Databricks ra mắt giải pháp ngăn chặn gian lận thời gian thực cho các chương trình phúc lợi chính phủ

Được yêu cầu làm điều không tưởng

Gian lận và các khoản thanh toán không hợp lệ tiêu tốn của các chương trình phúc lợi liên bang hàng trăm tỷ đô la mỗi năm, ảnh hưởng đến Medicare, Medicaid, cứu trợ thiên tai, hỗ trợ sinh viên, hỗ trợ thực phẩm, bảo hiểm thất nghiệp và nhiều chương trình công cộng khác. Văn phòng Trách nhiệm Chính phủ (GAO) ước tính thiệt hại do gian lận liên bang rơi vào khoảng 233 tỷ đến 521 tỷ đô la mỗi năm, với khoảng 186 tỷ đô la thanh toán không hợp lệ được báo cáo chỉ riêng trong năm tài chính 2025.

Đó không phải là sự thất bại trong công tác giám sát. Đó là hệ quả của một tình thế tiến thoái lưỡng nan thực sự. Các chương trình này được thiết kế để cung cấp viện trợ nhanh chóng và trên quy mô khổng lồ. Với khối lượng đó, việc kiểm tra kỹ lưỡng mọi giao dịch trước khi giải ngân là gần như không thể nếu không làm chậm trễ việc hỗ trợ những người thực sự cần. Vì vậy, việc phát hiện theo truyền thống thường diễn ra sau sự việc, theo mô hình "chi trả rồi mới truy đuổi". Nhưng một khi khoản thanh toán gian lận đã được thực hiện, việc thu hồi tiền rất chậm, tốn kém và hiếm khi thành công. Đó là lý do tại sao việc ngăn chặn gian lận theo thời gian thực lại quan trọng đến vậy. Những kẻ gian lận khai thác chính lỗ hổng đó bằng các công ty ma, danh tính bị đánh cắp và các yêu cầu bồi thường giả mạo, đồng thời chúng thay đổi chiến thuật ngay khi một kế hoạch bị ngăn chặn.

Tin tốt là các cơ quan không còn phải lựa chọn giữa tốc độ và các quyết định chính xác hơn. Những tiến bộ trong AI, phân tích thời gian thực và khả năng tiếp cận dữ liệu đầy đủ hơn giúp việc đánh giá các giao dịch ngay khi chúng diễn ra trở nên khả thi mà không làm chậm quá trình cung cấp phúc lợi. Thay vì chủ yếu dựa vào các cuộc điều tra sau sự việc, các cơ quan có thể sử dụng chấm điểm rủi ro thông minh, giải quyết thực thể (entity resolution), phân tích hành vi và học máy để xác định hoạt động đáng ngờ trước khi quỹ được giải ngân. Databricks cung cấp nền tảng dữ liệu và AI để xây dựng và vận hành các hệ thống này, cho phép các cơ quan đưa ra các quyết định nhanh hơn, chất lượng cao hơn trong thời gian thực, đồng thời chuyển hỗ trợ quan trọng đến những người nhận hợp pháp mà không có sự chậm trễ không cần thiết.

Phát hiện gian lận là chuyên môn của chúng tôi

Tại Databricks, phát hiện gian lận thời gian thực là chủ đề chúng tôi hiểu rất rõ. Chúng tôi đã xây dựng các hệ thống phát hiện gian lận cho các ngân hàng, công ty bảo hiểm và nhà bán lẻ trực tuyến, chấm điểm các giao dịch và chặn những giao dịch xấu trong khi vẫn cho phép các hoạt động hợp pháp diễn ra nhanh chóng. Các hệ thống này thường xuyên đánh giá hàng tỷ giao dịch mỗi năm, thường đưa ra quyết định chỉ trong vài chục mili giây. Nếu bạn từng nhận được tin nhắn văn bản về một giao dịch mua đáng ngờ bị chặn trước khi được phê duyệt, có khả năng bạn đã thấy công nghệ này hoạt động.

Khả năng tương tự có thể bảo vệ viện trợ liên bang: một yêu cầu có thể được chấm điểm ngay khi gửi và giữ lại trước khi một đô la nào được chuyển đi.

Phương pháp tiếp cận theo lớp để bắt gian lận

Các hệ thống hiệu quả nhất là các hệ thống được phân lớp, leo thang từ đơn giản đến tinh vi:

Chạy trên một nền tảng duy nhất, các lớp này củng cố lẫn nhau thay vì tồn tại trong các công cụ rời rạc.

Trực quan hóa kết quả đầu ra của công cụ quy tắc, giải quyết thực thể và phân tích đồ thị: một nhà cung cấp duy nhất được ánh xạ trên sáu tập dữ liệu cơ quan riêng biệt, tiết lộ các kết nối liên tổ chức khởi tạo cảnh báo gian lận. Bằng cách tích hợp dữ liệu giữa các cơ quan, chúng tôi phơi bày các kế hoạch ẩn giấu mà các cơ quan đơn lẻ không thể nhìn thấy. Tất cả tên, cơ quan và số liệu hiển thị đều là dữ liệu demo tổng hợp.

Tại sao Databricks là nơi phù hợp để vận hành hệ thống này

Hơn 80% các bộ ngành liên bang hiện đang sử dụng Databricks, vì vậy công việc khó khăn về kỹ thuật dữ liệu thường đã được hoàn thành.

