A digitalização do combate à lavagem de dinheiro na América Latina está forçando as equipes de risco a redesenhar seus modelos de detecção de identidade para incluir milhões de adultos que operam fora do sistema formal.
É inegável que a tecnologia inclui milhões no sistema financeiro, mas também abre novas portas à fraude ou à exploração de máfias para lavar dinheiro.
“Para nós que trabalhamos com perfis de risco com scoring de risco de identidade, enfrentamos o desafio de construir mecanismos de prevenção para pessoas que não têm empregos registrados ou não possuem qualificações no sistema tradicional. Esse é outro grande desafio: como construímos informações de qualidade?” diz Manu Hersch, especialista em conformidade da carteira fiat-cripto Lemon Cash para Peru e Argentina.
Em seu processo de know your customer (KYC) em ambos os países, a carteira usa ferramentas de inteligência artificial (IA) para validar a identidade de seus usuários. Eles podem detectar sinais sutis de fraude, como biometria assistida ou capturas de fotos em locais incomuns. Quando analisadas em conjunto, essas indicações revelam padrões de risco de identidade.
“Se você vir nove fotos de usuários com o mesmo plano de fundo, poderá detectar uma fazenda de mulas”, explica Hersch, referindo-se aos usuários que fazem o onboarding em nome de outras pessoas.
Eles também usam IA para realizar pesquisas de código aberto mais profundas (OSINT, na sigla em inglês para open-source intelligence), que se referem à análise de informações públicas disponíveis na internet, como mídias sociais, registros públicos ou fóruns, para detectar sinais de fraude e validar identidades.
“O ChatGPT tem um modelo chamado ‘Investigar minuciosamente’, que, com alguns dados do usuário que fornecemos, em ambientes controlados, varre a internet e encontra publicações no Facebook, associações com outras pessoas, empresas associadas a esses usuários. Essas soluções nos levaram muito tempo na época; agora, podemos fazer isso em questão de minutos”, diz Hersch.
Mais estratégia que tecnologia
Embora a tecnologia possa acelerar os processos, ela não substitui uma estratégia bem definida. Para que as soluções de prevenção funcionem, as instituições devem partir de uma compreensão clara de seus riscos, canais expostos e dados disponíveis.
“Muitas vezes, pensa-se que a tecnologia é uma silver bullet ou algo mágico para identificar a lavagem de capitais, mas há muitos processos que têm de trabalhar em conjunto numa instituição para o identificar”, alerta Alyssa Iyer, diretora de produto para prevenção de lavagem de dinheiro da Lynx Tech.
Ele acrescenta que a eficácia de qualquer ferramenta depende de quão bem ela é treinada e alinhada com os riscos reais do negócio. Sem uma definição precisa do que deve ser controlado, a tecnologia não tem capacidade para melhorar a prevenção.
A indústria precisa integrar a tecnologia em modelos de risco sólidos, com dados, conhecimento de qualidade do cliente (KYC) e regras que permitam crescer sem perder a precisão no alerta de riscos.
“A tecnologia precisa ser treinada com modelos e regras que realmente respondam ao risco, não apenas para check the box da conformidade”, diz Iyer.