Välfärdsbedrägerier kostar Sverige miljarder – men nu tar jakten på fuskare och kriminella en ny vändning. Med hjälp av AI kan Arbetsförmedlingen identifiera misstänka bedragare redan innan bidragen betalas ut.
– Målet är att få stopp på bedrägerierna och öka förtroendet för välfärdssystemet, säger Krister Dackland, IT-direktör på Arbetsförmedlingen.

Varje år betalar Arbetsförmedlingen ut 80 miljarder kronor i stöd. Tyvärr hamnar en del av dessa i fel händer. 

– Det handlar om allt från bidragsfusk av enskilda individer, till omfattande bedrägerier inom välfärdstjänster som exempelvis olika typer av lönestöd. Ofta är det avancerade upplägg där de kriminella spelar ut flera myndigheter mot varandra, vilket kan adderas till miljardbelopp, säger Krister Dackland.   

Manuella resurskrävande kontroller

Dessa bedrägerier har varit en växande utmaning som riskerar att urholka välfärdssystemet. Men nu ser dock Arbetsförmedlingen ut att närma sig en viktig vändpunkt. Med hjälp av den allra senaste AI-tekniken håller myndigheten på att helt och hållet förändra sin process för bedrägeriupptäckter. 

– Vi har tidigare arbetat med manuella kontroller i våra försök att hitta felaktiga utbetalningar och oegentligheter. Det är inte alls pricksäkert och dessutom väldigt tids- och resurskrävande, säger Krister Dackland.    

– Dessutom har utredningarna gjorts först efter att pengar betalats ut, vilket ofta inneburit rättsprocesser i efterhand och även gjort det svårare att kräva tillbaka pengarna 

Identifierar misstänkt fusk på sekunder

Istället bygger Arbetsförmedlingen just nu upp en kontrollplattform med olika förmågor där AI skannar mönster och flaggar avvikelser. 

– Genom att komplettera maskininlärning med kunskapsgrafer och ta hjälp av generativ AI kan våra handläggare identifiera misstänkta mönster på bara några sekunder. Det gör det möjligt att snabbt starta en utredning och förebygga de felaktiga utbetalningarna, säger Krister Dackland.

Det går bland annat att följa transaktioner kopplade till personer eller företag över tid. Genom att strukturera data går det att identifiera riskmönster såväl bland arbetssökande och anställda som arbetsgivare och leverantörer.

– Vi kollar både enskilda upplägg och avancerade kopplingar mellan olika bolag. Om vi ser ett mönster som ser misstänkt ut går det omedelbart ut en signal för att stoppa utbetalningen. Eller om utbetalningen redan skett initieras en utredning för att klargöra om den är korrekt eller om pengar ska stoppas eller återkrävas. 

– Det är stora mängder data som analyseras – även från andra myndigheter. Ny lagstiftning och etableringen av Utbetalningsmyndigheten skapar en helhet där vi får bättre koll mellan myndigheterna.  

Stor potential för framtiden

Transformationen över till den nya AI-drivna processen pågår just nu. Arbetsförmedlingen har redan identifierat hundratals misstänkta utbetalningar. 

– Det här är en jättestor transformation och ett helt nytt sätt att arbeta. Äntligen har vi en möjlighet att ligga steget före och förhindra betydligt fler felaktiga utbetalningar. Det innebär i sin tur att ekonomiskt stöd når de som verkligen behöver det, men också lägre kostnader för skattebetalarna och ett ökat förtroende för välfärdssystemet.

– Vi kommer dessutom successivt att utöka detta AI-baserade sätt att göra granskningar. Vi är ännu i ett uppbyggnadsskede så den framtida potentialen är väldigt stor, säger Krister Dackland.

Under arbetet med transformationen har Arbetsförmedlingen tagit hjälp av Capgemini. 

– De är en viktig partner sedan länge och har varit mycket involverade i vår modernisering av handläggarstödet. De är väl införstådda med våra utmaningar. 

– Så när vi startade förändringen av vår process för bedrägeriupptäckter var det naturligt att använda deras expertis inom AI området, speciell vad gäller dataflödeshantering och design av plattformen. Tillsammans visar vi nu hur AI-teknik, i kombination med mänsklig expertis, kan skapa verkligt värde för samhället. 

Den här artikeln var först publicerad på Dagens Industri.