金融データの分析と不正行為の解明に数えきれないほどの時間を費やしてきた研究者として、私は、人工知能 (AI) が金融犯罪と戦う方法に革命をもたらしていると自信を持って言えます。最近、米国財務省が会計年度内に 40 億ドルを回収したことは、この事実の証拠です。
米国財務省は、マネーロンダリング、脱税、窃盗、および関連する違法行為などの活動を含む金融詐欺の問題に粘り強く取り組んでいます。これらの犯罪は複雑な計画を採用していることが多く、違法行為を特定するには多数の取引と記録を徹底的に調査する必要があります。ただし、人工知能の適用により、このプロセスは大幅に合理化されました。 AI とデータ主導の手法を活用することで、当局は最近、約 40 億ドル相当の不正行為を摘発することに成功しました。
さらに、連邦政府機関が不正行為によって多大な損失を被る可能性があることを認識することが重要であり、連邦政府会計検査院の推定額は2,330億ドルから5,210億ドルに及ぶとされています。この問題に効果的に対処するには、データ分析を利用してそのような違法行為を検出し、防止することが不可欠です。
米国財務省、AI により会計年度内に 40 億ドルを回収
過去数年にわたり、人工知能 (AI) の高い可能性と汎用性により、その使用が大幅に増加しました。 A16zcrypto 暗号通貨レポートでは、プロジェクトの 35% という驚異的な割合でこのテクノロジーが採用されていることが示されているため、このテクノロジーの影響は暗号通貨の分野でも明らかです。さらに、暗号通貨市場では AI 関連のトークンへの関心が高まっています。
重要な資産であるデータ分析は、数多くの分野にわたって利用されており、米国財務省もその多くのユーザーの 1 つです。特に最近では、隠れたパターンや財務上の不正行為を明らかにするために AI を採用しています。米国財務省のプレスリリースでは、このテクノロジーの統合に多額の投資が行われたことが確認されました。
人工知能は、予防と回復の両方において、不正行為の発見と対策に大きく貢献しました。同チームは、最近の会計年度（2023年9月から2024年9月まで）に、金融詐欺や誤った支払いによって失われた40億ドル以上を取り戻すことに成功したと発表した。この合計のうち、約 10 億ドルは小切手詐欺レベルで阻止されましたが、残りの 30 億ドルは誤った支払いに起因しています。
発表の内訳では、5億ドルの詐欺/不適切な支払いを防止したことも明らかになった。さらに、チームはリスクの高い取引を特定することを優先したため、さらに 25 億ドルを防ぐことができました。
それにもかかわらず、このような事件は新しい出来事ではありません。財務省は実際に 2022 年からこのテクノロジーを慎重に採用しています。これらの不正行為を効率的に分析するためにシステムをトレーニングするにはかなりの時間がかかりましたが、その結果は驚くべきものでした。宣言文には、前年比6倍の総額6億5,270万ドルを回収することができたと記載されている。米国財務省職員のレナータ・ミスケル氏も自身の考えを共有し、この経験は変革的なものだったと述べ、「データの活用により不正行為の検出と防止の能力が大幅に強化された」と述べた。
詐欺師は自分自身を隠すのが得意です。彼らはルールを秘密裏に操作しようとしていますが、AI とデータの利用は隠れたパターンや不正行為を明らかにするのに役立ち、そのような活動を阻止する取り組みに役立ちます。
内国歳入庁が税務不正の特定に AI を使用
税規制や徴税、その他の関連事項を監督する内国歳入庁（IRS）として知られる米国の徴税機関は、脱税と闘うために人工知能を活用しています。このニュースは、IRSが裕福な納税者から13億ドルを回収した後に浮上した。
このテーマを詳しく調査する研究者として、外部情報源が特定の納税者からの年間4,960億ドルという驚異的な負債を推定していることは注目に値します。このような重大な義務を踏まえ、内国歳入庁 (IRS) は絶えず革新を続けており、AI は脱税と闘い、監査を実施する戦略の基礎となっています。今日の急速に進化する状況において、AI はもはや目新しいものではありません。それは、暗号通貨を含むさまざまなセクターにとって不可欠な部分です。 AI の機能は常に洗練され拡張されており、AI の進歩と可能性は世界のリーダーの注目を集め続けています。
さらに、米国財務省は、人工知能 (AI) を使用して金融詐欺のリスクを最小限に抑えるための措置を講じています。現在、約5兆9000億ドル相当の約14億件の支払いを処理しているが、当局は犯罪行為の増加に懸念を表明している。彼らは、オンライン決済関連の詐欺被害が 2028 年までに 3,620 億ドルに達する可能性があり、この問題に対処するには AI などの高度なテクノロジーの導入が必要になると予想しています。
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2024-10-18 16:00