Мертвые души в штате и среди получателей выплат: как их находит ИИ

Несуществующие получатели встречаются в трех местах, и для каждого есть свой источник данных для сверки.

1. Платежная ведомость госоргана или госкомпании: сотрудник уволился или умер, а зарплата продолжает начисляться; или в ведомости числится человек, которого никто не видел на работе.

2. Социальные выплаты: пособия и пенсии идут после смерти получателя или на вымышленное лицо.

3. Заявки на господдержку: в заявке стоят чужие или несуществующие данные, в том числе данные умерших. В США комитет PRAC нашел в выборке заявок на пандемийную помощь больше 11 000 записей, связанных с умершими людьми.

Признак в данных общий: запись о человеке есть в одной системе и отсутствует или противоречит другой. Сотрудник в ведомости, у которого годами нет пропусков в здание, входов в рабочие системы и отпусков, требует проверки.

Каждая такая запись забирает деньги у бюджета и искажает отчеты о численности. Поэтому сверку проводят регулярно, а не один раз. Как похожие проверки работают в программах поддержки, разобрано на странице о мошенничестве с субсидиями.

Основной инструмент здесь не модель, а сопоставление записей. Каждая строка ведомости или списка получателей сверяется с независимыми источниками:

1. Реестр населения и сведения о смерти: человек был жив на дату выплаты.

2. Документ, удостоверяющий личность, и налоговый номер: номер действителен, принадлежит этому человеку, имя и дата рождения совпадают.

3. Банковский счет: счет принадлежит получателю, а не другому лицу, и на него не приходят выплаты за нескольких человек.

4. Биометрия: отпечатки пальцев или фотография подтверждают, что за записью стоит живой человек и что он один.

5. Кадровые и учетные системы: пропуска, входы в системы, табель.

Машина нужна потому, что сверка идет по миллионам записей нескольких ведомств сразу. Так, в США комитет PRAC передал Администрации социального обеспечения номер социального страхования, имя и дату рождения по каждой записи выборки. Администрация проверила, действителен ли номер, совпадают ли имя и дата и не принадлежит ли номер умершему.

ИИ добавляет к точной сверке нечеткую. Он находит одного человека под разными написаниями имени, совпадения адресов и телефонов у разных получателей, группы записей, созданных одним оператором в один день.

Сверку ведут в обе стороны. Ведомость проверяют по реестрам, а реестры по ведомости: если в сведениях о смерти появился человек, которому еще начисляют зарплату или пособие, система отмечает его в тот же день, а не при следующей проверке.

Правительство Нигерии сверило платежную ведомость федеральных служащих с биометрическими данными и банковскими идентификаторами (BVN). Банковский идентификатор привязывает счет к конкретному человеку, поэтому по нему видно, кто на самом деле получает деньги.

Результат: из ведомости убрали 23 846 несуществующих работников. Сверку начали в декабре 2015 года, а в феврале 2016 года фонд зарплаты был уже на 2,29 млрд найр меньше, чем в декабре.

Что из этого опыта важно для контроля:

1. Сверка шла по двум независимым источникам: биометрия подтверждает человека, банковский идентификатор подтверждает счет.

2. Эффект виден в деньгах быстро, уже в ближайших ведомостях, а не через годы расследований.

3. Запись с расхождением не всегда мошенничество. В списке могут оказаться люди с ошибкой в данных, поэтому записи убирают после проверки, а не в момент отметки.

Главный вывод для контроля: разовой чистки мало. После нее сверку повторяют при каждом начислении, иначе новые несуществующие записи появятся снова и будут незаметны до следующей большой проверки.

Индия перевела социальные выплаты на прямые переводы на счет получателя (DBT) с проверкой личности по Aadhaar, национальному идентификатору. Система работает с 2013 года.

По оценке правительства, сокращение утечек сэкономило 3,48 трлн рупий по данным 2009-2024 годов. Проверка по Aadhaar убрала несуществующих получателей, поэтому охват выплат удалось расширить без такого же роста расходов. В апреле 2025 года министр электроники и информационных технологий привел оценку из аналитической записки: охват получателей вырос в 16 раз.

Урок для контроля: сверка с реестром личности работает как фильтр на входе. Несуществующий получатель не попадает в список, и его не нужно искать потом.

Оценки экономии от таких программ дают сами правительства. Их полезно читать как оценки, а не как итог, проверенный аудитом.

Опыт других стран, где сверка данных помогла найти несуществующих получателей, собран на странице о мировом опыте.

Пандемийные программы США выдавали деньги быстро, а проверка заявителей часто шла после выплаты. Комитет по надзору за пандемийной помощью (PRAC) случайным образом отобрал 662 000 записей из 67,5 млн профинансированных заявок и проверил их через Администрацию социального обеспечения.

По данным комитета, больше 11 000 записей выборки были связаны с умершими людьми. Комитет не включил их в оценку мошенничества: часть заявителей могла быть жива на момент подачи заявки.

Общий вывод сверки: около 1,4 млн сомнительных номеров социального страхования по всей совокупности заявок и около 79 млрд долларов возможных мошеннических выплат, которые могла предотвратить проверка до выплаты.

Из этого примера следуют два правила. Первое: сверку со сведениями о смерти делают до выплаты, а не через годы. Второе: совпадение со сведениями о смерти не доказательство, потому что важна дата: умер ли человек до заявки или после.

Для госоргана или госкомпании тот же подход означает сверку ведомости и списков получателей со сведениями о смерти и реестрами до начисления. Годовая проверка находит те же записи, но деньги к тому времени уже выплачены.

Сверка, которая по ошибке снимает живых людей с выплат, наносит вред не меньше, чем мертвая душа в ведомости: человек остается без зарплаты или пособия.

Правила, которые защищают законных получателей:

1. Отметка не отключает выплату автоматически. Сотрудник проверяет запись и связывается с человеком.

2. Человек получает понятное основание: какое расхождение найдено и какой документ его снимет.

3. Есть быстрый способ подтвердить себя: прийти лично, пройти повторную биометрию, исправить данные в реестре.

4. Система не использует как признак риска гражданство, национальность и другие признаки, которые ведут к дискриминации. Чем кончается обратное, разобрано на странице о рисках и ошибках алгоритмов.

5. Ведется журнал: кто снял или подтвердил отметку и почему.

Флаг означает риск, а не доказательство. Решение снять человека с выплат или передать материалы следователю принимает человек, а при споре суд. В Нигерии записи сверяли по двум независимым источникам, биометрии и банковскому идентификатору: так меньше ошибок, но проверка людьми все равно нужна.