政府倾斜努力对抗分析的欺诈

在概述了英国政府面临使用数据分析来解决欺诈的主要挑战，并推出了进一步探索如何解决这些问题的磋商。

内阁办公室的反欺诈专业知识中心和数字，文化，媒体和运动部（DCMS）已经推出了一个思想纸，以数据分析解决政府的欺诈：启动对话，该谈话已经确定了政府部门可以使用数据来预防和识别欺诈。

私营部门和学术界为该文件做出了贡献，这是四年旨在解决欺诈和错误损失的工作，估计为政府每年花费31英镑至490亿英镑。

“以一种方式开辟数据，使其可重复使用，并且易于访问，同时考虑到法律和道德考虑，可以为政府，公民和经济提供许多积极的利益，”数字部长詹姆斯表示。

旨在“帮助建立更好的公民对政府数据分享的理解，并带来数据的价值和重要性”，本文提供了内阁办公室和DCMS领导的联合工作的洞察，以推进数据以对抗公众对抗欺诈部门，概述关键障碍并要求输入。

作为提高利用数据的意图的一部分，以节省储蓄和提高公民服务交付，还希望创建国家数据策略，并在6月份推出的证据开放呼吁支持该过程。

根据关于数据在解决欺诈中的作用的论文，政府最近改变了它观察欺诈的方式，并接受了经济犯罪的衡量特别难以衡量。另一个实现是需要更多的接受性来寻找并在唯一的部门找到欺诈。

反击欺诈专业中心正在努力建立一个证据基础和跨部门欺诈性质和规模的单一照片。据此，这有望帮助中央和地方政府解决问题。

然而，在纸质中概述了可能妨碍在使用数据分析到解决欺诈时的进展的挑战（参见框）。

关键障碍与各方之间的数据访问有关。据该文件介绍，政府认为在汽车保险欺诈等领域与私营部门合作的福利，而分布式分类帐或区块链可以使部门更容易分享数据，而无需不断重新要求它。

迄今为止解决数据共享问题的工作包括持续开发跨政府反欺诈职能，以实现数据分享和分析数据，具有专业知识的“投资提供工具和立法”以使其工作。

本投资，纸质注意事项包括引入规则，以便更好地访问数据，以及数据服务和探索共享框架，使得公共机构可以以简化的方式共享数据，同时确保法律遵守。

引入快速测试分析技术的方法，具有可重复使用的部件，用于解决政府跨国政府的欺诈问题，以及最佳实践指导的发展和交付，也将作为更广泛功能下的举措的一部分引入。

对反欺诈数据联盟的治理结构将由该函数管理，为跨公共机构和私营部门的数据共享提供框架，以测试此类合作的价值“。

道德是在解决欺诈时提出的另一个关键挑战。据论文据此，政府实现了人工智能（AI）的潜力，但也了解其使用的影响是复杂的和深远的。

数据伦理和创新中心今年早些时候启动了其活动，以确定加强和改善政府在政府中以道德方式应用的方式所需的措施，从监管机构，学术界，公众和企业的见解。

然而，当涉及欺诈时，政府希望政府寻求使用像AI这样的技术在多大程度上，应当建立哪些框架以确保其使用是道德的。

提高数据质量是本文提出的另一个问题，这一特定区域包括技术和更良好的良好挑战。

这包括数据来源的方法和过程，通过该方法和过程将被审查，以及可以或应该应该构成数据的官方版本的决定以及如何使用数据的道德和道德限制政府，商业或公民。

确保足够的数据能力是本文中概述的另一个挑战，因此确保公共部门的员工具有相关的技能和能力，以产生使用数据来减少欺诈的最大值。

正在进行的解决该特殊挑战的举措包括协调新的反欺诈数据分析师社区，旨在与数据分析进行数据分析的政府反击经济犯罪的学习。

列出的另一个障碍与开发“数据思维”执行“数据思维”，习惯了解信息的价值，然后影响策略和流程的设计方式。

为了在纸质概述的挑战周围获得答案，内阁办公室正在寻找公民，政府，工业和学术界的意见，可以通过本文通过形式或在线调查提交。

使用数据在政府解决欺诈的五个挑战