Nhưng lý do sâu xa hơn khiến việc lựa chọn nền tảng trở nên quan trọng là vì gian lận, theo bản chất của nó, không tôn trọng ranh giới cơ quan. Cùng một kẻ xấu có thể bước vào một cơ quan khác, hoặc thậm chí một chương trình khác trong cùng một cơ quan, và trông giống như một người nộp đơn lần đầu, rủi ro thấp. Những kẻ gian lận đã hoạt động theo cách này, di chuyển linh hoạt giữa các chương trình trong khi các cơ quan truy đuổi chúng lại bị mắc kẹt trong các "ốc đảo" dữ liệu (silos).

Một mô hình tốt hơn tại bất kỳ cơ quan đơn lẻ nào cũng chỉ là giải pháp một phần. Mỗi lớp của hệ thống phát hiện, từ quy tắc đơn giản nhất đến mạng thần kinh tiên tiến nhất, chỉ sắc bén khi dựa trên dữ liệu mà nó học được. Khi mỗi cơ quan chỉ nhìn thấy lát cắt hoạt động của riêng mình, mọi lớp đều đang làm việc với một bức tranh không đầy đủ.

Chia sẻ liên cơ quan sẽ thu hẹp khoảng cách đó. Mỗi cơ quan đóng góp các tín hiệu gian lận theo thời gian thực, làm sắc bén các quy tắc, tinh chỉnh các mô hình và tăng tỷ lệ phát hiện. Càng nhiều cơ quan tham gia, toàn bộ hệ thống càng trở nên thông minh hơn, bắt được các kế hoạch mà không cơ quan đơn lẻ nào có thể tự mình phát hiện ra.

Databricks được xây dựng chính xác cho kiểu chia sẻ đó mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư hoặc quyền sở hữu dữ liệu. OpenSharing trao đổi dữ liệu trực tiếp mà không cần sao chép, tính năng làm mờ dữ liệu (data masking) ẩn các chi tiết cá nhân trong khi vẫn bảo toàn giá trị phân tích, và Clean Rooms cho phép các cơ quan cộng tác trên các hồ sơ được bảo vệ mà không cần phơi bày dữ liệu thô cho nhau, tất cả đều nằm dưới sự quản trị và kiểm soát truy cập đầy đủ.

Chế độ xem trực tiếp dữ liệu di chuyển giữa các cơ quan mà không bao giờ bị sao chép. OpenSharing và Clean Rooms cho phép mỗi cơ quan đóng góp hồ sơ vào một cuộc điều tra gian lận chung trong khi vẫn giữ dữ liệu thô của mình được bảo vệ, dưới sự quản trị đầy đủ.

Hành động khi phát hiện gian lận

Việc phát hiện chỉ có ý nghĩa nếu bạn có thể hành động dựa trên đó. Trên một nền tảng thống nhất, cùng một hệ thống gắn cờ kẻ xấu có thể thúc đẩy phản ứng: giữ lại khoản thanh toán đáng ngờ, thêm kẻ gian lận đã xác nhận vào danh sách Do Not Pay (Không chi trả), và tập hợp một gói bằng chứng sẵn sàng cho việc truy tố với mọi vi phạm được ánh xạ tới quy chế của nó, một bản tóm tắt bằng AI và dấu vết kiểm toán được ký kỹ thuật số. Con người vẫn nằm trong quy trình, xác nhận các trường hợp bị gắn cờ trước khi bất kỳ hành động nào được thực hiện.

Tạo tức thì tệp bằng chứng sẵn sàng cho xét xử, nơi mọi vi phạm được liên kết với các luật cụ thể và được xác minh bằng lịch sử ký mã hóa. Bằng cách tự động hóa gói chuyển hồ sơ, các điều tra viên có thể tập trung vào việc thực thi thay vì lập tài liệu thủ công.

Mọi quyết định đều nằm dưới sự giám sát của con người. Các hồ sơ chuyển giao chỉ được đóng gói và truyền đi sau khi nhân sự được chỉ định cung cấp ủy quyền chính thức, với mỗi giai đoạn được ghi lại trong lịch sử kiểm toán vĩnh viễn.

Điểm mấu chốt

Với Databricks, những gì từng là không thể nay đã được chứng minh ở quy mô lớn. Cùng một công nghệ sàng lọc 160 tỷ giao dịch thẻ mỗi năm, chấm điểm gian lận cho từng giao dịch trong mili giây, có thể được sử dụng cho các phúc lợi liên bang, sử dụng nền tảng dữ liệu và AI mà các cơ quan hiện đã có. Gian lận bị bắt ngay khi nó xuất hiện, viện trợ hợp pháp vẫn tiếp tục được chuyển đi và sự bảo vệ thời gian thực cuối cùng đã hoạt động ở quy mô quốc gia. Đây không phải là khả năng của tương lai. Nó đã sẵn sàng để triển khai ngay hôm nay.

Hãy xem cách Databricks giúp các cơ quan chính phủ phát hiện và ngăn chặn gian lận trong thời gian thực. Khám phá các giải pháp khu vực công của chúng tôi và Solution Accelerator về phát hiện gian lận thời gian thực, hoặc liên hệ với đội ngũ của chúng tôi để lập kế hoạch thí điểm.