Od pewnego czasu Unia Europejska wprowadza nowe regulacje mające na celu zwiększenie skuteczności przeciwdziałania tego typu przestępstwom, a także nakładające na instytucje finansowe określone obowiązki dotyczące monitoringu klientów i transakcji. Celem nowych regulacji jest podniesienie poziomu bezpieczeństwa europejskiego systemu finansowego w obszarze prania pieniędzy i przeciwdziałania terroryzmowi oraz dostosowanie metod działania do zmieniającego się otoczenia. IV Dyrektywa AML (Anti-Money Laundering), która po przełożeniu na lokalne regulacje prawne, niedługo zacznie obowiązywać również w Polsce, zwiększa znaczenie analizy danych w ocenie ryzyka związanego z praniem pieniędzy.

Narodowy Bank Polski definiuje pranie brudnych pieniędzy  jako działanie zmierzające do wprowadzenia do legalnego obrotu pieniędzy lub innych wartości majątkowych uzyskanych z nielegalnych źródeł, bądź służących do finansowania nielegalnej działalności. Według danych GIIF (Głównego Inspektoratu Informacji Finansowej) z roku na rok zjawisko prania pieniędzy w Polsce narasta. Każdego roku odnotowywany jest wzrost liczby raportowanych transakcji oraz zawiadomień do prokuratury.

Czytaj także: O co chodzi w dyrektywie PSD II?

Niedopełnienie zobowiązań, zarówno wewnętrznych jak i międzynarodowych, może skutkować dotkliwymi karami. Przekonały się o tym m.in. banki HSBC, BNP Paribas czy JP Morgan, płacąc rządowi amerykańskiemu w ciągu ostatnich pięciu lat niemal 13 miliardów dolarów grzywny.

Jak systemy AML wspierają walkę z praniem pieniędzy

Instytucje finansowe, kontrolne oraz organy ścigania dysponują systemami AML, które wspierają walkę z praniem pieniędzy. Identyfikacja podejrzanych transakcji odbywa się w oparciu o szereg różnych przesłanek, takich jak częstotliwość transakcji, wielkość konkretnych kwot czy kraj z lub do którego przekazywane są środki finansowe. Dodatkowo analizowane są także listy sankcyjne, na których znajdują się osoby, które w przeszłości dokonywały przestępstw finansowych.

Scenariusze, według których postępują przestępcy są bardzo zróżnicowane, a ich wykryciu służą określone reguły zachowań. Większość obecnie wykorzystywanych systemów to rozwiązania statyczne, które generują znaczne ilości fałszywych powiadomień. Dodatkowo tego typu rozwiązania są mało skuteczne w wykrywaniu operacji wykonywanych przez zorganizowane grupy przestępcze oraz organizacje terrorystyczne. Ich przedstawiciele doskonale znają schematy działania systemów AML i sposoby, aby je obejść.

Analityka pozwala podjąć optymalną decyzję w ciągu milisekund

Największe wyzwanie wiąże się z potrzebą ciągłego dostosowywania systemów AML do zmieniających się schematów działania przestępców. Z pomocą przychodzą zaawansowane metody analityczne.

Czytaj także: Rekordowy kwartał BLIKA

Większość systemów, które funkcjonują obecnie w bankach i instytucjach finansowych wykorzystuje jedynie statyczne profile działające w oparciu o historię transakcji, co w obecnych czasach nie jest wystarczającą metodą przeciwdziałania praniu pieniędzy i generuje znaczny odsetek fałszywych alarmów. Najnowsze rozwiązania wykorzystują metody hybrydowe, w których scenariusze budowane są przy wsparciu zaawansowanej analityki. Co więcej dzięki technologii in-memory analizy i symulacje na dużych wolumenach danych mogą być wykonywane w ciągu minut a nie, jak to miało miejsce wcześniej, godzin czy dni – tłumaczy Marcin Nadolny, Lider Zespołu Fraud Intelligence w SAS Polska.

Dzięki wykorzystaniu systemów analitycznych i technologii machine learning instytucje finansowe są w stanie precyzyjnie określać, które transakcje mają znamiona prania pieniędzy i kwalifikują się do zaraportowania do GIIF. Pozwala to ograniczać tzw. fałszywe alarmy (false positives), co z kolei przekłada się na redukcję kosztów związanych z nakładem pracy potrzebnym do ich zweryfikowania. W przypadku monitoringu transakcji pod kątem sankcji, kluczowe są dokładność i czas oceny. Musi ona nastąpić zanim dojdzie do transferu środków pieniężnych, dlatego niezbędne jest zastosowanie technologii, która z wykorzystaniem fuzzy-matchingu i analityki pozwoli jak najprecyzyjniej (znacznie ograniczając ryzyko false positives) ocenić daną transakcję w czasie rzeczywistym, czyli w ciągu milisekund od jej zlecenia.

Identyfikacja działań terrorystów w oparciu o analizę danych finansowych

SAS stawia na innowacje i poza rozwiązaniami do przeciwdziałania praniu pieniędzy, w ramach współpracy z byłymi oficerami Scotland Yardu, stworzył rozwiązanie do wykrywania komórek terrorystycznych w oparciu o analizę danych finansowych.

Czytaj także: Finansiści jutra nie będą księgowymi

Poprzez analizę danych gromadzonych przez instytucje finansowe są one w stanie wykryć niepokojące zdarzenia, powiązać je ze sobą i wygenerować odpowiednie powiadomienia. Dzięki umiejętnemu zastosowaniu technik analitycznych możliwe jest odpowiednio wczesne przerwanie działań nieuchronnie prowadzących do organizacji ataku terrorystycznego – dodaje Marcin Nadolny.

Najnowsze trendy i rozwiązania oraz praktyczne wskazówki w zakresie wdrożenia IV Dyrektywy AML będą prezentowane podczas konferencji „Przeciwdziałanie praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu (AML/CTF)”, która odbędzie się 7 czerwca 2017 roku w SAS Innovation Hub w Warszawie.