L’Intelligenza Artificiale applicata all’antiriciclaggio: Strumenti e possibilità

di Annamaria GALLO

Introduzione

Il riciclaggio di denaro rappresenta una minaccia significativa per l’integrità del sistema finanziario globale e la stabilità economica.

Con l’evolversi delle tecnologie e la crescente complessità delle transazioni finanziarie, i metodi tradizionali di contrasto al riciclaggio si trovano spesso in difficoltà nel tenere il passo con le sofisticate tecniche utilizzate dai criminali. In questo contesto, l’intelligenza artificiale (IA) emerge come uno strumento rivoluzionario nella lotta contro il riciclaggio di denaro, in grado di modificare le strategie di prevenzione e di controllo in ambito AML.

L’evoluzione tecnologica ha reso l’Intelligenza Artificiale (IA) una componente fondamentale in vari settori, incluso quello finanziario. In particolare, l’IA offre nuove e potenti possibilità per contrastare il riciclaggio di denaro, un crimine che rappresenta una minaccia significativa per l’economia globale. La complessità dello scenario viene amplificata:

1. da nuovi prodotti (per esempio le criptovalute) e
2. dai nuovi canali digitali di vendita,

che rendono necessario un progressivo rafforzamento dei propri presidi organizzativi e di controllo. 

L’integrazione dell’IA nelle pratiche di antiriciclaggio promette, infatti, di potenziare significativamente le capacità di analisi, previsione e risposta delle istituzioni finanziarie e delle autorità di regolamentazione. Tuttavia, solleva anche importanti questioni etiche e pratiche che meritano un’attenta considerazione. 

L’evoluzione dell’antiriciclaggio e le sfide attuali

Il contrasto al riciclaggio di denaro ha subito una notevole evoluzione negli ultimi decenni, passando da un approccio reattivo a uno sempre più proattivo e basato sul rischio. Tuttavia, nonostante i progressi, il settore dell’antiriciclaggio si trova ad affrontare sfide sempre più complesse, quali ad esempio:

• a) Volume e velocità delle transazioni: con la digitalizzazione del settore finanziario, il volume delle transazioni è aumentato esponenzialmente, rendendo difficile il monitoraggio manuale;

• b) Sofisticazione delle tecniche di riciclaggio: i criminali adottano metodi sempre più elaborati, sfruttando criptovalute, transazioni peer-to-peer e altri strumenti finanziari innovativi;

• c) Frammentazione dei dati: le informazioni rilevanti sono spesso disperse tra diverse istituzioni e giurisdizioni, complicando l’individuazione di pattern sospetti;

• d) Falsi positivi: i sistemi tradizionali generano spesso un alto numero di segnalazioni errate, sovraccaricando le risorse investigative;

• e) Conformità normativa: le normative antiriciclaggio sono in continua evoluzione e variano tra le diverse giurisdizioni, rendendo complessa la conformità globale;

• f) Costi operativi: l’implementazione e il mantenimento di robusti sistemi AML comportano costi significativi per le istituzioni finanziarie.

Queste sfide hanno evidenziato i limiti dei metodi tradizionali basati su regole rigide e controlli manuali, creando la necessità di soluzioni più avanzate e adattive. È in questo contesto che l’intelligenza artificiale si propone come una tecnologia potenzialmente trasformativa per il settore dell’antiriciclaggio.

L’intelligenza artificiale: un alleato potente

Ad ottobre 2021, il FATF ha pubblicato il report “Digital transformation of AML/CFT for operational agencies”, fornendo alle autorità finanziarie una guida operativa per sfruttare al meglio digital tools per rafforzare le loro attività e sottolineando l’importanza dell’analisi dei big data tramite l’intelligenza artificiale e le soluzioni tecnologiche basate sul machine learning e le altre tecnologie AI-based.

Gli strumenti di IA applicati all’AML si basano principalmente su tecniche di machine learning e analisi dei dati. Alcuni degli strumenti più comuni utilizzati in ambito antiriciclaggio includono:

