Qual é a nova arma contra criminosos de lavagem de dinheiro?

 
Caneca de Al CaponeDireitos autorais da imagemGETTY IMAGES
Image legendaGangster Al Capone acabou por ser condenado por evasão fiscal em 1931

A lavagem de dinheiro responde por até 5% do PIB global – ou US $ 2 trilhões (£ 1,5 trilhão) – todos os anos, diz o Escritório das Nações Unidas sobre Drogas e Crime. Assim, os bancos e as agências de aplicação da lei estão recorrendo à inteligência artificial (IA) para ajudar a combater o crescente problema. Mas vai funcionar?

A lavagem de dinheiro, assim chamada após a prática do gângster Al Capone de esconder procedimentos criminais em lavanderias que só funcionam em dinheiro na década de 1920, é um problema enorme e crescente.

O dinheiro “sujo” é “limpo”, passando-o por camadas de bancos e empresas aparentemente legítimas e usando-o para comprar propriedades, empresas, carros caros, obras de arte – qualquer coisa que possa ser vendida por dinheiro novo.

E uma das maneiras pelas quais os criminosos fazem isso é chamada de “smurfing”.

O software especializado é usado para organizar muitos depósitos bancários que escapam do radar, explica Mark Gazit, executivo-chefe da ThetaRay, um provedor de AI de crime financeiro com sede em Israel.

“Uma transação de US $ 0,25 nunca será detectada por um ser humano, mas transações desse tipo podem lavar US $ 30 milhões se forem feitas centenas de milhões de vezes”, diz ele.

E o dinheiro roubado é frequentemente lavado para financiar outras atividades criminosas. Um esquema recente de caixa eletrônico (cash machine) custa aos bancos € 1 bilhão (£ 854 milhões) no total em 40 países, por exemplo.

Mark GazitCopyright da imagemTHETARAY- Odiretor da ThetaRay, Mark Gazit, diz que a IA pode detectar padrões de comportamento criminoso

“A gangue invadiu milhares de caixas automáticos e os programou para liberar até cinco notas em um determinado momento – por exemplo, três horas da manhã -, altura em que um criminoso local ou uma ‘mula do dinheiro’ iriam buscá-lo”, diz Gazit.

“O dinheiro foi então convertido em bitcoin e usado para financiar o tráfico de pessoas.”

“Mulas de dinheiro” são frequentemente recrutadas para branquear esse dinheiro de gangue através de suas contas bancárias legítimas em troca de uma taxa.

“As estimativas sugerem que nem 1% dos fundos penais que circulam pelo sistema financeiro internacional são confiscados”, diz Colin Bell, chefe do grupo de risco de crimes financeiros do HSBC.

 
 
Legenda da mídiaO perigoso mundo dos adolescentes “mulas de dinheiro”

E o problema parece estar piorando, apesar dos regulamentos mais rígidos.

Somente no Reino Unido, os relatórios de atividades suspeitas de crimes financeiros aumentaram 10% em 2018, de acordo com a Agência Nacional de Crimes.

O Departamento Federal de Investigações dos EUA (FBI) disse à BBC que está trabalhando em “aprimoramentos técnicos aplicados” em seu arsenal de ferramentas de combate ao crime para ajudá-lo a acompanhar os avanços em tecnologia financeira, mas permanece compreensivelmente reticente nos detalhes.

No entanto, outras organizações estão falando abertamente sobre o uso da AI para combater os lavadores de dinheiro.

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“A IA que se aplica ao ‘aprendizado de máquina’ pode filtrar grandes quantidades de transações de maneira rápida e eficaz”, explica Bell, do HSBC.

“Esta pode ser uma ferramenta vital para identificar atividades suspeitas”.

Por esta razão, a IA é boa em detectar tentativas de smurf e contas que são configuradas remotamente por bots ao invés de humanos, por exemplo.

E também pode identificar comportamentos suspeitos por insiders corruptos – um elemento chave em muitas operações de lavagem de dinheiro.

