Jak sztuczna inteligencja pomaga w walce z praniem brudnych pieniędzy?

Pranie pieniędzy to poważny problem, który dotyka zarówno tradycyjnego systemu finansowego, jak i rynku pieniędzy cyfrowych. Według szacunków ONZ, co roku przestępcy starają się „wybielić” od 800 miliardów do nawet 2 bilionów dolarów, co stanowi 2-5% światowego PKB.

W ostatnich latach w walce z tym procederem pomaga sztuczna inteligencja, co doskonale widać głównie na rynku nowych technologii, w tym kryptowalut. Jak jednak narzędzia AI w praktyczny sposób pomagają nam w walce z przestępcami? Odpowiedzi na to pytanie szukamy w dalszej części artykułu.

Pranie pieniędzy w krypto. Problem, którego nie można bagatelizować

Chociaż w przypadku rynku kryptowalutowego problem prania pieniędzy jest zdecydowanie mniejszy, to z całą pewnością nie można go bagatelizować. Zgodnie z raportem Chainalysis w 2022 roku dzięki cyfrowym aktywom wyprano „tylko” 24 miliardy dolarów. Proceder ten dotyczył więc niespełna 1% środków wypranych w tradycyjnej gotówce. 

Każdy dolar nielegalnie pozyskany przez piorących pieniądze w krypto może jednak posłużyć do finansowania przeróżnych form przestępczości, takich jak terroryzm, handel ludźmi, handel narkotykami, korupcja, czy oszustwa podatkowe. 

Kryptowaluty, ze względu na swoją anonimowość, decentralizację i globalny zasięg, stanowią dla przestępców coraz bardziej atrakcyjny sposób na realizację tych nieuczciwych występków. Do tej pory branża radziła sobie z nimi między innymi poprzez wdrażanie przepisów AML (Anti-Money Laundering), które wymagają od podmiotów działających na rynku cyfrowych aktywów – w tym od giełd kryptowalutowych i kantorów – weryfikacji tożsamości swoich klientów, monitorowania ich transakcji, zgłaszania podejrzanych aktywności i współpracy z organami ścigania.

Jednak te metody często okazują się niewystarczające, nie nadążając za zmiennością technologii, złożonością rynku i szybkością innowacji. Ponadto niektóre podmioty świadomie lub nieświadomie unikają lub łamią przepisy AML, co stanowi poważną lukę w systemie.

Na szczęście z pomocą przychodzi nowy gracz, a mianowicie sztuczna inteligencja.

Sztuczna inteligencja skutecznie walczy z praniem pieniędzy na rynku kryptowalut

Sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe, pozwala komputerom zdobywać wiedzę bazując na danych, które są im dostarczane. W ostatnich latach AI znajduje coraz więcej zastosowań w finansach i kryptowalutach (napędzając m.in. zaawansowane boty do kryptowalut), w tym w zwalczaniu prania pieniędzy, pomagając wykrywać podejrzane transakcje, czy też dokładnie monitorować poszczególne transakcje w sieci blockchain.

Poniżej przedstawiono 6 praktycznych przykładów zastosowania AI w walce z praniem pieniędzy:

• Analiza wzorców transakcyjnych – AI może pomóc w identyfikowaniu i klasyfikowaniu transakcji na podstawie szeregu parametrów, takich jak kwota, częstotliwość, lokalizacja, czy odbiorca. Na przykład, firma Elliptic wykorzystuje AI do analizy transakcji kryptowalutowych i identyfikacji tych, które są związane z przestępczością.
• Wykrywanie nieprawidłowości w zachowaniu klientów – firma NICE Actimize wykorzystuje AI do wykrywania nietypowego zachowania klientów, w tym nagłego zwiększenia aktywności, zmiany adresu, czy korzystania z wielu kont.
• Weryfikacja tożsamości – AI pomaga w weryfikacji tożsamości klientów poprzez wykorzystanie technologii biometrycznych. Przykładem jest Onfido wykorzystujące sztuczną inteligencję poprzez porównywanie zdjęć klientów ze zdjęciami w dokumentach, w celu sprawdzenia autentyczności.
• Śledzenie transakcji na blockchainie – CipherTrace wykorzystuje AI do śledzenia transakcji na blockchainie i zmniejszenia poziomu anonimowości usług mieszania kryptowalut.
• Raportowanie – Feedzai dzięki sztucznej inteligencji generuje automatyczne raporty AML, które są dostosowane do różnych jurysdykcji i regulacji.
• Automatyzacja procesów AML – Quantexa za sprawą AI automatyzuje procesy takie jak ocena ryzyka klienta, badanie podejrzanych transakcji, czy generowanie alertów.

Więcej o tym jak przeciwdziałać praniu pieniędzy na rynku kryptowalut dowiesz się z kampanii informacyjnej “Nie Pie(p)rz!” prowadzonej przez giełdę kryptowalutową Kanga. Poznasz schematy działania oszustów i zdobędziesz przydatne wskazówki jak samemu nie paść ofiarą tego procederu.

Rezultaty widoczne gołym okiem

Zastosowanie powyższych rozwiązań na rynku kryptowalut pozwala zwiększyć wydajność i oszczędność procesów AML. Accenture i KPMG w swoich raportach dotyczących sztucznej inteligencji twierdzą, że AI pozwala zredukować koszty operacyjne związane z przeciwdziałaniem praniu brudnych pieniędzy, zwiększyć wydajność pracowników oraz podnieść skuteczność wykrywania tego nieuczciwego procederu.

Badanie przeprowadzone przez SmartSearch pokazało, że w pierwszej połowie 2023 roku co czwarta firma kryptowalutowa zgłaszała wzrost podejrzanych transakcji. Jak przyznają, wynika to z narzędzi pozwalających skuteczniej je identyfikować, a co za tym idzie również skuteczniej im przeciwdziałać.

Co więcej, proceder staje się coraz bardziej „skoncentrowany” i odbywa w ramach ograniczonej siatki przestępców. Sugerował to już raport Chainalysis z początku 2023 roku, gdzie zaledwie cztery adresy kryptowalutowe odpowiadały za 10% całego procederu. We wcześniejszych latach widać było natomiast większe rozproszenie. Jest to kolejny widoczny rezultat posiadania coraz lepszych narzędzi utrudniających życie przestępców.

Co przyniesie przyszłość? Z całą pewnością oszuści nadal będą próbowali prać pieniądze, jednak rosnąca regulacja na rynkach kryptowalutowych oraz coraz powszechniejsze zastosowanie technologii AI i oferowanych przez nią rozwiązań powinna lepiej chronić nas – i nasz kapitał (szczególnie jeśli wciąż analizujemy, czy warto inwestować w kryptowaluty) – przed jego negatywnymi skutkami.