Đại dịch đã thay đổi cách tội phạm rửa tiền! Các công cụ AI đang cố gắng tìm chúng

baongocdc
Kinh tế đóng cửa đã buộc bọn tội phạm rửa tiền theo những cách mới, nhưng công nghệ cũ phát hiện rửa tiền đã thích ứng chậm hơn các kỹ thuật AI.

CashBusiness-loop.gif

MS TECH | GETTY
Khi các nền kinh tế trên toàn thế giới đóng cửa vào đầu năm nay, không chỉ các chủ doanh nghiệp và người tiêu dùng phải thích ứng. Tội phạm đột nhiên có một vấn đề phải giải quyết. Làm thế nào để di chuyển tiền của chúng?

Lợi nhuận từ tội phạm có tổ chức thường được chuyển qua các doanh nghiệp hợp pháp, thường trao đổi qua lại nhiều lần và vượt qua biên giới, cho đến khi không có dấu vết rõ ràng trở lại nguồn của nó - một quá trình được gọi là rửa tiền.

Nhưng với việc nhiều doanh nghiệp đã đóng cửa hoặc có các dòng doanh thu nhỏ hơn bình thường, việc che giấu tiền bằng cách bắt chước hoạt động tài chính hàng ngày trở nên khó khăn hơn. Isabella Chase, người làm việc về tội phạm tài chính tại RUSI, một tổ chức tư vấn quốc phòng và an ninh có trụ sở tại Vương quốc Anh, cho biết: “Tiền vẫn đến nhưng không có chỗ nào để đưa vào."

Các đại dịch đã buộc băng nhóm tội phạm phải đưa ra cách thức mới để chuyển tiền xung quanh. Đổi lại, điều này đã nâng cao tiền cược cho các nhóm chống rửa tiền (AML) có nhiệm vụ phát hiện các giao dịch tài chính đáng ngờ và theo dõi chúng trở lại nguồn của họ.

Chìa khóa cho chiến lược của họ là các công cụ AI mới. Trong khi một số tổ chức tài chính lớn nhưng cũ hơn đã chậm hơn trong việc điều chỉnh các hệ thống kế thừa dựa trên quy tắc của họ, thì các công ty nhỏ hơn, mới hơn đang sử dụng máy học để tìm ra hoạt động bất thường, bất kể đó là gì.

Thật khó để đánh giá quy mô chính xác của vấn đề. Nhưng theo Văn phòng Liên hợp quốc về Ma túy và Tội phạm, từ 2% đến 5% GDP toàn cầu tức là từ 800 tỷ đến 2 nghìn tỷ đô la theo số liệu hiện tại - được rửa mỗi năm. Hầu hết không bị phát hiện. Các ước tính cho thấy rằng chỉ có khoảng 1% lợi nhuận mà bọn tội phạm kiếm được bị thu giữ.

Và đó là trước khi covid-19 xảy ra. Gian lận gia tăng, với những lo ngại xung quanh covid-19 tạo ra một thị trường béo bở cho đồ bảo hộ hoặc thuốc giả. Nhiều người dành thời gian trực tuyến hơn cũng tạo ra một nhóm lớn hơn cho các cuộc tấn công lừa đảo và các trò gian lận khác. Tất nhiên, ma túy vẫn được mua và bán.

Đóng cửa khiến việc giấu số tiền thu được khó hơn - ít nhất là lúc đầu. Vấn đề đối với bọn tội phạm là nhiều doanh nghiệp rửa tiền tốt nhất cũng bị ảnh hưởng nặng nề nhất bởi đại dịch. Các cửa hàng nhỏ, nhà hàng, quán bar và câu lạc bộ được ưa chuộng vì chúng chứa nhiều tiền mặt, điều này khiến việc trộn lẫn các khoản thu nhập bất chính với thu nhập hợp pháp dễ dàng hơn.

