211service.com
La tecnologia che ha rovesciato Eliot Spitzer
Se c'è una lezione dalla caduta provocata dallo scandalo dell'ex governatore di New York Eliot Spitzer (a parte la più ovvia), è questa: le banche prestano attenzione anche alla più piccola delle tue transazioni.
Giustizia poetica: L'intima conoscenza dell'ex governatore di New York Eliot Spitzer degli strumenti utilizzati per sventare il crimine organizzato non gli ha impedito di entrare in conflitto con il software antiriciclaggio della sua stessa banca.
Per questo possiamo ringraziare il software moderno e la pressione del governo degli Stati Uniti dopo l'11 settembre per trovare prove di riciclaggio di denaro e finanziamento del terrorismo. Gli esperti affermano che tutte le principali banche, e anche la maggior parte di quelle più piccole, utilizzano il cosiddetto software antiriciclaggio, che analizza fino a 50 milioni di transazioni al giorno alla ricerca di qualsiasi cosa fuori dall'ordinario.
Nel caso di Spitzer, secondo i giornali, sono stati tre bonifici per soli $ 5.000 ciascuno a far suonare il campanello d'allarme. Ha aiutato il fatto che fosse una figura politica di spicco. Ma anche le attività più banali dei comuni cittadini ricevono lo stesso esame iniziale.
Tutte le grandi banche hanno questi sistemi software, afferma Pete Balint, cofondatore del Gruppo consultivo del dominio , che aiuta le banche a sviluppare strategie per combattere il riciclaggio di denaro e le frodi. A seconda del loro volume, potrebbero avere migliaia di avvisi al mese.
La maggior parte dei sistemi segue regole abbastanza semplici, alla ricerca di anomalie che innescano un esame approfondito. Azienda di sviluppo software Metavant afferma che il suo software, ad esempio, contiene più di 70 regole di best practice, che coprono un'ampia varietà di tipi di transazioni che vanno dai depositi in contanti agli acquisti di assicurazioni. Le regole più semplici potrebbero contrassegnare transazioni in contanti di grandi dimensioni o più transazioni in un solo giorno.
Nel caso di Spitzer, i tre distinti pagamenti tramite bonifico bancario da $5.000 segnalati dal giornale di Wall Street avrebbe probabilmente innescato una delle più ovvie di queste regole, senza alcun ricorso a capacità più avanzate.
Le banche sono costantemente alla ricerca di attività che sembrano essere uno sforzo per suddividere le transazioni grandi e chiaramente sospette in transazioni più piccole che potrebbero sfuggire al radar, una pratica chiamata strutturazione. Le transazioni di Spitzer si adattano quasi sicuramente a quel profilo, afferma Dave DeMartino, vicepresidente di Metavante. I giornali hanno identificato la North Fork Bank di New York, di proprietà di Capitol One, come la banca personale di Spitzer. Una portavoce della banca ha rifiutato di identificare quale software antiriciclaggio utilizzi, se del caso.
Ma le banche e le forze dell'ordine stanno anche cercando cose che non possono prevedere e per cui non possono scrivere regole.
Se stai solo scrivendo scenari, non troverai cose di cui non sapevi, dice Michael Recce, capo scienziato per forte , un altro importante fornitore di sistemi antiriciclaggio. Circa il 60 percento delle cose che i nostri clienti trovano sono cose che conoscevano. Il resto sono cose di cui non sapevano.
Il modo più semplice per identificare l'imprevisto è in contrasto con la routine. Una persona che deposita solo due assegni al mese per due anni potrebbe essere segnalata se deposita improvvisamente sei assegni di grandi dimensioni in due settimane, ad esempio.
Ma i pacchetti software raggruppano anche clienti e account in profili correlati o gruppi di pari, al fine di stabilire linee guida comportamentali più generali. Alcuni software potrebbero raggruppare tutti i conti correnti personali con un saldo medio inferiore a $ 15.000 o conti mercantili con un fatturato inferiore a $ 100.000 al mese. Alcuni potrebbero andare più in profondità, raggruppando tutti gli account aziendali specificamente legati a lavanderie a secco o società di consulenza.
I pacchetti software più sofisticati possono suddividere persone o account in diverse categorie contemporaneamente: un singolo cliente potrebbe essere paragonato ad altri insegnanti; a persone che si rivolgono prevalentemente ad un'unica filiale regionale; e alle persone che hanno un reddito mensile stabile basato sulla pensione, per esempio.
