Архив Госсектор и НКО · Органы власти
City of Amsterdam: модель Smart Check свернули после пилота на почти 1600 заявлениях
Амстердам в 2023 году пропустил через ML-модель Smart Check почти 1600 заявлений на социальное пособие, чтобы отбирать их для проверки на мошенничество. Модель отмечала больше заявлений, чем сотрудники, не превзошла их в точности и показала смещение; в ноябре 2023 года город остановил пилот.
/01 · ключевые результаты
важно · 11.06.2025
В живом пилоте модель отмечала больше заявлений, чем сотрудники, и не превзошла их в выявлении случаев, требующих проверки.
важно · 11.06.2025
Пилот остановлен в ноябре 2023 года; прогнозный эффект не был подтверждён.
-
масштаб
почти 1 600 заявлений
заявления на пособие, прошедшие через модель в пилоте
MIT Technology Review, статья, 11.06.2025
пилот, март–ноябрь 2023 года · пилот Smart Check в социальной службе Амстердама
данные СМИ
-
возможность системы
20%
рост точности отбора заявлений против сотрудников во внутреннем тестировании
MIT Technology Review, статья, 11.06.2025
внутреннее тестирование до пилота · перевзвешенная модель Smart Check, внутреннее тестирование города
данные компании
- 14% превышение вероятности ошибочно отметить мужчину в первой версии модели · возможность системы MIT Technology Review, статья, 11.06.2025
- €2,4 млн прогноз годовой экономии во внутреннем документе города · прогноз компании MIT Technology Review, статья, 11.06.2025
- до 125 жителей прогноз числа жителей, избавленных от взыскания долгов · прогноз компании MIT Technology Review, статья, 11.06.2025
- 3 400 расследований прошлые расследования в обучающей выборке · масштаб MIT Technology Review, статья, 11.06.2025
- 15 признаков признаки заявителя, по которым модель считает оценку риска · масштаб MIT Technology Review, статья, 11.06.2025
- около €500 000 оценка городом расходов на проект без контракта с Deloitte · масштаб MIT Technology Review, статья, 11.06.2025
оценка strategai
Оценку не приводим: пилот остановлен, измеренного эффекта нет
Амстердам в 2023 году пропустил через ML-модель Smart Check почти 1600 заявлений на социальное пособие, чтобы отбирать их для проверки на мошенничество. Модель отмечала больше заявлений, чем сотрудники, не превзошла их в точности и показала смещение; в ноябре 2023 года город остановил пилот.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- City of Amsterdam
- Отрасль
- Госсектор и НКО · Органы власти
- Функция
- Риски, антифрод и безопасность
- Задача
- Антифрод (транзакции, страхование, закупки, бонусы)
Технология
- Класс AI
- Предиктивная аналитика (классический ML)
- Тип решения
- Собственная разработка
- Данные
- Обучающая выборка — 3400 прошлых расследований по получателям пособий; модель оценивает заявителя по 15 признакам, включая прежние обращения за пособием, сумму активов и число адресов в учётных данных.
Внедрение
- Стадия
- Остановлено / свёрнуто, на 11.06.2025
- География
- Нидерланды
- Инвестиции
- По оценке города, проект обошёлся примерно в 500 000 евро плюс 35 000 евро за контракт с Deloitte; город оговаривает, что сумма приблизительна, так как систему разрабатывали действующие команды и сотрудники.
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Каждое заявление на социальное пособие в Амстердаме проверяет сотрудник; подозрительные он передаёт в отдел расследований, что может закончиться отказом, исправлением документов или снижением выплаты. По данным города, более чем в половине расследований заявлений нарушений не находят. Smart Check город начал проектировать в 2019 году, чтобы со временем заменить первичный отбор сотрудником: модель должна была отмечать меньше заявителей и находить большую долю заявлений с ошибками. Во внутреннем документе город прогнозировал, что модель избавит до 125 жителей от взыскания долгов и сэкономит 2,4 млн евро в год.
Что
Решение
Smart Check построен на алгоритме explainable boosting machine — модели, чьи прогнозы проще объяснить. Модель присваивает каждому заявителю оценку риска по 15 признакам, среди них прежние обращения за пособием, сумма активов и число адресов в учётных данных. Пол, гражданство, возраст и почтовые индексы исключены. Обучающая выборка — 3400 прошлых расследований по получателям пособий. Первая версия модели в мае 2022 года чаще ошибочно отмечала заявителей-иностранцев и на 14% чаще — мужчин; после перевзвешивания обучающих данных голландцы и иностранцы стали ошибочно отмечаться одинаково часто. Во внутреннем тестировании точность отбора оказалась на 20% выше, чем у сотрудников. Систему разрабатывали собственные команды города.
Как
Внедрение
Город консультировался с уполномоченным по защите данных, Комиссией по персональным данным Амстердама и Deloitte; все они одобрили проект. Совет участия, представляющий получателей пособий, в марте 2022 года потребовал прекратить эксперимент. Пилот начался в марте 2023 года: заявления параллельно оценивали модель и сотрудник. Через модель прошло почти 1600 заявлений. Модель отмечала больше заявлений, чем сотрудники, не превзошла их в выявлении случаев, требующих проверки, и показала смещение — теперь против заявителей с голландским гражданством и женщин. В конце ноября 2023 года член городского правительства, отвечающий за социальную политику, остановил пилот. По оценке города, проект стоил около 500 000 евро плюс 35 000 евро за контракт с Deloitte.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- В пилоте 2023 года через модель Smart Check прошло почти 1600 заявлений на пособие.
- В живом пилоте модель отмечала больше заявлений, чем сотрудники, и не превзошла их в выявлении случаев, требующих проверки.
- Смещение проявилось и в пилоте: модель чаще ошибочно отмечала заявителей с голландским гражданством и женщин.
- В конце ноября 2023 года город остановил пилот; советник по социальной политике заявил, что ИИ для оценки заявителей город больше применять не будет.
Ограничения
- Рост точности на 20% получен во внутреннем тестировании до пилота; в живом пилоте модель сотрудников не превзошла.
- Экономия 2,4 млн евро в год и до 125 жителей без взыскания долгов — прогноз из внутреннего документа города; пилот остановлен до подтверждения эффекта.
- Доли ошибочно отмеченных заявлений в пилоте и итоговое число направленных на расследование источник не приводит.
-
[1] MIT Technology Review
Inside Amsterdam’s high-stakes experiment to create fair welfare AI
СМИ · 11.06.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000639 · Версия 1 · 11.10.2026 · /c/CB-000639/