英国労働年金省(DWP)
ユニバーサル・クレジット前払いの不正リスクモデル
DWPによると、ユニバーサル・クレジット前払いのモデルは、無作為の確認の2.5倍の効果で不正リスクを見つける
課題
ユニバーサル・クレジットの前払いは迅速に支給される。DWPは、2025年から2026年にかけての前払いに関する不正と誤りを、2,000万ポンドから9,000万ポンドと推計している。
取り組み
教師あり分類器が、支給前に前払いの申請ごとにスコアを付け、リスクの高いものを担当者の審査に回す。2025年4月から2026年3月に、DWPは約7億ポンド相当の130万件の前払いを実施した。DWPはモデルを再学習させたが、新版を稼働させる前にさらなる検証が必要としている。
主な数値
2.5x無作為の対照サンプルに比べた、モデルによる不正リスク発見の効果の高さ(2025年から2026年)
1 day担当者が承認した高リスク申請の支払いで追加的に生じた遅延の中央値
示唆
フラグが付き、担当者が承認した申請の支払いは、自動承認より中央値で1日遅れた。DWPは効果の大きさを無作為サンプルとの比較で示しており、モデルの実行頻度は明らかにしていない。
分類
- 規模
- 大企業
- 業種
- 公共部門
- イノベーションの類型
- プロセス・イノベーション
- AI技術
- 予測分析・機械学習
- 導入形態
- 自社開発
- 根拠
- 企業自身の発表
出典
出典の要約
[1]GOV.UK (Department for Work and Pensions)2025年12月16日
DWPは、モデル、担当者による審査の段階、無作為サンプルとの比較で測った効果を説明している。前払い制度の規模と不正の推計も示している。
詳細は原典でご確認いただけます。
掲載日 2026年10月25日 · 更新日 2026年10月25日