Cuál es la nueva arma contra el "pitufeo" del dinero sucio de la mafia (¿y qué tiene que ver Al Capone con este crimen?)

El lavado de dinero representa hasta el 5% del PIB mundial, es decir, US$2 billones cada año, según la Oficina de Naciones Unidas contra la Droga y el Delito.

Así que los bancos y las autoridades encargadas de aplicar la ley están recurriendo a la inteligencia artificial (AI) como herramienta para ayudar a combatir este creciente problema.

¿Funcionará?

Se conoce como "lavado de dinero" a esta práctica por la costumbre que tenía el mafioso Al Capone de esconder en lavanderías las ganancias en efectivo de sus operaciones criminales en la década de 1920.

En la práctica, el dinero "sucio" se "lava" al pasarlo por cuentas de bancos y negocios aparentemente legítimos.

Y se usa para comprar propiedades, negocios, automóviles caros, obras de arte... cualquier cosa que se pueda pagar en efectivo.

Y una de las formas en que los criminales hacen esto se conoce en jerga bancaria como "pitufeo".

Usan un software especializado para organizar una gran cantidad de pequeñas transacciones bancarias o depósitos que pasan desapercibidos en el radar de las autoridades, explica Mark Gazit, director ejecutivo de ThetaRay, un proveedor de programas de IA con sede en Israel que sirve para detectar delitos financieros.

"Una transacción de US$0,25 nunca será detectada por un humano, pero con transacciones de ese tipo pueden lavarse US$30 millones de dólares si se hace cientos de millones de veces", cuenta.

Y el dinero robado a menudo se lava para financiar más actividades delictivas.

Sin ir más lejos, una reciente estafa en cajeros automáticos le costó a los bancos de 40 países más de US$1.000 millones en total.

"Los criminales atacaron miles de cajeros automáticos y los programaron para que liberaran hasta cinco billetes en un momento determinado, digamos a las 3:00 de la mañana", cuenta Gazit

Entonces, un criminal local o "mula" recogía el dinero.

"El dinero luego se convirtió en Bitcoin y se usó para financiar la trata de personas".

A menudo, las "mulas" son reclutadas para lavar el efectivo de estas bandas a través de sus legítimas cuentas bancarias.

A cambio, reciben una cantidad de dinero.

"Las estimaciones sugieren que ni siquiera son confiscados el 1% de los fondos delictivos que fluyen a través del sistema financiero internacional", dice Colin Bell, jefe del grupo de riesgo de delitos financieros del banco HSBC.

Y, a pesar de las regulaciones más estrictas, el problema parece estar empeorando.

Aumento de los delitos financieros

Solo en Reino Unido, los informes de actividades sospechosas relacionadas con delitos financieros aumentaron un 10% en 2018, según la Agencia Nacional del Crimen.

El FBI estadounidense dijo a la BBC que trabaja en "técnicas aplicadas" para mejorar su arsenal de herramientas de lucha contra el crimen y ayudar a los investigadores a mantenerse al día con los avances en tecnología financiera, aunque lógicamente no ofrece más detalles.

Sin embargo, otras organizaciones están hablando abiertamente sobre el uso que hacen de la inteligencia artificial para combatir a quienes lavan dinero.

"La inteligencia artificial aplica el "aprendizaje automático" y puede analizar grandes cantidades de transacciones de manera rápida y efectiva", explica Bell de HSBC.

"Esta podría ser una herramienta vital para identificar actividades sospechosas".

Por esta razón, la IA es buena para detectar intentos de "pitufeo" y cuentas que se configuran de forma remota mediante bots en lugar de con personas de carne y hueso, por ejemplo.

Y también puede detectar comportamientos sospechosos por parte de personal interno corrupto, un elemento que resulta clave en muchas operaciones delavado de dinero.

"El uso de la IA elimina gran parte del riesgo de que las personas pasen por alto deliberadamente actividades sospechosas", dice Adam Williamson, jefe de estándares profesionales de la Asociación de Técnicos de Contabilidad (AAT) de Reino Unido, un cuerpo profesional encargado de ayudar a los contadores a evitar el lavado de dinero.

Algunos de los bancos más grandes del mundo se vieron envueltos en escándalos de lavado de dinero en los últimos años.

A principios de este año, el gigante bancario suizo UBS fue multado con aproximadamente unos US$4.150 millones después de ser declarado culpable de ayudar a clientes adinerados de Francia a ocultar miles de millones de euros a las autoridades fiscales y lavar los beneficios.

El banco apeló esta sentencia.

En 2018, el banco holandés ING pagó unos US$870 millones por no haber denunciado a los delincuentes que lavaban dinero a través de sus cuentas.

Y el jefe de Danske Bank se vio obligado a renunciar por un escándalo de lavado de dinero de US$224.000 millones que afectó a su sucursal de Estonia.

El tercer banco más grande de Letonia, ABLV Bank AS, fue liquidado después de que las autoridades estadounidenses lo acusaran de lavado de dinero a gran escala y de haber permitido a sus clientes violar las sanciones por armas nucleares contra Corea del Norte.

La AI puede procesar montañas de datos en tiempo real (correos electrónicos, llamadas telefónicas, informes de gastos) y detectar patrones de comportamiento que los seres humanos pueden no notar en un grupo bancario global.

Una vez que el sistema aprende patrones de comportamiento legítimos, puede detectar más fácilmente las actividades dudosas.

Los reguladores de todo el mundo están fomentando la nueva tecnología, quizá reconociendo así que están perdiendo la batalla.

"Las instituciones financieras han mejorado su capacidad para identificar clientes y monitorear transacciones mediante la experimentación con inteligencia artificial y aprendizaje automático", dijo Kenneth A. Blanco, director de FinCEN, el organismo que se encarga del cumplimiento de la ley contra los delitos financieros en Estados Unidos.

"FinCEN fomenta estas y otras innovaciones relacionadas con los servicios financieros", añadió.

Empresas tecnológicas centradas en el desarrollo de la inteligencia artificial como ThetaRay, LexisNexis Risk Solutions o Refinitiv ofrecen a las empresas herramientas para abordar el lavado de dinero, pero esto podría conllevar sus propios problemas.

"Si las organizaciones están comprando AI en el mercado, ¿cómo pueden convencerán a los reguladores de que tienen el control?" pregunta Adam Williamson, de la AAT.

Y a pesar de que la inteligencia artificial puede detectar anomalías cuando se analizan grandes cantidades de datos, solo es eficaz en función de la información que la alimenta.

Cooperación esencial

Por lo tanto, existe un creciente reconocimiento de la necesidad de que los bancos, las instituciones financieras, los gobiernos y las agencias de cumplimiento de la ley compartan más información.

"Europol está diseñado para cooperar con las agencias encargadas de velar por la ley, los departamentos gubernamentales y otras partes interesadas", dice el director ejecutivo adjunto de esta agencia, Wil van Gemert.

"Estamos a favor de que se comparta la información", dijo.

Y la legislación tiene que mantenerse al día con las últimas tendencias en servicios financieros de las que los delincuentes se podrían beneficiar.

Los terroristas detrás del ataque en Niza en 2016, por ejemplo, pagaron los vehículos del atentado con una tarjeta prepago para aprovecharse del anonimato que brindan al usuario.

Por esta razón, la quinta directiva de la Unión Europea contra el lavado de dinero, que entró en vigor el año pasado, incluyó las criptomonedas y las tarjetas prepago por primera vez.

Dado que los delincuentes parecen estar ganando la partida de momento, cualquier herramienta que pueda ayudar a abordar el problema es seguramente bienvenida.

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