अमेरिकी आंतरिक राजस्व सेवा इस बात पर विचार कर रही है कि क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहचान-चोरी के मामलों की जटिलता का आकलन करने और उन्हें उचित रूप से प्रशिक्षित कर्मचारियों तक भेजने में मदद कर सकती है। यह प्रस्ताव कर प्रशासन के लिए ट्रेजरी महानिरीक्षक के एक ऑडिट पर एजेंसी की प्रतिक्रिया में सामने आया है; रिपोर्ट यह नहीं कहती कि कोई AI ट्रायेज प्रणाली पहले ही लागू की जा चुकी है।
अधिकांश देरी आवंटन से पहले होती है
ऑडिट में पाया गया कि वित्तीय वर्ष 2023 से 2025 के दौरान पहचान-चोरी के पीड़ितों को समाधान के लिए औसतन लगभग 20 महीने प्रतीक्षा करनी पड़ी, जबकि एजेंसी का लक्ष्य 120 दिन था। ऑडिट नमूने के मामलों ने इस समय का अधिकांश हिस्सा गैर-आवंटित सूची में बिताया। अनसुलझा कार्यभार पहले के स्तरों से घटा था, लेकिन मई 2026 में भी लगभग 257,000 मामलों पर था।
TIGTA ने आवंटन से पहले मामलों की जटिलता का मूल्यांकन करने और दावों को अधिक तेज़ी से सक्रिय प्रसंस्करण में ले जाने की सिफारिश की। IRS इस बात का अध्ययन करने पर सहमत हुआ कि आने वाले मामलों की जाँच के लिए अनुभवी पहचान-चोरी कर्मचारियों को लगाने के बजाय क्या AI उस काम में सहायता कर सकता है।
स्वचालन के लिए ऑडिट योग्य सुरक्षा उपाय आवश्यक हैं
पहचान-धोखाधड़ी के मामलों में उपयोग किए जाने वाले किसी भी ट्रायेज मॉडल के लिए दस्तावेज़ीकृत रूटिंग मानदंड, मानवीय समीक्षा, पक्षपात परीक्षण और गलत वर्गीकृत दावों के लिए अपील का मार्ग आवश्यक होगा। प्रदर्शन को केवल प्रवाह क्षमता के आधार पर नहीं, बल्कि समाधान समय और त्रुटि दरों के आधार पर मापा जाना चाहिए। SectechMedia अपने पहचान और अभिगम कवरेज में संबंधित नियंत्रणों पर नज़र रखता है।
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