Finanza, l'intelligenza artificiale può aiutare a individuare frodi e riciclaggio di denaro: la proposta di una start-up norvegese

Le banche e le istituzioni finanziarie si trovano ad affrontare un numero crescente di frodi e di riciclaggio di denaro e di conseguenza la necessità di adeguarsi a un inasprimento delle normative finanziarie.

Secondo l'Interpol tuttavia, nonostante una spesa aumentata fino al 10 per cento in alcuni Paesi per individuare i crimini finanziari, il settore riesce a rilevare solo il 2 per cento circa dei flussi illegali di denaro.

Alcuni ritengono che l'intelligenza artificiale (AI) possa contribuire ad alleviare il problema.

In Norvegia, la start-up fintech Strise ha costruito una piattaforma di intelligenza artificiale che analizza i registri pubblici e i mezzi di informazione per segnalare potenziali rischi di riciclaggio di denaro in tempo reale.

L'obiettivo è verificare le richieste di apertura di conti presso le istituzioni finanziarie soggette alla legislazione europea antiriciclaggio come banche, compagnie assicurative e servizi di pagamento.

Sostituzione di un processo che richiede molto tempo e lavoro

Se avete mai aperto un conto bancario online, vi sarà stato chiesto di inserire dati come l'indirizzo e l'occupazione e di aggiornarli una volta all'anno. Questo fa parte del processo Know Your Customer (Kyc), un requisito legale volto a verificare chi sono i clienti e da dove proviene il loro denaro.

Tradizionalmente, tali controlli si basano su team di analisti che setacciano database, documenti societari e notizie per confermare la proprietà, tracciare connessioni e individuare potenziali rischi. Questi check però sono costosi e lenti.

"Ora è possibile disporre di un'intelligenza artificiale che recupera le informazioni e le mette insieme in un modo completamente nuovo", ha dichiarato a Euronews Next Marit Rødevand, cofondatrice e amministratrice delegata (ad) di Strise.

"Se si riesce a individuare un'azienda losca al momento dell'onboarding, si può evitare che ottenga un conto bancario", ha aggiunto Rødevand.

Il sistema di intelligenza artificiale di Strise identifica automaticamente i segnali di allarme, come i legami con persone sottoposte a sanzioni, giurisdizioni ad alto rischio o figure politicamente connesse che potrebbero essere "vulnerabili alla corruzione", spiega Robin Lycka, solution architect di Strise.

Il timore di incappare in funzionari corrotti o oligarchi russi

Strise afferma che gli istituti finanziari che utilizzano la sua piattaforma sono stati in grado di identificare le aziende ad alto rischio in modo più efficiente, aumentando la loro capacità di gestione dei casi fino a dieci volte senza aggiungere personale.

In una dimostrazione, Strise ha provato che in un portafoglio di società si potevano rilevare red flags su una possibile proprietà di oligarchi russi.

"Con queste informazioni, è possibile scegliere a livello se completare o meno l'onboarding con la classificazione del rischio calcolato", prosegue Lycka.

In un altro caso, il sistema ha segnalato una società con sede in Estonia associata a due persone condannate per una delle più grandi frodi di criptovalute della storia, pari a 560 milioni di dollari (480 milioni di euro).

La piattaforma è anche in grado di generare rapporti delle sue scoperte, utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni (Llm) per compilare i documenti di rischio obbligatori per legge, un compito che richiede tipicamente ore di lavoro manuale.

"Ciò che mi fa sperare", ha detto l'ad Rødevand, "è che possiamo liberare risorse per contribuire a fermare il crimine finanziario e a prevenire le frodi".

"Ci sono così tanti casi nei media e storie personali di vite devastate da questo tipo di crimini. E io voglio davvero contribuire a cambiare questa situazione", ha aggiunto l'ad.

L'Unione Europea sta allestendo a Francoforte un'autorità antiriciclaggio (Amla) e una direttiva a livello europeo che entrerà in vigore nel 2027 "per combattere il riciclaggio di denaro e il finanziamento del terrorismo".

La riforma introduce una "nuova area di responsabilità", ha dichiarato a Euronews Next Stanislaw Tosza, professore associato di Compliance e Law Enforcement presso l'Università del Lussemburgo.

"La portata sempre più ampia degli obblighi antiriciclaggio, unita al crescente rischio di sanzioni in caso di non conformità, rende l'Ia uno strumento interessante per le entità obbligate che cercano di gestire queste crescenti responsabilità", ha dichiarato Tosza.

Secondo il docente, ai sensi della legge europea sulla protezione dei dati, è necessario un certo grado di supervisione umana "quando i sistemi automatizzati prendono decisioni che hanno un impatto significativo sulle persone".

Strise afferma che i clienti della sua nuova piattaforma sono riusciti a ridurre del "30-40 per cento i falsi positivi", cioè quando un sistema segnala qualcosa come sospetto anche se è del tutto legittimo,

"Questo significa molto meno lavoro manuale per gli analisti che altrimenti passerebbero ore a rivedere inutili avvisi di rischio invece di individuare i rischi reali e combattere il crimine finanziario", ha dichiarato Lars Lunde Birkeland, responsabile del marketing di Strise, a Euronews Next.

Ma gli esperti avvertono che se da un lato l'automazione può ridurre il numero di falsi positivi, dall'altro può rendere gli errori più difficili da individuare o da contestare.

"L'integrazione dell'IA in questi processi decisionali riduce ulteriormente la trasparenza: potrebbe diventare ancora più difficile per le persone interessate comprendere le basi di tali valutazioni o contestarle efficacemente", ha affermato Tosza dell'Università del Lussemburgo.