤在公共部门的参与带来了更为深远的影响。该项目显然为服务公共部门的部门带来了 15% 的收入增长，因为与其他对相同 AI 驱动解决方案感兴趣的州政府签订了新合同。这一扩张不仅使德勤成为政府机构 AI 解决方案的市场领导者，还为该公司为公共部门客户提供创新的数据驱动服务创造了新途径。

不熟悉该人工智能系统的利益相关者也反对引入该系统。一些政府官员抱怨说，这将导致劳动力被取代，而且管理人工智能系统很困难。然而，通过研讨会和利益相关者的参与，这些担忧最终被搁置一旁，人工智能系统的长期利益也为人们所知。该系统的采用在很大程度上取决于这样一个事实：它让人类调查人员可以专注于其他增值任务，而不是常规的欺诈检测。

随着政府机构继续拥抱数字化转型，此类基于人工智能的解决方案将在公共部门服务现代化中发挥重要作用。Premkumar Ganesam 的工作不仅为福利项目带来了好处，还为技术如何改善治理开创了先例。