Numa demonstração, a empresa norueguesa Strise revelou uma carteira de empresas na qual surgiam sinais de alerta sobre uma possível propriedade de um oligarca russo.
Os bancos e as instituições financeiras estão a enfrentar uma onda crescente de fraudes e de branqueamento de capitais, bem como uma pressão cada vez maior para se manterem a par de regulamentos financeiros cada vez mais rigorosos.
Apesar do aumento das despesas até 10% por ano em alguns mercados avançados entre 2015 e 2022, o setor financeiro deteta apenas cerca de 2% dos fluxos globais de crimes financeiros, de acordo com a Interpol.
Atualmente, há quem acredite que a inteligência artificial (IA) pode ajudar a aliviar o fardo.
Na Noruega, a empresa de fintech Strise criou uma plataforma de IA que analisa registos públicos e relatórios dos meios de comunicação social para assinalar potenciais riscos de branqueamento de capitais em tempo real.
O agente de IA foi concebido para examinar novos pedidos de abertura de contas em instituições financeiras sujeitas à legislação europeia contra o branqueamento de capitais, como bancos, companhias de seguros e serviços de pagamento.
Substituir um processo moroso e trabalhoso
Se alguma vez abriu uma conta bancária online, foi-lhe pedido que preenchesse dados como a sua morada e profissão e que os atualizasse uma vez por ano. Isto faz parte do processo Know Your Customer (KYC), um requisito legal concebido para verificar quem são os clientes e de onde vem o seu dinheiro.
Tradicionalmente, as verificações KYC dependem de equipas de analistas de conformidade que analisam bases de dados, registos de empresas e relatórios de notícias para confirmar a propriedade, identificar ligações e detetar potenciais riscos.
Estas verificações destinam-se a impedir que os criminosos utilizem bancos legítimos para movimentar dinheiro sujo.
Mas são lentas e dispendiosas.
"Agora podemos ter uma IA que recupera informação e a junta de uma forma totalmente nova", disse Marit Rødevand, co-fundadora e CEO da Strise, à Euronews Next.
"Se conseguirmos identificar uma empresa duvidosa no momento da integração, podemos impedir que ela tenha uma conta bancária, que seja integrada em soluções financeiras", acrescentou.
O sistema de IA da Strise identifica automaticamente sinais de alerta, como ligações a indivíduos sancionados, jurisdições de alto risco ou figuras politicamente ligadas que podem ser vulneráveis à corrupção.
Por exemplo, os analistas que usam este sistema podem ver sinais de alerta em indivíduos em listas de sanções e políticos que podem ser "altamente influentes" ou "mais suscetíveis à corrupção" e "lavagem de dinheiro", de acordo com Robin Lycka, um arquiteto de soluções da Strise.
Oligarcas russos
A Strise afirma que as instituições financeiras que utilizam a sua plataforma têm conseguido identificar e recusar empresas de alto risco de forma mais eficiente, aumentando a sua capacidade de tratamento de casos até dez vezes sem aumentar o pessoal.
Numa demonstração, a Strise revelou uma carteira de empresas onde surgiram sinais de alerta sobre uma possível propriedade de um oligarca russo.
"Assim que tivermos essa informação, podemos escolher, a nível da carteira, se queremos ou não completar a integração com a classificação de risco calculada", disse Lycka.
Em outro portfólio, o sistema sinalizou uma empresa sediada na Estónia associada a dois indivíduos que foram condenados por uma das maiores fraudes de criptomoeda da história, no valor de 560 milhões de dólares (480 euros).
A plataforma também pode gerar relatórios e resumos de suas descobertas, usando modelos de linguagem ampla (LLMs) para compilar narrativas de risco para registros regulatórios, uma tarefa que anteriormente exigia horas de escrita manual.
"O que me deixa esperançada é o facto de podermos ter um impacto real, deixando de nos limitarmos a verificar a conformidade e passando a libertar recursos para ajudar a travar a criminalidade financeira e a prevenir a fraude", afirmou Rødevand.
"Há tantos casos nos meios de comunicação social e histórias pessoais de vidas devastadas por este tipo de crimes. E eu quero verdadeiramente que ajudemos a mudar isso", acrescentou.
A União Europeia está atualmente a finalizar, em Frankfurt, a criação de uma Autoridade Anti-Branqueamento de Capitais (AMLA) e de uma diretiva comunitária que deverá entrar em vigor em 2027 "para combater o branqueamento de capitais e o financiamento do terrorismo".
Stanislaw Tosza, professor associado de Compliance e Aplicação da Lei na Universidade do Luxemburgo, disse à Euronews Next que a reforma traz uma "nova área de responsabilidade".
"O âmbito cada vez mais alargado das obrigações de combate ao branqueamento de capitais (AML), combinado com o risco crescente de sanções por incumprimento, torna a IA uma ferramenta atrativa para as entidades obrigadas que procuram gerir estas responsabilidades crescentes", disse Tosza.
Acrescentou que, ao abrigo da legislação da UE em matéria de proteção de dados, é necessário um certo grau de supervisão humana "quando os sistemas automatizados tomam decisões que afetam significativamente as pessoas".
A Strise afirma que os seus clientes conseguiram reduzir os falsos positivos, ou seja, quando um sistema assinala algo como suspeito mesmo que seja completamente legítimo, em "30 a 40 por cento com a monitorização automatizada dos clientes".
"Isto significa muito menos trabalho manual para os analistas que, de outra forma, passariam horas a rever alertas de risco desnecessários, em vez de detetarem o risco real e combaterem o crime financeiro", afirmou Lars Lunde Birkeland, CMO da Strise, em comunicado à Euronews Next.
Mas os especialistas alertam que, embora a automatização possa reduzir o número de falsos positivos, também pode tornar os erros mais difíceis de detetar ou contestar.
"A integração da IA nestes processos de tomada de decisão reduz ainda mais a transparência: pode tornar-se ainda mais difícil para as pessoas afetadas compreenderem a base dessas avaliações ou contestá-las eficazmente", afirmou Tosza.