Pandemi sırasında, Wisconsin ve Kuzey Dakota’da işsizlik yardımı için başvuran Siyahlar, beyaz meslektaşlarının yaklaşık yarısı oranında yardım aldı. Haziran 2022’ye göre bu bildiri Dört farklı eyalette pandemi yardımının etkisine bakan Devlet Hesap Verebilirlik Ofisi (GAO) tarafından.
Ve bu izole bir durum değil. Genel olarak, eski verilere, sistemlere ve belgelere dayanan dijital kimlik doğrulamasının insanlara adil, eşit ve saygılı davranmadığının bir göstergesidir. Bunun yerine, geçmişin sorunlarına kilitlenirler. Sistemleri yukarıdan aşağıya yeniden düşünmedikçe ve kimliği doğrulamanın temeli olarak gelişmiş veri bilimini kullanmadıkça, aynı hataları tekrar tekrar yapma riskimiz var.
Günümüzde dijital kimlik doğrulama, hükümetin insanlara hizmet etme biçiminin temel bir parçasıdır. Hükümet, kötü aktörler ile faydalar için uygun olanları ayırt edebilmelidir. Bunu doğru anlayamazsak, dolandırıcılık artacak ve menfaatleri olan insanlar bunları alamayacak. Bu gerçek bir kaybet-kaybet.
Kimlik Doğrulama Eksiklikleri
Bu dinamik pandemide kristal berraklığında ortaya çıktı. Bireysel dolandırıcıların ve uluslararası dolandırıcılık çetelerinin olduğunu biliyoruz. cebe indirilmiş milyarlar yardım parası kullanarak sentetik dolandırıcılık tekniklerisahte isimleri gerçek Sosyal Güvenlik numaralarıyla birleştirmek ve hatta peruk takmak başarılı bir şekilde eski sistemleri kandırmak için.
Ve en çok kim acı çekiyor? Renkli topluluklarda yaşayan insanlar, ülkeye yeni gelen bireyler ve tarihsel olarak yeterince temsil edilmeyen diğerleri. Açık konuşalım – bugün bildiğimiz şekliyle hükümet kimlik altyapısı parçalanmış ve bozuk. Pandemi, eski sistemlerin, zayıf kredi dosyalarına sahip olabilecek, bankaları yetersiz, sınırlı geniş bant erişimine sahip, yüz tanıma konusunda haklı olarak tereddütlü veya hükümet kimliğine sahip olmayan kişileri ne ölçüde marjinalleştirdiğine ışık tuttu. Çevrimiçi ortamda kimliklerini doğrulamaya çalışırken, bu kişiler barikatlar, sürtüşmeler ve uzun gecikmelerle karşılaşıyor – uzun süredir devam eden ve ancak son zamanlarda ana akımın dikkatini çeken bir sorun.
Kimlik doğrulama dır-dir İster uzun bir kredi geçmişi olan bir ev sahibi olun, ister Medicare’e başvuran yaşlı bir birey, ister hayallerindeki işe başlamak isteyen genç bir girişimci, isterse de seviştikten sonra işsizlik ödeneğine başvuran bir kişi olun, çevrimiçi bir dünyaya erişmenin ve bu dünyaya girmenin bekçisi beklenmedik bir şekilde kapalı.
Tabii ki, ekonomik durum, ırk, coğrafya ve genişbanta erişim, bir bireyin kim olduğunu kanıtlama veya modern toplumda başka bir şekilde meşgul olma kolaylığını uzun süredir dikte ediyor – ve hala da ediyor -. Göre Tüketici Mali Koruma BürosuÇoğu Siyahi ve Hispanik olan yaklaşık 45 milyon Amerikalı, kimliğini kanıtlamak için sıklıkla kullanılan izlenebilir kredi geçmişlerinden yoksundur. Kırsal alanlarda yaşayan yaklaşık 57 milyon insan için, kimliklerini doğrulamak için saatlerce izin almak ve yüz yüze bir tesise gitmek zorunda kalmak bir seçenek değil. Tahminen 21 milyon Amerikalı hala geniş bant erişimine sahip değil ve bu da görüntülü sohbet doğrulamasına dayanan uygulamaları tamamlamayı zorlaştırıyor.
Dijital Kimlik Doğrulamayı Geliştirmek için 3 Adım
Bu sorunlar bir gecede çözülemez. Ancak, herkes için doğru dijital kimlik doğrulamaya doğru ilerlemek için yakın vadede atabileceğimiz adımlar var.
İlk olarak, Kongre adımlar atmalıdır – örneğin Dijital Kimlik Yasasının İyileştirilmesişimdi her ikisinde de değerlendiriliyor Ev ve Senato — sürücü belgeleri, doğum belgeleri ve Sosyal Güvenlik kartları dahil olmak üzere ortak kimlik doğrulama belgelerini dijitalleştirmek için. Devlet tarafından verilen verilerin (Sosyal Güvenlik numaraları, vergi mükellefi kimlikleri, pasaport numaraları, vb.) kamu ve hizmet sağlayıcıların üzerindeki yükü hafifletmek için erişilebilir olmasını sağlamak için hareket etmeliyiz. bir bireyin kimliğini doğrulamak. Bunu yapmak, sistemimizi genellikle kaybolan, yanlış yerleştirilen veya çalınan fiziksel belgelere güvenmekten uzaklaştıracak ve çevrimiçi kimliği doğrulamak için daha fazla yol sunacaktır.
İkinci olarak, daha verimli, daha adil doğrulama sağlamak için makine öğrenimi, yapay zeka ve veri analitiğini birleştiren bir sistem tasarlamamız gerekiyor. Tarihsel olarak yeterince temsil edilmeyen insanlar, genellikle mevcut sistemlerin gerektirdiği devlet tarafından verilen kimliklerden yoksundur. Başvuru sahibinin adından kullanılan cihaza ve daha fazlasına kadar mevcut tüm bilgileri tarayarak, iyi oyuncuları daha hızlı doğrulayabilir, sistemler arasında sahte kimlikleri işaretleyebilir, otomatik onayları artırabilir ve sahtekarlığı en aza indirebiliriz.
Üçüncüsü, şeffaflık yoluyla kamu güvenini korumalıyız. Kamu güveninin erozyonu, sürekli gelişen dolandırıcılıkla daha iyi mücadele edebilecek yeniliklerin kullanımını engelliyor. Selfie’ler gibi müdahaleci (ve hataya açık) teknolojilere aşırı güvenmek bu güveni zayıflatabilir ve önemli tepki ve mahremiyet ve önyargı gibi geçerli endişeler üzerine halkın tepkisi. Kamu sektörüyle ortaklık yapan satıcılar, uygulamalarında şeffaf olmalıdır.
Hakkaniyete gerçek bir odaklanma olmadan, ABD genelinde kimliğin parçalanması ve farklı nüfuslar arasında genişleyen eşitsizlikler yalnızca büyüyecektir. İlerlemek için, kimsenin geride kalmaması için dijital kimlik doğrulaması söz konusu olduğunda yaklaşımımızı kapsamlı bir şekilde düşünmeliyiz.
