A inteligência artificial pode ser uma grande aliada da Prevenção à lavagem de dinheiro, assim como uma apoiadora das organizações
por Jefferson Kiyohara*
No recente relatório da Transparência Internacional sobre o índice de percepção da corrupção, o Brasil, mais uma vez, ocupou uma posição ruim, ficando em 94ª num ranking com 180 países. Fizemos apenas 38% dos pontos nas últimas três edições. É pouco, e temos espaço para melhorar. Fomentar Programas de Compliance nos setores público e privado é um caminho, por exemplo. Neste contexto, o investimento em tecnologias pode ser um diferencial.
Para que o dinheiro obtido com a corrupção seja utilizado é chave a realização da lavagem de dinheiro, dando uma aparência legítima a ativos obtidos de forma criminosa. Desta forma, é correto afirmar que ao promover a Prevenção à Lavagem de Dinheiro (PLD), apoia-se também o combate à corrupção. E a tecnologia avançada, com a utilização de Inteligência Artificial (IA), pode trazer inúmeros benefícios a este processo, se empregada em Programas de Compliance PLD efetivos, ou seja, com políticas adequadas, ações de treinamento e comunicação, indicadores e profissionais capacitados.
Com o uso de ferramentas baseadas em Inteligência Artificial, os processos manuais podem ser substituídos por uma análise automatizada de uma quantidade enorme de dados, de forma rápida e precisa, inclusive utilizando o aprendizado de máquina para identificar padrões e situações que fogem do esperado, além de oferecer alertas mais relevantes para posterior análise e confirmação de um profissional em prevenção à lavagem de dinheiro. Isso significa apoiar-se nas regras, mas também contar com a IA para entender quais delas são mais efetivas e quais não existem e deveriam ser criadas e aplicadas.
Vale lembrar que, mesmo com a tecnologia, é importante adotar uma abordagem baseada em riscos, de modo a otimizar os recursos existentes na organização para o Programa PLD, entendendo sobre processos, transações, clientes e outros temas que podem trazer maiores riscos para a empresa. Com isso, a organização pode adotar as ações de controle e de mitigação necessárias de forma proporcional. Tal prática inclusive é recomendada pelo GAFI (Grupo de Ação Financeira Internacional). Em documento publicado em Julho de 2021, o GAFI já sinalizava oportunidades e desafios com o uso da tecnologia nas ações de PLD.
Um exemplo de aplicação da IA é no processo de monitoramento de transações, no qual situações incomuns podem ser automaticamente identificadas e segregadas para uma posterior análise por um profissional de PLD. A diferença de uma solução com o uso apenas de regras para outra com aprendizado de máquina e IA é a evidente redução dos falsos positivos em razão da combinação de critérios, além da possibilidade de identificar novos comportamentos atípicos.
A tecnologia traz ainda outros benefícios, como a integração com diversas fontes de informação, como as necessárias listas restritivas com pessoas e organizações envolvidas em crimes financeiros e a relação de Pessoas Politicamente Expostas (PEP), entre outras que são essenciais nos processos PLD. Outra vantagem é a capacidade de apoiar na geração de indicadores, gráficos e oferecer recursos de apoio à tomada de decisão de uma forma visual e prática.
Num contexto de negócio cada vez mais complexo e dinâmico, atender às diversas legislações e regulamentações PLD aplicáveis é um desafio. Neste ambiente, a tecnologia pode ser uma grande aliada dos profissionais de PLD, assim como uma apoiadora das organizações e de seus diretores na proteção da reputação e mitigação de sanções.
*Jefferson Kiyohara é diretor de Compliance & Sustentabilidade da Protiviti, empresa especializada em soluções para gestão de riscos, compliance, ESG, auditoria interna, investigação, proteção e privacidade de dados.
