Intelligenza Artificiale: il miglior alleato nella lotta al riciclaggio di denaro

Si stima che ogni anno il valore del denaro riciclato si attesti fra il 2 e il 5% del PIL globale, pari a 1-2 trilioni di dollari. Soltanto il 10% delle transazioni sospette riportate dagli istituti finanziari viene indagato dalle autorità competenti. Entro il 2020 le banche europee spenderanno più di 1 miliardo all’anno in procedure di KYC (Know Your Customer). Questi numeri danno un’idea sulla portata del fenomeno. Ma come si stanno muovendo gli istituti bancari per contrastarlo?

Le procedure di anti riciclaggio di denaro maggiormente utilizzate

Nel 2017 Alix Partners ha indagato con 361 istituti finanziari in tutto il mondo le loro procedure di anti riciclaggio e la compliance del loro sistema di sanzioni. Il quadro di sistemi di AML e di sanzioni implementati che ne è uscito è molto ampio.  La ricerca ha evidenziato delle criticità soprattutto legate ai sistemi di monitoraggio e tracciamento delle transazioni:

I sistemi di anti riciclaggio attuali sono obsoleti e poco efficaci

Abbiamo visto come gli istituti bancari stanno investendo ingenti risorse per fronteggiare il riciclaggio di denaro. Ma sono sufficienti?

1. ING in Olanda ha patteggiato il pagamento di 900 milioni di dollari per chiudere un’indagine di riciclaggio in cui era coinvolta;
2. Una ricerca indipendente ha scoperto che dal 2013 sono stati riciclati circa 30 miliardi di dollari dalla branch di Danske Bank in Estonia.
3. La banca inglese HSBC ha pagato la multa record di 1.9 miliardi di dollari per uno scandalo di riciclaggio.

Analizzando gli esempi di cui sopra e prendendo in considerazione l’opinione di diversi responsabili dei dipartimenti incaricati alla lotta contro il riciclaggio, possiamo trarre le seguenti conclusioni:

1. La digital transformation sta rivoluzionando il modo in cui operano le banche mentre le procedure AML rimangono le stesse;
2. I sistemi di core-banking sono soggetti a continui cambiamenti;
3. I gruppi criminali e terroristici sono in grado di effettuare attacchi sempre più sofisticati ai sistemi di AML;
4. La maggioranza dei sistemi di antiriciclaggio attuali sono obsoleti e basati su regole statiche.
5. Le procedure di antiriciclaggio dipendono da valutazioni soggettive effettuate da dipendenti della banca stessa.
6. Il fattore umano ha più volte dimostrato di essere inaffidabile talvolta, cadendo in errore o agendo in malafede.

L’Intelligenza Artificiale a supporto del rilevamento di frodi finanziarie

La verifica manuale rimane tuttora il principale metodo di rilevazione di casi riciclaggio. Ma questo comporta un dispendio di tempo e risorse poco efficiente. Spesso gli analisti preposti alla valutazione di presunti casi di frodi finanziarie si trovano di fronte a falsi allarmi. O viceversa non sono nelle condizioni di riconoscere un effettivo caso di riciclaggio.

Una possibile soluzione (altrettanto dispendiosa) potrebbe essere quella di ampliare il team degli analisti di frodi o di allargare il set di regole di identificazione. Ma ciò non comporterebbe necessariamente alcuna ottimizzazione del processo.

È qui che l’Intelligenza Artificiale può fare la differenza a supporto dell’attività manuale del team di analisti.

Gli algoritmi predittivi rilevano le anomalie nel comportamento del cliente, elaborano una stima del rischio e costruiscono un ranking che aiuta gli analisti a concentrarsi unicamente sui casi più sospetti.

I vantaggi per le banche sono molteplici:

1. Il processo di rilevamento di attività di riciclaggio viene ottimizzato: meno falsi allarmi, più possibilità di scoprire nuovi metodi di money laundering;
2. I costi operativi sono ridotti grazie all’automazione del processo di monitoraggio e tracciamento delle transazioni;
3. L’efficienza e la produttività del team di analisti AML aumentano;
4. Si accresce anche il valore aggiunto per gli shareholders, clienti e enti regolatori.

Le tecniche attuali di anti riciclaggio di denaro devono focalizzarsi sulla prevenzione dell’attività illecita, non solo sul rilevamento. Soltanto la sinergia fra algoritmi di Intelligenza Artificiale e fattore umano può rivoluzionare l’approccio delle istituzioni finanziarie alla lotta al money laundering. La domanda è: possono ancora gli istituti finanziari permettersi di combattere il riciclaggio di denaro senza il supporto dell’Intelligenza Artificiale?

Esattamente l’Intelligenza Artificiale applicata ai più avanzati sistemi di antiriciclaggio di denaro o Anti Money Laundering, insieme alle soluzioni di Cybersecurity più efficaci e all’avanguardia, saranno oggetto di un workshop di approfondimento organizzato da Comarch, software house globale specializzata nella progettazione di soluzioni IT per la sicurezza informatica e AML, il 17 ottobre dalle 09.30 alle 13:00 presso Copernico Isola S32.

Scopri l’agenda di Cybersecurity & AML Coffee 2019.

di Przemyslaw Drzymala
Executive Vice President of Global Sales EMEA, Financial Services Sector di Comarch