“Usar o AI elimina grande parte do risco de pessoas negligenciar deliberadamente atividades suspeitas”, diz Adam Williamson, chefe de padrões profissionais da Associação de Técnicos Contábeis (AAT) do Reino Unido – um órgão profissional encarregado de ajudar contadores a evitar lavagem de dinheiro.

Banco Danske sinal na frente do prédioCopyright da imagemGETTY IMAGES- Legenda da imagemVários bancos de alto perfil foram surpreendidos recentemente por escândalos de lavagem de dinheiro.

Muitos dos maiores bancos do mundo se envolveram em escândalos de lavagem de dinheiro nos últimos anos.

No início deste ano, a gigante suíça do setor bancário UBS foi multada em € 3,7 bilhões (£ 3,2 bilhões) depois de ter sido considerada culpada de ajudar clientes ricos na França a esconder bilhões de euros das autoridades fiscais e a lavar os lucros. É atraente contra a decisão.

No ano passado, o banco holandês ING pagou € 775 milhões por não impedir que criminosos lavassem dinheiro através de suas contas.

E o chefe do Danske Bank foi forçado a desistir de um escândalo de lavagem de dinheiro de € 200 bilhões envolvendo sua filial na Estônia.

Na Letônia, também, o terceiro maior banco do país, o ABLV Bank AS, foi liquidado após as autoridades norte-americanas terem acusado de lavagem de dinheiro em grande escala que permitiram que seus clientes violassem as sanções nucleares contra a Coréia do Norte.

A IA pode processar montanhas de dados em tempo real – e-mails, telefonemas, relatórios de despesas – e detectar padrões de comportamento que os humanos podem não notar em um grupo bancário global.

Homem, olhar, bitcoin, telaCopyright da imagemGETTY IMAGES-Legenda da imagemCriptografias como Bitcoin deram às gangues uma outra maneira de lavar seu dinheiro

Uma vez que o sistema tenha aprendido padrões de comportamento legítimos, pode detectar mais facilmente uma atividade desonesta e aprender com isso.

Reguladores de todo o mundo estão encorajando a nova tecnologia, talvez reconhecendo que estão perdendo a batalha.

Kenneth A. Blanco, diretor da Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) dos EUA, diz: “As instituições financeiras têm melhorado sua capacidade de identificar clientes e monitorar transações experimentando inteligência artificial e aprendizado de máquina.

“O FinCEN incentiva essas e outras inovações relacionadas a serviços financeiros.”

Firmas de tecnologia AI, como ThetaRay, LexisNexis Risk Solutions e Refinitiv, estão oferecendo ferramentas de negócios para combater a lavagem de dinheiro, mas há preocupações de que isso apresente seus próprios problemas.

“Se as organizações estão comprando AI da prateleira, como elas podem convencer os reguladores de que estão no controle?” pergunta o Adam AAT Williamson.

E tão bom quanto a inteligência artificial pode estar em detectar anomalias ao filtrar enormes quantidades de dados, isso é tão eficaz quanto os dados que são alimentados.

Portanto, há um crescente reconhecimento da necessidade de bancos, instituições financeiras, governos e agências de aplicação da lei compartilharem mais informações.

“A Europol foi projetada para operar em parceria com agências de aplicação da lei, departamentos governamentais e outras partes interessadas”, disse o vice-diretor executivo da agência, Wil van Gemert.

“Nós abraçamos a ideia de inteligência coletiva”.

Mark Hayward, membro do novo Conselho Estratégico de Crimes Econômicos do Reino Unido, criado em janeiro, diz: “A partilha de dados é uma das nossas principais prioridades”.

E a legislação precisa acompanhar as últimas tendências em serviços financeiros que os criminosos podem explorar.

Os terroristas por trás do ataque do caminhão de 2016, por exemplo, pagaram pelos veículos com cartão pré-pago para aproveitar o anonimato que esses cartões proporcionam ao usuário.

É por isso que a quinta diretiva contra a lavagem de dinheiro da União Européia, lançada no ano passado, inclui moedas digitais e cartões pré-pagos pela primeira vez.

Dado que os criminosos parecem estar vencendo, qualquer ferramenta que possa ajudar a resolver o problema deve certamente ser bem-vinda.

bbc.com/news/business-47772362


 

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