211service.com
Pandemien har endret hvordan kriminelle skjuler pengene sine – og AI-verktøy prøver å snuse opp
Ms Tech | Getty
Da økonomier over hele verden la ned tidligere i år, var det ikke bare Forretnings eiere og forbrukere som måtte tilpasse seg. Kriminelle hadde plutselig et problem på hendene. Hvordan flytte pengene deres?
Fortjeneste fra organisert kriminalitet går vanligvis gjennom legitime virksomheter, ofte utveksler hender flere ganger og krysser grenser, inntil det ikke er noen tydelig spor tilbake til kilden – en prosess kjent som hvitvasking av penger.
Men med mange bedrifter stengt, eller ser mindre inntektsstrømmer enn vanlig, ble det vanskeligere å skjule penger i sikte ved å etterligne dagligdagse økonomiske aktiviteter. Pengene kommer fortsatt inn, men det er ingen steder å sette dem, sier Isabella Chase, som jobber med økonomisk kriminalitet ved RUSI, en britisk-basert forsvars- og sikkerhetstenketank.
Pandemien har tvunget kriminelle gjenger til å finne nye måter å flytte penger rundt på. I sin tur har dette økt innsatsen for anti-hvitvaskingsteam (AML) som har i oppgave å oppdage mistenkelige økonomiske transaksjoner og følge dem tilbake til kilden.
Nøkkelen til deres strategier er nye AI-verktøy. Mens noen større, eldre finansinstitusjoner har vært tregere med å tilpasse sine regelbaserte eldresystemer, bruker mindre, nyere firmaer maskinlæring for å se etter unormal aktivitet, uansett hva det måtte være.
Det er vanskelig å vurdere den nøyaktige omfanget av problemet. Men ifølge FNs kontor for narkotika og kriminalitet er mellom 2 % og 5 % av globalt BNP – mellom 800 milliarder dollar og 2 billioner dollar med nåværende tall – vaskes hvert år . Det meste blir uoppdaget. Estimater tyder på at bare rundt 1 % av fortjenesten opptjent av kriminelle blir beslaglagt.
Og det var før covid-19 rammet. Svindel er oppe, med frykt rundt covid-19 som skaper et lukrativt marked for forfalsket verneutstyr eller medisiner. Flere mennesker som bruker tid på nettet skaper også et større basseng for phishing-angrep og annen svindel. Og selvfølgelig blir det fortsatt kjøpt og solgt narkotika.
Lockdown gjorde det vanskeligere å skjule inntektene - i det minste til å begynne med. Problemet for kriminelle er at mange av de beste virksomhetene for hvitvasking av penger også var de som ble hardest rammet av pandemien. Små butikker, restauranter, barer og klubber er foretrukket fordi de er kontanttunge, noe som gjør det lettere å blande sammen dårlig oppnådde gevinster med lovlige inntekter.
Med stengte bankfilialer har det vært vanskeligere å gjøre store kontantinnskudd. Bankoverføringstjenester som Western Union – som vanligvis lar hvem som helst gå inn fra gaten og sende penger til utlandet – stenger også lokalene deres.
Men kriminelle er ingenting om ikke opportunistiske. Etter hvert som de normale kanalene for hvitvasking stengte, åpnet det seg nye. Store summer har begynt å strømme inn i små bedrifter igjen takket være statlige redningspakker. Dette skaper en byge av finansiell aktivitet som gir dekning for hvitvasking.
Bryte reglene
Resultatet er at det stilles flere krav til AML-teknologi. Eldre systemer er avhengige av håndlagde regler, for eksempel at transaksjoner over et visst beløp skal utløse et varsel. Men disse reglene fører til mange falske flagg og ekte kriminelle transaksjoner går seg vill i støyen. Nylig prøver maskinlæringsbaserte tilnærminger å identifisere mønstre for normal aktivitet og heve flagg bare når uteliggere oppdages. Disse blir deretter vurdert av mennesker, som avviser eller godkjenner varselet.
Denne tilbakemeldingen kan brukes til å justere AI-modellen slik at den justerer seg over tid. Noen firmaer, inkludert Featurespace, et firma basert i USA og Storbritannia som bruker maskinlæring for å oppdage mistenkelig økonomisk aktivitet, og Napier, et annet firma som bygger maskinlæringsverktøy for AML, utvikler hybride tilnærminger der korrekte varsler generert av en AI kan gjøres om til nye regler som former den overordnede modellen.
De raske endringene i atferd de siste månedene har tydeliggjort fordelene med mer tilpasningsdyktige systemer. Finansielle regulatorer over hele verden har gitt ut ny veiledning om hva slags aktivitet AML-team bør se etter, men for mange var det for sent, sier Araliya Sammé, leder for økonomisk kriminalitet i Featurespace. Når noe som covid skjer, hvor alles betalingsmønster plutselig endres, har du ikke tid til å sette nye regler på plass.
Du trenger teknologi som kan fange det mens det skjer, sier hun: Ellers er pengene borte når du har oppdaget noe og varslet de som trenger å vite det.
For Dave Burns, inntektssjef for Napier, førte covid-19 til at langvarige problemer kokte over. Denne pandemien var vendepunktet på mange måter, sier han. Det er litt av en vekker om at vi virkelig trenger å tenke annerledes. Og, legger han til, noen av de større aktørene i bransjen har blitt tatt på flatfot.
Men det betyr ikke bare å ta i bruk den nyeste teknologien. Du kan ikke bare gjøre AI for AI sin skyld fordi det vil spy ut søppel, sier Burns. Det som trengs, sier han, er en skreddersydd tilnærming for hver bank eller betalingsleverandør.
AML-teknologi har fortsatt en lang vei å gå. Pandemien har avslørt sprekker i eksisterende systemer som gjør folk bekymret, sier Burns. Og det betyr at ting kan endre seg raskere enn de skulle. Vi ser en større grad av hastverk, sier han. Det som tradisjonelt er veldig lang, byråkratisk beslutningstaking blir akselerert dramatisk.