IA generativa é risco e solução para combater o crime financeiro

Da Redação
23/08/2023

As ameaças geradas com base no uso de ferramentas de IA generativas, como ChatGPT e tecnologias relacionadas, agora são consideradas um grande desafio para os profissionais de combate à lavagem de dinheiro, mais até do que as regulamentações, as transações ilícitas usando criptomoedas e blockchain.

Os dados constam do relatório The State of Global Anti Money Laundering Compliance Report 2023 da Feedzai, empresa de ciência de dados que desenvolve ferramentas de aprendizado de máquina em tempo real para identificar transações de pagamento fraudulentas. A fornecedora entrevistou centenas de profissionais de compliance do setor para compilar o estudo.

De acordo com o documento, ao mesmo tempo em que as ferramentas de IA generativa são extremamente eficazes no combate ao crime financeiro, elas também podem ser usadas como uma ameaça talentosa e competente às empresas.

Quase metade (46%) dos profissionais de combate à lavagem de dinheiro entrevistados disseram estar preocupados com técnicas para ocultação da origem irregular  de dinheiro cada vez mais sofisticadas, que incluem IA generativa. Grandes modelos de linguagem podem ser usados ​​para tornar os processos de lavagem de dinheiro mais eficientes para criminosos financeiros, ajudando, por exemplo, a criar empresas, faturas, registros e demonstrações financeiras falsas, encontrar brechas na legislação e até mesmo gerar contas offshore nas quais esconder o dinheiro ilegal.

Apesar dessa preocupação, um terço (33%) dos profissionais de combate à lavagem disse que a IA e a aprendizagem de máquina são o método mais eficaz para prevenir o “branqueamento” de capitais. Daqueles que já usam a tecnologia, 60% disseram que ela ajudou a impulsionar a eficiência nos processos de combate à lavagem de sua organização.

Na verdade, já em 2018, a Rede de Repressão a Crimes Financeiros (FinCEN) dos EUA sinalizou que a IA poderia ser usada para reduzir o custo de conformidade e aprimorar o gerenciamento de risco de lavagem de dinheiro. As ferramentas de IA generativa podem ser usadas, por exemplo, para otimizar pesquisas de dados e identificar pessoas mal-intencionados, gerar cenários do tipo “e se” e até mesmo como auxílio de treinamento para equipes de risco, entre outras coisas.

O principal especialista no combate à lavagem de dinheiro da Feedzai, Nick Parfitt, observa que os bancos têm uma grande quantidade de dados que podem ser usados ​​para proteger melhor seus clientes e negócios. “Os fraudadores estão capitalizando tecnologias de rápido desenvolvimento para enganar os programas de combate à lavagem de dinheiro existentes, em muitos casos usando IA generativa a seu favor”, acrescentou. “Nosso último relatório reitera a demanda dos profissionais para que suas organizações adotem IA em combinação com percepção humana como uma arma defensiva para melhorar seu processo de conformidade e eficiências”, completa.

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A pesquisa revela ainda que  53% dos profissionais de combate à lavagem de dinheiro disseram que a maioria das atividades para esconder a origem irregular ou fraudulenta de dinheiro que encontram está ligada a criptomoedas. Por outro lado, 60% dos entrevistados disseram já perceber efeitos positivos na geração de eficiência em seus processos de combate ao “branqueamento” de capitais e 51% disseram que as veem como um elemento crítico para futuros programas de combate à lavagem de dinheiro.

Parfitt disse que os fraudadores estão capitalizando tecnologias de rápido desenvolvimento para enganar os programas de combate à lavagem de dinheiro existentes, em muitos casos usando IA generativa a seu favor. Nosso último relatório reitera a demanda dos profissionais de combate à lavagem de dinheiro para que suas organizações adotem IA em combinação com percepção humana como uma arma defensiva para melhorar seu processo de conformidade e eficiências.

“Bancos e instituições financeiras possuem uma grande quantidade de dados que podem usar para proteger melhor seus clientes e negócios. Ao adotar uma abordagem de RiskOps, eles podem fazer bom uso desses dados, criando uma visão de 360 ​​graus do risco do cliente que aborda todo o ciclo de vida do crime financeiro e da conformidade, ajudando a deter os criminosos antes que eles possam causar qualquer dano”, finalizou Parfitt.

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