La escala del fraude que afecta a los programas del gobierno federal de Estados Unidos ha alcanzado proporciones alarmantes que exigen atención inmediata de responsables politicos y lideres tecnologicos. Informes recientes de la Government Accountability Office indican que las perdidas anuales por fraude federal oscilan entre $233000000000 y $521000000000, lo que representa entre 3 y 7 por ciento de las obligaciones federales. Esas cifras suponen un drenaje masivo de recursos publicos que, de reducirse, podrian eliminar el deficit anual del Social Security Trust Fund y financiar departamentos clave y programas de asistencia alimentaria.

El problema se ha agravado porque los defraudadores han ganado sofisticacion. Durante la pandemia se vio un ataque sin precedentes a los programas estatales de desempleo, con redes criminales usando identidades robadas y colaboradores locales para presentar reclamaciones fraudulentas. En algunos estados las solicitudes de desempleo llegaron a superar el tamanio de la fuerza laboral, una señal clara de que los sistemas existentes no estaban preparados para detectar y prevenir ese nivel de fraude.

Las estrategias tradicionales han resultado insuficientes porque hay un desajuste entre los enfoques gubernamentales y las tecnicas modernas de fraude. Mientras el sector privado, y especialmente la banca, ha desplegado sistemas sofisticados de deteccion en tiempo real, muchas agencias publicas siguen atrapadas en un modelo de pagar y perseguir, investigando caso por caso despues del hecho.

Hay ejemplos de exito que marcan el camino. El Servicio de Impuestos Internos de Estados Unidos creo un centro de analitica que reportaba directamente al comisionado y, gracias a modelos de deteccion basados en inteligencia artificial y mejoras en la verificacion de identidad, logro reducir la tasa de exito de los defraudadores del 19 por ciento al 12 por ciento en un año, ahorrando alrededor de $2700000000.

Mirando al futuro, varias tendencias son determinantes. Primero, la inteligencia artificial y el aprendizaje automatico seran fundamentales para detectar y prevenir fraude a gran escala. Segundo, la colaboracion entre agencias y el intercambio de datos demostraron su eficacia: el Integrity Data Hub de la National Association of State Workforce Agencies ayudo a prevenir cerca de $5000000000 en fraude mediante informacion compartida. Tercero, las agencias deben pasar de una postura reactiva a una proactiva, adoptando enfoques probabilisticos similares a los del sector privado, lo que exige tanto capacidades tecnicas como un cambio cultural.

El mercado para soluciones avanzadas es amplio. Con cientos de miles de millones en perdidas anuales, la demanda de soluciones de deteccion de fraude, plataformas de analitica de datos y tecnologias de verificacion de identidad crecera rapidamente. Los proveedores de TI y los consultores que ayuden a cerrar la brecha de capacidades, en especial en talento de IA y en infraestructura de datos, encontraran oportunidades significativas.

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Reducir el fraude requiere mas que tecnologia: demanda compromiso ejecutivo, mecanismos de financiacion reformados y la aceptacion publica de procedimientos de verificacion mas solidos. El retorno potencial es enorme: aun con inversiones significativas, los primeros esfuerzos muestran ROIs muy altos. Q2BSTUDIO combina experiencia en automatizacion de procesos, agentes IA, servicios inteligencia de negocio y power bi para diseñar estrategias efectivas que protejan fondos publicos y mejoren la prestacion de servicios.

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