 דערקלערן ווי מאַשין לערנען קענען העלפֿן די רעגירונג רעדוצירן שווינדל.
מאַשין לערנען קענען העלפֿן די רעגירונג רעדוצירן שווינדל אין עטלעכע וועגן. ערשטער, דורך ניצן אַוואַנסירטע אַלגערידאַמז און פּרידיקטיוו מאָדעלינג, מאַשין לערנען קענען אַנאַלייז גרויס וואַליומז פון דאַטן צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז פון פראָדזשאַלאַנט נאַטור. דאָס אַלאַוז רעגירונג יידזשאַנסיז צו ידענטיפיצירן און פאַרמייַדן שווינדל איידער עס אַקערז, שפּאָרן צייט און רעסורסן. דערצו, מאַשין לערנען קענען אויך העלפֿן צו ידענטיפיצירן נייַע טייפּס פון שווינדל וואָס זענען ביז אַהער אומבאַקאַנט צו די רעגירונג, אַלאַוינג זיי צו אַדאַפּט זייער סטראַטעגיעס און פאַרמייַדן ווייַטער פּאַסירונג. מאַשין לערנען קענען אויך זיין גענוצט צו שאַפֿן ריזיקירן פּראָופיילז פון מענטשן און ענטיטיז, אַלאַוינג די רעגירונג צו ציל זייער שווינדל פאַרהיטונג השתדלות צו די וואס זענען רובֿ מסתּמא צו אָנטייל נעמען אין פראָדזשאַלאַנט נאַטור. דאָס אַלאַוז פֿאַר מער עפעקטיוו און עפעקטיוו נוצן פון רעסורסן, ווייַל די רעגירונג קענען פאָקוס זייער השתדלות אויף העכער ריזיקירן מענטשן. צום סוף, מאַשין לערנען קענען ווערן גענוצט צו אָטאַמייט פילע שווינדל דיטעקשאַן און פאַרהיטונג פּראַסעסאַז, פריי ווערטפול צייט און רעסורסן פֿאַר רעגירונג עמפּלוייז צו פאָקוס אויף אנדערע וויכטיק טאַסקס. דאָס קען העלפֿן פֿאַרבעסערן די קוילעלדיק עפעקטיווקייַט און יפעקטיוונאַס פון רעגירונג אַפּעריישאַנז. אין מסקנא, מאַשין לערנען קענען זיין אַ שטאַרק געצייַג אין העלפּינג די רעגירונג רעדוצירן שווינדל. דורך אַנאַלייזינג דאַטן, ידענטיפיצירן פּאַטערנז און קריייטינג ריזיקירן פּראָופיילז, די רעגירונג קענען פּראָואַקטיוולי ציל זייער שווינדל פאַרהיטונג השתדלות, שפּאָרן צייט און רעסורסן אין דעם פּראָצעס.