Comment l'IA peut-elle réduire les fraudes ?

Comment l’IA peut-elle réduire la fraude gouvernementale ?

L’intelligence artificielle est utilisée dans de nombreux secteurs. Mais le secteur financier reste l’un des domaines de croissance les plus importants. Pour faciliter le contrôle budgétaire, l’IA est utilisée pour la gestion financière et la détection des fraudes.

Déployer l’IA dans le secteur de la finance

L’intelligence artificielle est déployée dans de nombreux domaines. Dans l’enseignement supérieur par exemple, il est utilisé pour les admissions à l’université et les attributions de bourses. Les chercheurs en santé l’utilisent pour analyser la littérature scientifique à la recherche de composés chimiques susceptibles de générer de nouveaux traitements médicaux. Les sites de e-commerce pour leur part déploient des algorithmes pour faire des recommandations de produits aux consommateurs en fonction de leurs centres d’intérêt.

Mais le secteur financier reste l’un des domaines de croissance les plus importants. Les organisations des secteurs public et privé ont des budgets importants à gérer et il est important de fonctionner de manière efficace et efficiente. Les accusations d’inefficacité budgétaire ou de dépenses inutiles diminuent la confiance du public. Il est donc important de comprendre comment gérer les ressources de manière équitable.

L’IA pour améliorer les audits budgétaires

Pour faciliter le contrôle budgétaire, l’IA est utilisée pour la gestion financière et la détection des fraudes. Des algorithmes avancés peuvent détecter des anomalies et des valeurs aberrantes qui peuvent être référées à des enquêteurs humains pour déterminer si une fraude a réellement eu lieu. C’est un moyen d’utiliser la technologie pour améliorer les audits budgétaires, les performances du personnel et les activités organisationnelles

Comment l'IA peut-elle réduire les fraudes ?

En parallèle, il est crucial de surmonter plusieurs problèmes qui affligent l’innovation dans le secteur public. Les obstacles liés à l’approvisionnement, le manque de formation des employés, les limitations des données, le manque de normes techniques, les barrières culturelles au changement organisationnel en font partie. Il faut également s’assurer que les applications anti fraudes adhèrent aux principes de l’IA responsable.

Comment surmonter ces problèmes en 10 points

  1. Être proactif dans le développement d’une IA responsable en embauchant des éthiciens, en créant des comités d’évaluation et en élaborant des stratégies d’atténuation dès le début de la conception et du déploiement du produit.
  2. Utiliser une évaluation fondée sur des données probantes pour déterminer l’efficacité de nouveaux projets.
  3. Développer les opportunités géographiques pour le bassin de main-d’œuvre technique en encourageant le travail à distance ou hybride.
  4. Développer des partenariats avec l’enseignement supérieur, les collèges, les instituts techniques, les centres de formation en ligne ou les entreprises offrant des programmes de formation pour former les travailleurs actuels et futurs.
  5. Adopter l’apprentissage tout au long de la vie et développer les programmes de développement professionnel pour le personnel technique et non technique.
  6. Développer des normes claires pour la collecte et l’analyse de données qui amélioreront les algorithmes d’IA.
  7. Réformer les processus de passation des marchés publics.
  8. Construire une culture de l’innovation au sein de l’organisation.
  9. Utiliser des projets pilotes pour lancer l’innovation de manière moins risquée.
  10. Trouvez des moyens sûrs d’étendre les projets pilotes à l’ensemble de l’organisation.

Ces recommandations offrent les moyens de surmonter les problèmes liés à la technologie. Et ce, afin de permettre aux gestionnaires et travailleurs de bénéficier des avantages de l’innovation numérique sans encourir de graves problèmes éthiques ou opérationnels

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