La pandemia ha cambiado la forma en que los delincuentes ocultan su dinero, y las herramientas de inteligencia artificial están tratando de resolverlo


La pandemia ha obligado a las bandas criminales a encontrar nuevas formas de ganar dinero. Esto, a su vez, ha aumentado el compromiso con los equipos contra el lavado de dinero (AML) que deben descubrir transacciones financieras sospechosas y seguirlas hasta su origen.

La clave de sus estrategias son las nuevas herramientas de IA. Mientras que algunas instituciones financieras más grandes y antiguas han ajustado sus sistemas heredados basados ​​en reglas más lentamente, las compañías más pequeñas y nuevas están utilizando el aprendizaje automático para buscar actividad anormal, sea lo que sea.

Es difícil evaluar el alcance exacto del problema. Sin embargo, según la Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito, entre el 2% y el 5% del PIB mundial, actualmente entre $ 800 y $ 2 billones, se lava cada año. La mayoría permanece sin ser detectada. Se estima que solo alrededor del 1% de las ganancias de los delincuentes son confiscadas.

Y eso fue antes del golpe covid-19. El fraude está aumentando y los temores sobre Covid-19 crean un mercado lucrativo para la falsificación de equipos de protección o medicamentos. Más personas que pasan tiempo en línea también están creando un grupo más grande de phishing y otras estafas. Y, por supuesto, las drogas todavía se compran y venden.

El bloqueo hizo más difícil ocultar las ganancias, al menos inicialmente. El problema para los delincuentes es que muchas de las mejores compañías de lavado de dinero también fueron las más afectadas por la pandemia. Se prefieren pequeñas tiendas, restaurantes, bares y clubes porque son intensivos en efectivo, lo que hace que sea más fácil confundir las ganancias ilegales con los ingresos legales.

Con sucursales bancarias cerradas, era más difícil hacer grandes depósitos en efectivo. Los servicios de transferencia bancaria, como Western Union, que normalmente permiten que cualquier persona venga desde la calle y envíe dinero al extranjero, también cierran sus instalaciones.

Pero los delincuentes no son más que oportunistas. Cuando se cerraron los canales normales para el lavado de dinero, se abrieron nuevos canales. Gracias a los rescates del gobierno, grandes sumas de dinero están volviendo a las pequeñas empresas. Esto lleva a una avalancha de actividades financieras que cubren el lavado de dinero.

Violación de las reglas

El resultado es que se imponen más demandas sobre la tecnología AML. Los sistemas más antiguos se basan en reglas hechas a mano, p. B. que las transacciones por encima de un monto determinado deberían generar una advertencia. Pero estas reglas conducen a muchas banderas falsas y las transacciones criminales reales se pierden en el ruido. Más recientemente, los enfoques basados ​​en el aprendizaje automático han intentado identificar patrones de actividad normal y solo establecen banderas cuando se identifican valores atípicos. Estos son evaluados por personas que rechazan o aprueban la alarma.

Esta retroalimentación se puede utilizar para optimizar el modelo de IA para que se adapte con el tiempo. Algunas empresas, incluida Featurespace, una empresa con sede en los EE. UU. Y el Reino Unido que utiliza el aprendizaje automático para identificar actividades financieras sospechosas, y Napier, otra compañía que desarrolla herramientas de aprendizaje automático para AML, están desarrollando enfoques híbridos a los utilizados por una IA las advertencias generadas pueden corregirse en nuevas reglas que dan forma al modelo general.

Los rápidos cambios en el comportamiento en los últimos meses han resaltado los beneficios de sistemas más adaptables. Los reguladores financieros de todo el mundo han publicado nuevas pautas sobre qué tipo de actividades deben tener en cuenta los equipos de AML, pero para muchos fue demasiado tarde, dice Araliya Sammé, directora de delitos financieros de Featurespace. "Cuando sucede algo como Covid, donde los patrones de pago de todos cambian repentinamente, no tienes tiempo para introducir nuevas reglas".

Necesitas tecnología que pueda atraparlo si sucede, ella dice: "De lo contrario, si has descubierto algo y alertado a las personas que necesitan saber, el dinero se ha ido".

Para Dave Burns El Jefe de Ingresos del Jefe Napier, covid-19 causó problemas latentes desde hace mucho tiempo. "Esta pandemia fue el punto de inflexión en muchos sentidos", dice. "Es una llamada de atención que realmente tenemos que pensar de manera diferente". los principales actores de la industria fueron aplastados ".

Pero eso no solo significa adoptar la última tecnología." No se puede hacer IA solo por el bien de la IA porque escupe la basura ", dice Burns. es un enfoque personalizado para cada banco o proveedor de pagos.

La tecnología AML todavía tiene un largo camino por recorrer. La pandemia ha descubierto grietas en los sistemas existentes que preocupan a las personas, dice Burns. Y eso significa que usted mismo el Las cosas podrían cambiar más rápido de lo que lo harían. "Vemos una mayor urgencia", dice. "Lo que tradicionalmente son decisiones burocráticas muy largas se acelera dramáticamente".

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