1. Sistemi di monitoraggio delle transazioni: questi sistemi analizzano grandi volumi di dati sulle transazioni in tempo reale per identificare modelli sospetti e anomalie che potrebbero indicare attività di riciclaggio di denaro basate su molteplici fattori quali importo, frequenza, origine e destinazione dei fondi;
2. Know Your Customer (KYC) e Due Diligence: l’IA automatizza la raccolta e l’analisi di dati per la verifica dell’identità dei clienti e, grazie al supporto di sistemi di riconoscimento facciale e analisi biometrica, migliora l’accuratezza della verifica dell’identità;
3. Riduzione dei falsi positivi: algoritmi avanzati possono distinguere con maggiore precisione tra attività legittime e sospette, riducendo il numero di segnalazioni errate;
4. Profilazione del rischio: modelli di IA creano profili di rischio dinamici per clienti e transazioni, adattandosi in tempo reale a nuovi comportamenti e informazioni;
5. Investigazione e analisi forense: strumenti di IA assistono nell’analisi di grandi volumi di dati finanziari, comunicazioni e documenti e, mediante il ricorso a tecniche di network analysis, rivelano connessioni nascoste tra entità e transazioni sospette;
6. Screening delle sanzioni: algoritmi avanzati migliorano l’accuratezza dello screening delle liste di sanzioni, riducendo anche in tale ambito i falsi positivi;
7. Rilevamento di pattern complessi: l’IA identifica schemi sofisticati di riciclaggio che coinvolgono multiple giurisdizioni, valute e tipologie di transazioni;
8. Monitoraggio dei social media e del dark web: sistemi di IA analizzano dati non strutturati da fonti online per identificare potenziali rischi e attività sospette; 
9. Ottimizzazione dei processi di reporting: l’IA assiste nella compilazione e nell’analisi dei dati, migliorando la qualità e l’efficienza del reporting alle autorità; 
10. Compliance normativa: sistemi basati su IA monitorano continuamente le modifiche normative anche in diverse giurisdizioni, aiutando gli intermediari a mantenere la conformità;
11. Automazione dei processi: l’IA può automatizzare molte attività di routine, liberando risorse umane per compiti più complessi e strategici;
12. Analisi predittiva: utilizzando algoritmi di machine learning, questi strumenti prevedono comportamenti futuri basandosi su dati storici, aiutando a individuare possibili rischi prima che si concretizzino;
13. Analisi dei big data: l’IA può elaborare enormi volumi di dati strutturati e non strutturati in tempo reale, identificando pattern e anomalie che sfuggirebbero all’occhio umano;
14. Analisi delle reti: l’IA può mappare e analizzare complesse reti di transazioni e relazioni, scoprendo collegamenti nascosti tra entità apparentemente non correlate;
15. Analisi comportamentale: tecniche di IA avanzate possono modellare e analizzare il comportamento dei clienti, identificando deviazioni sospette dai pattern abituali;
16. Apprendimento adattivo: i sistemi di machine learning possono apprendere continuamente da nuovi dati, adattandosi rapidamente all’evoluzione delle tecniche di riciclaggio;
17. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): questa tecnologia permette l’analisi automatica di vasti archivi di documenti e comunicazioni per rilevare informazioni rilevanti su potenziali attività di riciclaggio di denaro.

Ci sono strumenti di data analysis che facilitano la rilevazione di operazioni sospette, algoritmi che supportano facilitano riconoscimento e identificazione a distanza, robotica che consente l’automatizzazione della raccolta di dati necessari per l’adeguata verifica e per le SOS; ci sono modelli deterministici di calcolo del profilo di rischio ponderando rischio soggettivo e oggettivo nonché sistemi di transaction Monitoring integrati con logiche AI che riducono i possibili falsi positivi. Particolarmente interessante, infine, la network analysis, che consente di visualizzare graficamente, in modo chiaro ed immediato, le relazioni fra soggetti analizzando l’attività dei clienti e attingendo a fonti esterne per recuperare ulteriori informazioni. 

Queste applicazioni dimostrano come l’IA stia trasformando ogni aspetto del processo AML, dalla prevenzione al rilevamento, all’investigazione e al reporting. L’integrazione di queste tecnologie permette un approccio più proattivo e sofisticato nella lotta al riciclaggio di denaro.

Tuttavia, è importante notare che l’IA non sostituisce completamente il giudizio umano, ma piuttosto lo potenzia, fornendo strumenti più sofisticati per l’analisi e il processo decisionale.

Requisiti dell’AI Act

Gli strumenti di IA possono migliorare l’efficacia e l’efficienza dei sistemi antiriciclaggio, ma la loro implementazione deve essere conforme a requisiti normativi rigorosi, come quelli delineati dall’AI Act dell’Unione Europea, il primo quadro giuridico completo sull’IA a livello mondiale.

L’AI Act dell’Unione Europea stabilisce una serie di requisiti per garantire che i sistemi di IA siano sicuri, trasparenti e conformi alle normative. Tra questi requisiti, i più rilevanti per l’antiriciclaggio sono:

Possibilità future

L’adozione dell’IA nel settore antiriciclaggio offre enormi potenzialità per migliorare la capacità delle istituzioni finanziarie di rilevare e prevenire il riciclaggio di denaro. Tuttavia, il rispetto dei requisiti normativi dell’AI Act è fondamentale per garantire che questi strumenti siano utilizzati in modo sicuro ed etico. La combinazione di tecnologie avanzate e la supervisione umana garantirà un approccio bilanciato ed efficace, contribuendo a proteggere l’integrità del sistema finanziario globale.

Conclusioni

In conclusione, l’IA rappresenta una risorsa potente nella lotta contro il riciclaggio di denaro, ma il suo utilizzo deve essere gestito con attenzione e conformità per massimizzarne i benefici e minimizzare i rischi. L’implementazione di sistemi di IA conformi all’AI Act può trasformare l’antiriciclaggio, rendendolo più preciso ed efficiente, e garantendo al contempo la trasparenza e la responsabilità necessarie. L’AI è semplicemente uno strumento al pari della carta di credito o del remote banking e non rappresenta di per sé un problema, ma una sfida ed una opportunità. Quello che fa la differenza – in questo campo come in altri – è sempre l’uso che se ne fa.

Nella lotta contro il riciclaggio ed il finanziamento del terrorismo, è necessaria un’alleanza con la tecnologia e in particolare con l’AI per modificare radicalmente il paradigma dei controlli potenziandone l’efficienza e puntando ad un utilizzo integrato delle informazioni in una prospettiva di miglioramento della qualità delle analisi.

Le opinioni espresse e le conclusioni sono attribuibili esclusivamente all’Autore e non impegnano in alcun modo la responsabilità dell’istituto di appartenenza.