Với việc các chi nhánh ngân hàng bị đóng cửa, việc tạo ra các khoản tiền gửi lớn đã khó hơn. Các dịch vụ chuyển khoản như Western Union - thường cho phép bất kỳ ai ra đường và gửi tiền ra nước ngoài - cũng đóng cửa cơ sở của họ.

Nhưng đối với bọn tội phạm thì không là gì, nếu không muốn nói là cơ hội. Khi các kênh thông thường để rửa tiền đóng cửa, các kênh mới lại mở ra. Các khoản tiền lớn đã bắt đầu chảy trở lại vào các doanh nghiệp nhỏ nhờ các gói cứu trợ của chính phủ. Điều này tạo ra một loạt các hoạt động tài chính tạo vỏ bọc cho hoạt động rửa tiền.

Kết quả là ngày càng có nhiều nhu cầu về công nghệ AML. Các hệ thống cũ hơn dựa trên các quy tắc thủ công, chẳng hạn như các giao dịch trên một số tiền nhất định sẽ đưa ra cảnh báo. Nhưng những quy tắc này dẫn đến nhiều cờ sai và các giao dịch tội phạm thực sự biến mất trong sự lộn xộn. Gần đây hơn, các phương pháp tiếp cận dựa trên máy học cố gắng xác định các mô hình hoạt động bình thường và chỉ nâng cao cờ khi phát hiện các điểm ngoại lệ. Sau đó, chúng được đánh giá bởi con người, những người từ chối hoặc phê duyệt cảnh báo.

Phản hồi này có thể được sử dụng để điều chỉnh mô hình AI để nó tự điều chỉnh theo thời gian. Một số công ty, bao gồm cả Featurespace, một công ty có trụ sở tại Hoa Kỳ và Vương quốc Anh sử dụng học máy để phát hiện hoạt động tài chính đáng ngờ và Napier, một công ty khác xây dựng các công cụ học máy cho AML, đang phát triển các phương pháp tiếp cận kết hợp trong đó các cảnh báo chính xác được tạo bởi AI có thể được biến thành các quy tắc mới định hình mô hình tổng thể.

Những thay đổi nhanh chóng về hành vi trong những tháng gần đây đã làm rõ lợi thế của các hệ thống dễ thích ứng hơn. Các nhà quản lý tài chính trên khắp thế giới đã đưa ra hướng dẫn mới về loại hoạt động mà các nhóm AML nên tìm kiếm nhưng đối với nhiều người thì đã quá muộn, Araliya Sammé, người đứng đầu tội phạm tài chính tại Featurespace, cho biết. “Khi điều gì đó giống như covid xảy ra, nơi mà các phương thức thanh toán của mọi người thay đổi đột ngột, bạn không có thời gian để đưa ra các quy tắc mới.

Bạn cần công nghệ có thể nắm bắt được nó khi nó đang diễn ra, cô ấy nói: “Nếu không thì vào thời điểm bạn phát hiện ra điều gì đó và thông báo cho những người cần biết, tiền sẽ biến mất”.

Đối với Dave Burns, giám đốc doanh thu của Napier, covid-19 đã gây ra những vấn đề âm ỉ từ lâu. Ông nói: “Đại dịch này là đỉnh điểm theo nhiều cách. “Đó là một lời cảnh tỉnh mà chúng ta thực sự cần phải suy nghĩ khác đi”.

Nhưng điều đó không chỉ có nghĩa là áp dụng công nghệ mới nhất. Burns nói: “Bạn không thể chỉ làm AI vì lợi ích của nó điều đó sẽ tạo ra rác thải. Ông nói, điều cần thiết là một cách tiếp cận dành riêng cho từng ngân hàng hoặc nhà cung cấp dịch vụ thanh toán."

Công nghệ AML vẫn còn một chặng đường dài phía trước. Burns cho biết đại dịch đã làm lộ ra những vết nứt trong các hệ thống hiện có khiến mọi người lo lắng. Và điều đó có nghĩa là mọi thứ có thể thay đổi nhanh hơn so với dự kiến.

Theo technologyreview
 
Trả lời