利用高质量的全国社会保障数据，结合机器学习工具，我们为2014年至2018年期间澳大利亚社会保障系统的任何缴费参保人开发了收入支持收据强度的预测模型。我们表明，与目前使用的更简单的启发式模型或早期预警系统相比，现成的机器学习算法可以显著提高预测精度。具体而言，与后者相比，前者预测了个人在接下来四年中接受收入支持的时间比例，准确率更高，至少达到22% (R2增加14个百分点)。由于算法使用的是社会工作者目前可以获得的管理数据，因此从业者可以在不增加额外成本的情况下实现这一增益。因此，我们的机器学习算法可以改善对长期收入支持接受者的检测，这可能会为政府节省大量累积的福利成本。