Como a análise de dados pode ajudar a prevenir a lavagem de dinheiro

Uma preocupação latente das empresas brasileiras está relacionada a ameaças de fraudes constantes. Afinal, uma tentativa de fraude ocorre a cada 8 segundos no Brasil, de acordo com um levantamento da Serasa Experian. 

O avanço da tecnologia impactou ainda mais esse cenário. A exposição aumentou, mas as ferramentas de combate também! 

Novas portas de ameaças surgiram: desde crimes cibernéticos até financeiros. Mas os avanços também trouxeram importantes soluções de prevenção à fraude, no intuito de ajudar as empresas a criarem estratégias mais efetivas para manter a saúde do negócio. 

Dentre as preocupações, a lavagem de dinheiro é um dos crimes financeiros que exige das empresas uma atenção redobrada, pois é utilizada para esconder a origem de recursos obtidos de forma ilícita, como corrupção, tráfico de drogas e outras atividades criminosas. 

Por isso, identificar e gerenciar os riscos de forma preventiva é essencial para evitar prejuízos futuros. Além de se tornar de extrema importância para manter-se atualizado diante das exigências da legislação brasileira. 

É diante desse contexto que a tecnologia veio para impactar positivamente: com análise de dados, é possível agir preventivamente e evitar muitos riscos financeiros. 

Fique por dentro de tudo ao longo deste artigo!

Identificação de transações suspeitas para prevenir a lavagem de dinheiro

No Brasil, a Lei 12.683 de 2012 regulamentou o crime de lavagem de dinheiro, ampliando a abrangência da legislação penal. Segundo o decreto, é configurada como a dissimulação ou ocultação da origem de recursos provenientes de qualquer tipo de crime ou contravenção penal.

Por exemplo, se um cliente normalmente faz transações de pequeno valor, mas de repente começa a movimentar grandes quantias de dinheiro de forma frequente e sem uma justificativa clara, isso pode ser um indício de lavagem de dinheiro. 

A Estratégia Nacional de Combate à Corrupção e à Lavagem de dinheiro (ENCCLA), criada pelo Ministério da Justiça em 2003, também é um importante marco para unificar as várias iniciativas relacionadas ao tema e coordenar os esforços de diversos órgãos dos três poderes, MPs, sociedade civil e iniciativa privada. 

De acordo com o Ministério da Fazenda, existem três fases da Lavagem de dinheiro:

Para combater essa prática, as instituições são obrigadas a monitorar e identificar transações financeiras suspeitas que possam estar relacionadas a esse tipo de crime. 

Com análise de dados esse processo se tornará simples, ágil e preventivo. A inteligência artificial permite identificar padrões de comportamento financeiro que podem indicar atividades de lavagem de dinheiro. 

Isso é feito por meio do monitoramento de transações suspeitas e da comparação de padrões de comportamento de diferentes clientes. As realizam esse processo avaliando fatores como volume, frequência e destino dos recursos.

Uso de inteligência artificial para prevenção de fraudes 

De acordo com Daniel Kabata, Gerente de Riscos e Prevenção a Fraudes no Pagar.me, no episódio “Prevenção a fraudes com decisões data-drive” do nosso podcast Smart Data Talks:

“Acabamos precisando de soluções mais robustas: boas análises de dados e modelos de machine learning muito bem treinados para justamente conseguir detectar esses outros diversos comportamentos. Hoje não conseguimos desassociar uma área de prevenção a fraudes com a área de tecnologia”Ou seja, o uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina é poderoso para evitar riscos. Isso porque os sistemas identificam padrões ainda mais complexos e que aprendem com o tempo, melhorando a precisão das análises. 

Assim, as empresas conseguem detectar transações suspeitas de forma mais rápida e precisa, reduzindo as chances de fraudes e prejuízos para clientes e parceiros.

Uma das principais vantagens do uso de IA na prevenção de fraudes é a capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real. Além disso, também pode ser utilizada para analisar o perfil dos clientes e identificar possíveis riscos de fraude.

