如今，福利支出达到美国历史上的最高水平，而且没有减缓的迹象。福利计划帮助了美国数百万有需要的人和社区。但是，如果这些支出被欺诈性地索取，会发生什么情况呢？
在美国，各机构继续积极打击其福利计划中的不当付款。虽然错误率总体上有所改善，但不当付款仍然是一个数十亿美元的问题。每年的不当付款金额仍超过 1000 亿美元，而且这些计划的管理成本很高。此外，根据美国政府问责局2014 财年报告，政府范围内的不当付款估计金额比上一年增加了近 20%（190 亿美元），这是近年来的最大增幅。
长期以来，公共部门一直试图通过收入核实工具和更好的资格测试来解决这些复杂的欺诈和不当支付问题。简而言之，许多资格计划要求管理员核实申请人及其家庭是否符合为该计划设定的收入门槛。
但核实申请人的信息是一个困难且需要人工的过程。准确的收入数据很难找到和识别，管理员在处理大量积压的申请人时承受着巨大的压力。因此，适当的资格核实通常需要花费太多时间，或者根本无法完成。由于许多福利计划受收入门槛驱动，收入数据很难获得和正确核实，显然需要改进。
有一条出路。使用技术、数据、分析和其他策略进行收入估算是公共部门的解决方案。当资格决定基于收入水平时，收入估算工具可以填补存在的空白。当为这些福利计划正确准确地进行收入估算时，可以节省时间，节省成本，符合条件的公民可以获得他们所需的支持。
使用新工具打赢这场战争
重要的是要理解收入估算是数据和分析的应用，它能更好地根据个人的信用数据提供准确的数学计算，以计算其收入水平。这种方法还有计算总收入的额外好处。
可以这样想：消费者有时可能有多种收入来源——例如，他们可能既有工作，又有出租物业。在申请过程中，消费者可能会错误地只报告他们的工作收入——这比出租物业的收入要少得多。通过不将他们的出租物业收入与工作收入结合起来，他们就有资格获得福利——尽管这当然是欺诈行为。很明显，在许多情况下，仅凭工资并不能反映一个人收入的全貌。
为了帮助机构确定申请人只提供了部分收入，需要采用适当的技术来确定申请人的实 匈牙利电话 际总预估收入。如果操作正确，使用正确的总预估工具，就可以确定多种收入来源，获得适当的数据并验证一个人是否符合资格。
拥有活跃信用的人可以相当快地评估估计收入。当没有实际工资数据时，信用数据可以减少收入估算的手动操作，并加快完成速度。当由于管理员可用的收入数据不足而导致申请处理时间过长时，这将成为一种有价值的工具。
Transunion是一家提供收入估算技术的全球信息解决方案提供商，它通过 CreditVision 收入估算器提供类别信用数据和分析。该模型用于估算 1040 表美国个人所得税申报表上报告的调整后总收入。
TransUnion CreditVision 收入估算器利用一种综合算法将所有因素综合起来，帮助机构更好地评估美国大部分人口的资格。该估算器涵盖了消费者可能拥有的所有收入来源，如果是联合报税，还包括家庭中的多个成员。
最终，从该工具中收集的多源收入数据及其自动化流程优化可以帮助机构避免因欺诈和不必要的索赔而损失数百万美元。详细的信用报告、扩展的账户和地址历史信息以及历史根源算法可以深入了解公民的情况。它直接展示了公民的行为随时间如何变化——这使政府机构处于领先地位。
展望收入核实的未来
随着福利支出预计将增长，欺诈行为也将随之增加，现在是时候展望未来了。收入核实终于来了，它以准确的数据、节省的资金和优化的福利的形式出现。
TransUnion 让政府机构能够轻松地将精力集中在最重要的事情上。利用创新的分析方法，机构可以获得更准确的收入数据、更完善的报告、替代数据分析、状态更改触发器和基于风险的身份验证，从而帮助打击福利计划中的不当付款。
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