Ogni categoria viene analizzata per determinare i modelli di comportamento ordinario. Ogni singola transazione da parte dei clienti in questi gruppi, e persino modelli di transazioni che risalgono a un anno, vengono quindi esaminati per prove di deviazione da questa norma utilizzando misure come il numero, la dimensione o la frequenza delle transazioni, tra le altre.
Segui i soldi: Il Financial Crimes Enforcement Network del Dipartimento del Tesoro degli Stati Uniti tiene traccia di tutte le segnalazioni di attività sospette presentate dalle banche. Ecco la distribuzione geografica delle segnalazioni presentate dalle banche a New York tra il 1996 e il 2006.
La segnalazione di una deviazione dipenderà in parte dal punteggio di esposizione al rischio di un cliente, da un rating assegnato dalla banca in base all'occupazione del cliente, alla posizione geografica e ad altri dettagli personali. Ad esempio, un'insegnante in pensione che ha vissuto nei sobborghi di Minneapolis per tutta la sua vita potrebbe avere un punteggio di rischio inferiore rispetto a un uomo d'affari import-export di 42 anni dalla Sicilia. Le cosiddette persone politicamente esposte – clienti come politici, alti dirigenti e giudici – riceveranno automaticamente un livello di controllo più elevato.
Ogni banca ha un gruppo di persone reali che esaminano personalmente le transazioni che sono state segnalate. La stragrande maggioranza degli avvisi rappresenta un comportamento accettabile e non viene fatto altro. Se l'insegnante di Minneapolis ha venduto la sua casa, ad esempio, il reddito verrà mostrato come una chiara deviazione dalla norma del suo gruppo di coetanei. L'investigatore umano capirà perché e non approfondirà ulteriormente la questione.
Le banche non vogliono essere nella posizione di riferire su un cliente senza una buona ragione, afferma Ido Ophir, vicepresidente della gestione dei prodotti per Attivare , un altro grande fornitore di software antiriciclaggio. Non possono semplicemente inviare transazioni che non hanno meriti sospetti.
Tuttavia, se i revisori umani non possono spiegare l'attività, produrranno un funzionario segnalazione di attività sospette (SAR), inclusa una descrizione scritta della transazione, e inviarla all'Agenzia delle Entrate e al Dipartimento del Tesoro Rete per l'applicazione dei crimini finanziari (FinCen), il gruppo federale incaricato di amministrare il 1970 Legge sul segreto bancario .
La maggior parte delle SAR vengono infine esaminate da squadre regionali di investigatori, provenienti dall'IRS, dall'FBI, dalla DEA e dall'ufficio del procuratore degli Stati Uniti. Ma i rapporti entrano anche in un database del Bank Secrecy Act, che viene messo a disposizione delle forze dell'ordine federali autorizzate. Gli agenti possono cercare nomi, numeri di conto e dettagli specifici, come numeri di telefono, per vedere se i soggetti delle proprie indagini hanno sollevato bandiere finanziarie.
Il portavoce di FinCen Steve Hudek afferma che il software di analisi dei modelli automatizzato funziona anche sul database del Bank Security Act, aiutando a individuare modelli di attività o collegamenti tra individui che gli umani potrebbero perdere. Tuttavia, ha rifiutato di dire quale software o fornitori utilizza FinCen.
Poiché il software è diventato più sofisticato e il governo ha applicato maggiori pressioni per evidenziare attività sospette, il numero di SAR presentate è aumentato drasticamente. Nel 2000, le banche (distinte dalle società di intermediazione mobiliare o dai casinò) hanno presentato 121.505 comunicazioni di sospetto. Nel 2006, ne hanno depositate 567.080 e alla fine dello scorso giugno, l'ultimo mese per il quale sono disponibili i dati, il 2007 era sulla buona strada per stabilire un nuovo record.
I tecnologi affermano che il software futuro sarà ancora più bravo a individuare anomalie, analizzare i social network dei clienti, attingere ai vasti database di informazioni detenuti da aziende come LexisNexis e ChoicePoint e utilizzando tali informazioni esterne per aiutare a formulare giudizi sulle transazioni dei clienti.
Questo potrebbe essere l'incubo di un difensore della privacy, ma aiuta a proteggere le banche da frodi e sanzioni normative.
Stiamo arrivando al problema di come digerire quantità sempre maggiori di informazioni, afferma Recce di Fortent. C'è fondamentalmente un'enorme quantità di informazioni e le persone cercano di nascondersi in essa.