Veja como a tecnologia pode ajudar na prevenção a fraudes:

• Detecção de padrões de comportamento suspeitos: ao analisar milhões de dados sobre transações suspeitas, é possível detectar padrões de comportamento, que podem indicar atividades fraudulentas. Assim, a IA pode gerar alertas de atividades atípicas para que as empresas possam agir rapidamente.
• Análise de perfil dos clientes: a análise de dados comportamentais dos clientes pode ajudar a identificar mudanças repentinas em seus padrões de uso. Esses comportamentos podem ser indicativos de uma fraude e, com a ajuda da IA, as instituições financeiras podem agir rapidamente para evitar prejuízos.
  
  
• Análise de imagens e vídeos: com treinamento de máquina, é possível detectar atividades suspeitas em imagens e vídeos, como um saque de dinheiro em um caixa eletrônico com um dispositivo de skimming instalado. Essa tecnologia pode ajudar a prevenir fraudes em caixas eletrônicos e também a identificar possíveis suspeitos.
  
  
• Identificação de solicitações fraudulentas de empréstimos e cartões de crédito: a IA pode ser utilizada para analisar diversos fatores, como histórico de crédito, dados pessoais e informações financeiras, para determinar se uma solicitação de empréstimo ou cartão de crédito é legítima ou se há indícios de fraude

Tipos de lavagem de dinheiro 

As técnicas empregadas pelos infratores para dissimular a origem do dinheiro obtido de atividades ilícitas são denominadas "tipologias de lavagem de dinheiro". 

Em geral, como o processo de transformação do "dinheiro sujo" em "dinheiro aparentemente limpo" envolve diversas transações financeiras e comerciais interligadas, muitas vezes várias tipologias são utilizadas em uma mesma operação.

Algumas das tipologias mais conhecidas incluem:

• Empresa de Fachada: uma entidade legalmente constituída, que participa do comércio legítimo, é utilizada para contabilizar recursos oriundos de atividades ilícitas.
  
  
• Empresa Fictícia: empresa constituída apenas documentalmente (somente no papel). Diferentemente da empresa de fachada, a empresa fictícia não tem nenhuma atividade econômica e é utilizada para contabilizar recursos provenientes do crime.
  
  
• Laranja: agente intermediário que efetua em seu nome, por ordem de terceiros, transações comerciais ou financeiras, ocultando a identidade do real agente ou beneficiário. 
  
  
• Importações e Exportações Fraudulentas: faturas de importação e exportação são emitidas com valor superior ao da transação. A diferença é paga com valores de origem ilícita.
  
  
• Venda Fraudulenta de Imóveis: imóveis são comprados com recursos de origem ilícita, por valores oficialmente menores que os valores efetivamente pagos.Depois, são vendidos pelo valor de mercado e o lucro gerado é utilizado para justificar a origem do dinheiro.
  
  
• Contrabando de Moeda: dinheiro em espécie é transportado fisicamente para outros países, por meio de artifícios que permitam sua ocultação.
  
  
• Mescla: recursos ilícitos são misturados, mesclados, com recursos de origem legítima de uma empresa.

Como o PRODUTO ZOOX pode ajudar

Através de APIs seguras e escaláveis e da validação e a interpretação de informações passadas e atuais de clientes usando Inteligência Artificial, Analytics, Machine Learning e Data Science, sua empresa pode estar mais segura diante das fraudes financeiras. 

Aqui na Zoox, contamos com o Zoox Intelligence, a plataforma mais completa de Data Science e Analytics do mercado, que pode te ajudar a criar estratégias mais eficientes para manter a saúde do seu negócio e evitar riscos que prejudiquem a reputação. 

Assim, é possível utilizar algoritmos avançados e aprendizado de máquina para monitorar transações financeiras e identificar padrões suspeitos.

Além disso, o Zoox oferece uma interface amigável e personalizável, que permite que as empresas configurem alertas e relatórios de acordo com suas necessidades específicas. Isso torna a análise de dados ainda mais eficiente e adaptada às particularidades de cada empresa.