IRS는 온갖 범죄 활동을 추적하기 위해 조사관을 확보하고 있지만 범죄자들은 ​​인공 지능 도구를 사용하여 더 정교한 사기 계획을 더욱 대량으로 실행하고 있습니다.

그러나 해당 기관의 형사수사부 역시 사기꾼보다 한발 앞서기 위해 AI 도구를 활용하고 있습니다.

IRS 형사수사국의 사이버 및 포렌식 부문 전무이사인 Jarod Koopman은 최근 인터뷰에서 온라인 지불 사기가 현재 연간 3,600억 달러를 넘었으며 수표 사기가 "급증하고 있다"고 말했습니다.

"이전에는 소셜 미디어 유형의 익스플로잇이나 해킹에 상당한 노력이 필요했지만, 이제는 훨씬 더 효율적이고 효과적이며 확실히 더 많은 양을 고속으로 처리할 수 있는 AI로 이를 수행할 수 있습니다."라고 Koopman은 말했습니다.

 IRS는 물가 상승 억제법에 따라 최근 몇 년 동안 연체된 세금을 내지 않았거나 세무 신고서를 제출하지 않은 약 1,600명의 백만장자로부터 13억 달러 이상을 징수했습니다 .

쿠프만은 이 기관이 현재 이러한 세금 회수 사례에 AI를 사용하고 있지 않지만 IRS-CI는 "정확한 시나리오"에 대한 사용 사례로 AI를 검토하고 있다고 말했습니다.

"그들은 자신들이 하는 일이 매우 편견 없는 방식으로 실행되고, 세법 적용의 프라이버시와 무결성을 보장하기 위해 관리되고 활용되는 방식으로 수행되는지 확인하고 싶어합니다."라고 Koopman은 말했습니다.

IRS 집행 작업은 더 광범위하게 범죄 금융 활동에 대한 신기술의 영향을 따라잡으려고 노력하고 있습니다. AI 도구는 딥페이크 사기의 개발과 사기로 이어진 잘못된 정보 및 허위 정보 캠페인을 가속화하고 있습니다.

한편, 1조 달러 규모의 글로벌 암호화폐 시장은 사기꾼들에게 연방 법 집행 기관의 눈을 피해 범죄적 수익원을 숨길 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다.

"전반적인 관점에서 볼 때, 우리는 사기가 계속 증가하는 것을 보았을 뿐만 아니라 전통적인 금융 사기에 더해 AI, 사이버 구성 요소를 이용한 더 정교한 사기도 보았습니다."라고 Koopman은 말했습니다.

그는 IRS-CI의 사건 작업의 약 50%에서 60%가 세금과 관련이 있다고 추정합니다. IRS-CI는 또한 공공 부패, 테러 자금 조달, 조직 범죄, 마약 밀매 및 자금 세탁을 포함하여 재정적 요소가 있는 광범위한 범죄 활동을 조사합니다.

최근 IRS-CI가 암호화폐 거래를 통해 지불된 아동 착취 자료에 대한 조사를 실시한 결과, 전 세계적으로 300명이 체포되었습니다.

IRS-CI는 연방 정부에서 6번째로 큰 법 집행 기관이지만 FBI나 이민 및 세관 집행국 국토안보수사국(HSI)과 같은 대규모 기관만큼의 강력한 인력이 부족합니다.

"이러한 기관 중 일부는 직원이 30,000~40,000명인 반면 우리는 3,500명입니다. 또한 우리는 IRS 전체에서 아주 작은 부분입니다." Koopman이 말했습니다. "우리는 매우 유연하고 민첩한 기관입니다. 우리는 혁신을 주도할 수 있을 만큼 작습니다. 그리고 그것이 장기적으로 우리에게 큰 도움이 되었다고 생각합니다."

IRS-CI는 국제 뱅킹, 자금 세탁 방지, 사이버 범죄 및 암호화폐에 대한 전문 지식을 갖춘 법 집행 인력을 채용하고 있습니다. 그러나 거의 모든 채용은 회계 배경이 있어야 합니다.

쿠프만은 최근 몇 년 동안 IRS-CI가 지난 수십 년 동안 보지 못했던 수준으로 인력을 늘릴 수 있는 자원을 가지고 있다고 말했습니다. 최근 몇 년 동안 직원 수는 약 2,700명에서 약 3,500명으로 증가했습니다. 그중 약 2,500명이 최전선 특수 요원이고 나머지는 전문 직원입니다.

"지난 몇 년 동안 우리는 실제로 수요를 계속 충족할 수 있도록 역할에 따라 직원을 약간 늘릴 수 있었습니다."라고 그는 말했습니다. "이것은 기본적으로 90년대와 2000년대 초반의 직원 수준으로 돌아가는 것입니다. 따라서 상당한 성장은 없지만 확실히 도움이 되는 것입니다."

IRS는 일반적으로 AI를 사용하여 직원들이 이미 사용할 수 있는 데이터를 보다 효과적으로 활용하고 있습니다. 여기에는 이전 및 진행 중인 사례 작업의 운영 데이터와 다른 금융 기관의 타사 데이터 및 오픈 소스 인텔리전스가 포함됩니다.

"그 모든 데이터는 매우 방대하고 방대한 양의 데이터입니다. AI는 확실히 패턴을 찾고, 사기 방법론이나 유형을 식별하고, 이전에 알지 못했던 문제의 위험 신호일 수 있는 현재 위협이나 벡터를 식별하기 위해 그 데이터를 걸러내는 데 훨씬 더 효과적이고 효율적으로 만들었습니다." Koopman이 말했습니다.

쿠프만은 무엇보다도 AI가 기관이 보유한 데이터에서 패턴을 발견하고 표시하는 데 도움이 되며, 직원들이 추가적으로 조사하게 된다고 말했습니다.

"AI와 대규모 언어 모델이 내부적으로 데이터와 일치하여 우리가 의사 결정을 내리는 데 필요한 결과와 출력을 제공할 수 있는 것과 같습니다. AI가 데이터를 사용하여 직접 의사 결정을 내리는 것은 아닙니다."라고 그는 말했습니다.

쿠프만은 IRS가 암호화된 채널을 통해 민감한 정보를 법 집행 기관 및 제3자 금융 기관과 공유할 수 있도록 하는 새로운 개인 정보 보호 강화 기술에 의존하고 있으며, 해당 기관이 소스 데이터에 액세스하지 않고도 해당 데이터 세트에 대한 분석이나 기타 모델을 실행할 수 있도록 허용하고 있다고 말했습니다.

"제3자와 연락하려면 정보를 다시 받을 수 있도록 이름이나 사회보장번호 또는 핸들과 같은 어떤 종류의 정보를 제공해야 합니다. 여기에는 신뢰 요소가 있고, 그렇지 않으면 쉽게 얻을 수 없는 정보를 얻기 위해 무언가를 제공해야 한다는 위험 감수성도 있습니다."라고 쿠프만은 말했습니다.

"그것은 우리가 내부적으로 수행하려고 하는 이러한 역량 중 일부에 대해 이야기하기 시작할 때 실제로 게임 체인저입니다. 왜냐하면 그것은 정부가 보유하고 있는 데이터와 다른 모든 파트너가 보유하고 있는 데이터의 보안을 더욱 강화하고 범죄자와 다른 사람들에게 매우 가치 있는 정보를 끊임없이 옮기지 않기 때문입니다."라고 그는 덧붙였습니다.

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