El Dr. Martin Lukabeck, profesor titular de la Escuela de Negocios y Finanzas de Londres, está investigando cómo la IA puede rastrear las actividades de lavado de dinero para un futuro más seguro.
El lavado de dinero es el proceso de lavar dinero sucio. Los delincuentes lo adquieren a través de drogas, delitos cibernéticos, corrupción y otras actividades ilegales y lo disfrazan como resultado de transacciones honestas.
Simplemente no pueden depositar el efectivo, por lo que lo envían a través de empresas fantasma y facturas falsas hasta que parecen ingresos obtenidos por una empresa trabajadora. Después de algunas hojas de cálculo creativas, el dinero fue suficiente para comprar un yate.
El primer paso es la entrada. Grandes sumas de dinero se dividen en pagos más pequeños y menos perceptibles. Los restaurantes, las empresas de logística e incluso las organizaciones benéficas pueden actuar como fachada y mezclar dinero real y dinero contaminado. En la era digital, el conjunto de herramientas se ha ampliado para incluir tarjetas de débito prepagas, aplicaciones peer-to-peer y billeteras criptográficas que sirven como puertas de entrada silenciosas al sistema financiero.
Cuando el efectivo ya no es una opción, los fondos zigzaguean entre fintechs, prestamistas en línea e intermediarios extraterritoriales, cambiando constantemente de manos y direcciones hasta que se eliminan todos los rastros.
Los bancos examinan millones de transacciones todos los días para encontrar una pequeña cantidad de transacciones que apestan a engaño. Esta tarea es como encontrar una gota de agua con jabón en el Támesis. La mayoría de las veces no lo notan.
ascenso de la máquina
Hace tiempo que se habla de inteligencia artificial, pero por fin está demostrando su valía. Promete reemplazar reglas estrictas con lógica de búsqueda de patrones.
La IA crea un mapa panorámico del comportamiento financiero al combinar datos de pago, detalles de cuentas, dispositivos, historial comercial y marcadores geográficos. Los sistemas tradicionales reconocen puntos, pero la IA los conecta con formas. Aprenda cómo es lo «normal» y marque lo que no lo es: picos repentinos en las transferencias, momentos extraños, clientes que parecen extrañamente conectados.
Es importante pensar en el mundo financiero como una red y no como un conjunto de cuentas aisladas. El lavado de dinero se basa en una cadena de empresas, intermediarios y billeteras digitales que trabajan juntos para intercambiar dinero como patatas calientes. La IA puede rastrear estas transferencias de una manera que los analistas humanos no pueden.
Mapeando lo invisible
El análisis de gráficos convierte los datos en un mapa vivo de relaciones. Cada entidad, como un cliente, una cuenta o un dispositivo, es un nodo y cada transacción es un vínculo. Ciertas formas cuentan una historia, como triángulos para pagos instantáneos, bucles que llevan fondos a casa o grupos que se iluminan cuando uno de los participantes se ensucia. El riesgo se extiende hacia afuera y la culpa se convierte en una probabilidad estadística más que en una corazonada.
Las pruebas de campo muestran que un enfoque de red de este tipo puede capturar más flujos ilícitos que los reglamentos anteriores.
problema de datos
Sin embargo, incluso los algoritmos más sofisticados tropiezan con entradas desordenadas. La mayoría de las advertencias nunca se confirman y los informes oficiales sólo reflejan una fracción del lavado de dinero real. De hecho, los modelos deben aprender de los rumores más que de la evidencia. Para compensar, los investigadores utilizan el aprendizaje de «desetiquetado positivo», que trata los delitos conocidos como confirmados y todo lo demás como sospechoso, o el «monitoreo débil», que mezcla pistas parciales de diferentes fuentes. Las redes neuronales gráficas (GNN) van aún más lejos: aprenden directamente de patrones de interacción y descubren problemas incluso en datos inciertos.
Los primeros datos son alentadores. Las GNN pueden señalar redes peligrosas con una precisión sorprendente, incluso cuando la verdad es ambigua. En una industria donde la certeza es rara, el progreso se mide por la probabilidad.
gato y raton
Aun así, ningún algoritmo puede acabar con el blanqueo. Los delincuentes se adaptan rápidamente y planifican transferencias que parecen aburridamente ordinarias. La batalla entre reguladores y estafadores continúa como antes.
La IA no acabará con las finanzas globales, pero aumentará el costo del fraude y reducirá la ventaja de los delincuentes. Por ahora, las máquinas están aprendiendo más rápido que los blanqueadores de dinero, pero probablemente no será así por mucho tiempo.
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