Il lockdown ha costretto la criminalità organizzata a spostare i soldi in nuovi modi e la tecnologia tradizionale sta ricorrendo alle tecniche di intelligenza artificiale per tenere il passo con i sistemi di riciclaggio.
di Will Douglas Heaven
Quando le economie di tutto il mondo si sono dovute fermare all’inizio di quest’anno, non sono stati solo gli imprenditori e i consumatori a doversi adattare. I criminali hanno improvvisamente avuto un problema tra le mani. Come spostare i loro soldi? I profitti della criminalità organizzata vengono riciclati in genere attraverso attività commerciali legittime, spesso trasferendo la proprietà più volte e attraversando i confini, per evitare di lasciare tracce della fonte iniziale.
Con molte attività chiuse o con flussi di entrate inferiori al solito, tuttavia, nascondere i soldi dietro la parvenza delle normali attività è diventato più difficile. “Il denaro circola, ma non c’è nessun posto dove metterlo”, dice Isabella Chase, esperta di criminalità finanziaria presso RUSI, un think tank di difesa e sicurezza con sede nel Regno Unito.
La pandemia ha costretto le bande criminali a escogitare nuovi modi per trasferire denaro. A sua volta, questo ha aumentato la posta in gioco per i team antiriciclaggio (AML, anti money laundering) incaricati di rilevare transazioni finanziarie sospette e di rintracciarne la fonte. La chiave delle loro strategie sono i nuovi strumenti di intelligenza artificiale.
Mentre alcune istituzioni finanziarie più grandi e più datate sono state particolarmente lente nell’adattare i loro sistemi informativi basati su regole tradizionali, le nuove realtà più piccole utilizzano l’apprendimento automatico per cercare attività anomale, di qualunque tipo. È difficile valutare l’entità esatta del problema.
Secondo l’Ufficio delle Nazioni Unite contro la droga e il crimine, tra il 2 e il 5 per cento del PIL globale – tra gli 800 miliardi e i 2 trilioni di dollari – viene riciclato ogni anno. La maggior parte sfugge ai controlli. Le stime indicano che solo l’1 per cento circa dei profitti guadagnati dai criminali viene sequestrato.
I dati sono relativi al periodo precedente al covid-19. La frode è in aumento, con i timori che il contagio crei un mercato redditizio per i dispositivi di protezione o i farmaci contraffatti. Una presenza maggiore di persone online crea anche un bacino più ampio per attacchi di phishing, circolazione di droghe e altre truffe.
Il lockdown, almeno in una prima fase, ha reso più difficile nascondere i proventi. Il problema per i criminali è che molte delle migliori attività di riciclaggio di denaro sono state anche quelle più colpite dalla pandemia. I piccoli negozi, ristoranti, bar e club sono le attività prescelte perché permettono di mescolare più facilmente guadagni illeciti con entrate legali.
Con le filiali bancarie chiuse, è stato più difficile effettuare grandi depositi in contanti. Ma i criminali non sono altro che opportunisti. Con la chiusura dei normali canali di riciclaggio di denaro, ne sono stati aperti di nuovi. Grandi somme di denaro hanno ricominciato a fluire nelle piccole imprese grazie ai salvataggi operati dai governi, aprendo la strada a una serie di attività finanziarie che forniscono copertura per il riciclaggio di denaro.
Rompere le regole
Il risultato è che la tecnologia AML deve sostenere sfide più complesse. I sistemi più vecchi si basano su regole “artigianali”, come nel caso delle transazioni superiori a un certo importo che dovrebbero generare un’allerta. Ma queste regole portano a molti falsi allarmi e le transazioni criminali reali si perdono nel gran numero di casi. Più di recente, gli approcci basati sull’apprendimento automatico tentano di identificare i modelli di attività normale e di far scattare l’allarme solo quando vengono rilevati valori anomali che vengono poi valutati da controllori umani.
Questo feedback può essere utilizzato per modificare il modello di intelligenza artificiale in modo che si adegui da solo nel tempo. Alcune aziende, tra cui Featurespace, un’azienda con sede negli Stati Uniti e nel Regno Unito che utilizza l’apprendimento automatico per rilevare attività finanziarie sospette, e Napier, un’altra azienda che sviluppa strumenti di apprendimento automatico per AML, stanno sviluppando approcci ibridi in cui gli allarmi generati da un’intelligenza artificiale possono trasformarsi in nuove regole che determinano il modello complessivo.
I rapidi cambiamenti di comportamento negli ultimi mesi hanno reso evidenti i vantaggi di sistemi più adattabili. Gli enti di controllo finanziari di tutto il mondo hanno rilasciato nuove linee guida sul tipo di attività a cui i team antiriciclaggio dovrebbero prestare attenzione, ma in molti casi era troppo tardi, afferma Araliya Sammé, esperta di criminalità finanziaria presso Featurespace. “Quando arriva un cataclisma come il covid-19, in cui i modelli di pagamento di tutti cambiano improvvisamente, non si ha tempo per mettere in atto nuove regole”.
E’ necessaria una tecnologia in grado di capire quello che sta accadendo in tempi brevi, ella dice: “Altrimenti, quando hai rilevato qualcosa e avvisato le persone che hanno bisogno di sapere, i soldi sono già svaniti”. Per Dave Burns, Chief Revenue Officer di Napier, il covid-19 ha fatto scoppiare problemi presenti da tempo. “Questa pandemia è stata il punto di svolta sotto tanti punti di vista”, egli spiega. “È un campanello d’allarme che segnala la necessità di pensare in modo diverso. In molti sono stati colti alla sprovvista”.
Ma questo non significa semplicemente adottare la tecnologia più recente. Per Burns, “l’AI deve essere adattata alle singole banche o fornitori di servizi di pagamento”. La tecnologia AML ha ancora molta strada da fare. La pandemia ha rivelato crepe preoccupanti nei sistemi esistenti e questo significa che le cose potrebbero cambiare più velocemente di quanto si pensasse prima. “L’urgenza di intervenire è assoluta”, conclude Burns, “e di conseguenza il processo decisionale burocratico deve essere accelerato in modo sostanziale”.
Immagine di: Ms Tech / Getty
(rp)
