El lavado de dinero representa hasta el 5% del PIB mundial, o $ 2bn (£ 1.5 billones) cada año, dice la Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito.
Así que los bancos y las agencias de aplicación de la ley están recurriendo a la inteligencia artificial (AI) para ayudar a combatir el problema creciente. ¿Pero funcionará?
El lavado de dinero, llamado así por la práctica del mafioso Al Capone de esconder ganancias criminales en lavanderías de efectivo en la década de 1920, es un problema enorme y creciente.
El dinero “sucio” se “limpia” al pasarlo por capas de bancos y negocios aparentemente legítimos y usarlo para comprar propiedades, negocios, automóviles caros, obras de arte, cualquier cosa que se pueda vender por dinero en efectivo nuevo.
Y una de las formas en que los criminales hacen esto se llama “pitufear”.
El software especializado se utiliza para organizar una gran cantidad de pequeños depósitos bancarios que se deslizan por debajo del radar, explica Mark Gazit, director ejecutivo de ThetaRay, un proveedor de AI de delitos financieros con sede en Israel.
“Una transacción de $ 0.25 nunca será detectada por un humano, pero las transacciones de ese tipo pueden lavarse $ 30 millones si se hacen cientos de millones de veces”, dice.
Y el dinero robado a menudo se lava para financiar más actividades delictivas. Una estafa reciente de cajeros automáticos (cajeros automáticos) le costó a los bancos € 1.000 millones (£ 854m) en total en 40 países, por ejemplo.
“La pandilla atacó miles de cajeros automáticos y los programó para que liberaran hasta cinco notas en un momento determinado, digamos a las 3 am, momento en el que un criminal local o” mula del dinero “lo recogerían”, dice Gazit.
“El dinero luego se convirtió en Bitcoin y se usó para financiar la trata de personas”.
Las “mulas de dinero” a menudo se reclutan para lavar el efectivo de esta pandilla a través de sus cuentas bancarias legítimas a cambio de una tarifa.
“Las estimaciones sugieren que ni siquiera el 1% de los fondos delictivos que fluyen a través del sistema financiero internacional son confiscados”, dice Colin Bell, jefe del grupo de riesgo de delitos financieros en HSBC.
Y el problema parece estar empeorando, a pesar de las regulaciones más estrictas.
Solo en el Reino Unido, los informes de actividades sospechosas de delitos financieros aumentaron en un 10% en 2018, según la Agencia Nacional del Crimen.
La Oficina Federal de Investigaciones (FBI, por sus siglas en inglés) de los EE. UU. Dijo a la BBC que estaba trabajando en “mejoras técnicas aplicadas” a su arsenal de herramientas de lucha contra el crimen para ayudarlo a mantenerse al día con los avances en tecnología financiera, pero sigue siendo comprensible que no le presten atención a los detalles.
Sin embargo, otras organizaciones están hablando abiertamente sobre el uso que hacen de la IA para combatir a los lavadores de dinero.
“La inteligencia artificial que aplica el” aprendizaje automático “puede analizar grandes cantidades de transacciones de manera rápida y efectiva”, explica el Sr. Bell de HSBC.
“Esta podría ser una herramienta vital para identificar actividades sospechosas”.
Por esta razón, la IA es buena para detectar intentos de pitufo y cuentas que se configuran de forma remota mediante bots en lugar de humanos, por ejemplo.
Y también puede detectar comportamientos sospechosos por parte de personas internas corruptas, un elemento clave en muchas operaciones de lavado de dinero.
“El uso de la IA elimina gran parte del riesgo de que las personas pasen por alto deliberadamente actividades sospechosas”, dice Adam Williamson, jefe de estándares profesionales de la Asociación de Técnicos de Contabilidad (AAT) del Reino Unido, un cuerpo profesional encargado de ayudar a los contadores a evitar el lavado de dinero.
Muchos de los bancos más grandes del mundo se han visto envueltos en escándalos de lavado de dinero en los últimos años.
A principios de este año, el gigante bancario suizo UBS recibió una multa de 3.700 millones de euros después de ser declarado culpable de ayudar a los clientes adinerados de Francia a ocultar miles de millones de euros a las autoridades fiscales y lavar las ganancias. Está apelando contra la decisión.
El año pasado, el banco holandés ING pagó € 775 millones por no haber detenido a los delincuentes que lavaban dinero a través de sus cuentas.
Y el jefe de Danske Bank se vio obligado a renunciar por un escándalo de lavado de dinero de 200 mil millones de euros que afectó a su sucursal de Estonia.
También en Letonia, el tercer banco más grande del país, ABLV Bank AS, se liquidó luego de que las autoridades estadounidenses lo acusaran de lavado de dinero a gran escala que había permitido a sus clientes violar las sanciones por armas nucleares contra Corea del Norte.
Amnistía Internacional puede procesar montañas de datos en tiempo real (correos electrónicos, llamadas telefónicas, informes de gastos) y detectar patrones de comportamiento que los seres humanos pueden no notar en un grupo bancario global.
Una vez que el sistema ha aprendido patrones de comportamiento legítimos, puede detectar más fácilmente la actividad dudosa y aprender de eso.
Los reguladores de todo el mundo están fomentando la nueva tecnología, tal vez en reconocimiento de que están perdiendo la batalla.
El director de la Red de Ejecución de Delitos Financieros de los Estados Unidos (FinCEN), Kenneth A. Blanco, dice: “Las instituciones financieras han mejorado su capacidad para identificar clientes y monitorear transacciones mediante la experimentación con inteligencia artificial y aprendizaje automático.
“FinCEN fomenta estas y otras innovaciones relacionadas con los servicios financieros”.
Empresas tecnológicas de inteligencia artificial, como ThetaRay, LexisNexis Risk Solutions y Refinitiv, ofrecen a las empresas herramientas para abordar el lavado de dinero, pero existe la preocupación de que esto presente sus propios problemas.
“Si las organizaciones están comprando AI en el mercado, ¿cómo pueden convencer a los reguladores de que tienen el control de ella?” pregunta Adam Williamson de la AAT.
Y a pesar de que la inteligencia artificial puede detectar anomalías cuando se analizan grandes cantidades de datos, solo es tan eficaz como la información que se alimenta.
Por lo tanto, existe un creciente reconocimiento de la necesidad de que los bancos, las instituciones financieras, los gobiernos y los organismos encargados de hacer cumplir la ley compartan más información.
“Europol está diseñado para operar en sociedad con las agencias de aplicación de la ley, los departamentos gubernamentales y otras partes interesadas”, dice el director ejecutivo adjunto de la agencia, Wil van Gemert.
“Abrazamos la idea de inteligencia colectiva”.
Mark Hayward, miembro de la nueva Junta Estratégica de Delitos Económicos del Reino Unido, establecido en enero, dice: “El intercambio de datos es una de nuestras principales prioridades”.
Y la legislación tiene que mantenerse al día con las últimas tendencias en servicios financieros que los delincuentes pueden explotar.
Los terroristas detrás del ataque a la camioneta Nice 2016, por ejemplo, pagaron los vehículos con una tarjeta prepaga para aprovechar el anonimato que estas tarjetas le brindan al usuario.
Por esta razón, la quinta Directiva de la Unión Europea contra el lavado de dinero, introducida el año pasado, incluye las monedas digitales y las tarjetas prepagas por primera vez.
Dado que los delincuentes parecen estar ganando, cualquier herramienta que pueda ayudar a abordar el problema seguramente debe ser bienvenida.
ALD/BBC
