La pandémie a changé la façon dont les criminels cachent leur argent et les outils d'IA tentent de le détecter

Mme Tech | Getty

Lorsque les économies du monde entier ont fermé plus tôt cette année, ce n'était pas seulement les propriétaires d'entreprise et consommateurs qui a dû s'adapter. Les criminels ont soudainement eu un problème entre leurs mains. Comment déplacer son argent ?

Les profits du crime organisé passent généralement par des entreprises légitimes, échangeant souvent des mains plusieurs fois et traversant les frontières, jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de piste claire pour remonter à sa source - un processus connu sous le nom de blanchiment d'argent.

Mais avec la fermeture de nombreuses entreprises ou des flux de revenus plus faibles que d'habitude, il est devenu plus difficile de cacher de l'argent à la vue de tous en imitant l'activité financière quotidienne. L'argent continue d'arriver, mais il n'y a nulle part où le placer, déclare Isabella Chase, qui travaille sur la criminalité financière chez RUSI, un groupe de réflexion sur la défense et la sécurité basé au Royaume-Uni.

La pandémie a forcé les gangs criminels à trouver de nouvelles façons de déplacer l'argent. À son tour, cela a fait monter les enchères pour les équipes de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) chargées de détecter les transactions financières suspectes et de les suivre jusqu'à leur source.

La clé de leurs stratégies réside dans de nouveaux outils d'IA. Alors que certaines institutions financières plus grandes et plus anciennes ont mis plus de temps à adapter leurs anciens systèmes basés sur des règles, des entreprises plus petites et plus récentes utilisent l'apprentissage automatique pour rechercher les activités anormales, quelles qu'elles soient.

Il est difficile d'évaluer l'ampleur exacte du problème. Mais selon l'Office des Nations Unies contre la drogue et le crime, entre 2 % et 5 % du PIB mondial (entre 800 et 2 000 milliards de dollars selon les chiffres actuels) blanchis chaque année . La plupart ne sont pas détectés. Les estimations suggèrent que seulement 1 % environ des bénéfices réalisés par les criminels sont saisis.

Et c'était avant que le covid-19 ne frappe. La fraude est en hausse, les craintes entourant le covid-19 créant un marché lucratif pour les équipements de protection ou les médicaments contrefaits. L'augmentation du nombre de personnes passant du temps en ligne crée également un bassin plus important pour les attaques de phishing et autres escroqueries. Et, bien sûr, des médicaments sont toujours achetés et vendus.

Le verrouillage a rendu plus difficile la dissimulation des bénéfices, du moins pour commencer. Le problème pour les criminels est que bon nombre des meilleures entreprises pour blanchir de l'argent ont également été les plus durement touchées par la pandémie. Les petits magasins, restaurants, bars et clubs sont favorisés car ils sont riches en liquidités, ce qui facilite le mélange de gains mal acquis avec des revenus légaux.

Avec la fermeture des succursales bancaires, il a été plus difficile de faire de gros dépôts en espèces. Les services de virement bancaire comme Western Union, qui permettent généralement à quiconque d'entrer dans la rue et d'envoyer de l'argent à l'étranger, ont également fermé leurs locaux.

Mais les criminels ne sont rien sinon des opportunistes. Alors que les canaux normaux de blanchiment d'argent se fermaient, de nouveaux se sont ouverts. De grosses sommes d'argent ont recommencé à affluer dans les petites entreprises grâce aux renflouements du gouvernement. Cela crée une vague d'activités financières qui fournit une couverture pour le blanchiment d'argent.

Enfreindre les règles

Le résultat est qu'il y a plus de demandes placées sur la technologie AML. Les systèmes plus anciens reposent sur des règles élaborées à la main, telles que les transactions dépassant un certain montant doivent déclencher une alerte. Mais ces règles conduisent à de nombreuses fausses bannières et de véritables transactions criminelles se perdent dans le bruit. Plus récemment, des approches basées sur l'apprentissage automatique tentent d'identifier des schémas d'activité normale et de lever des drapeaux uniquement lorsque des valeurs aberrantes sont détectées. Celles-ci sont ensuite évaluées par des humains, qui rejettent ou approuvent l'alerte.

Ces commentaires peuvent être utilisés pour ajuster le modèle d'IA afin qu'il s'ajuste au fil du temps. Certaines entreprises, dont Featurespace, une entreprise basée aux États-Unis et au Royaume-Uni qui utilise l'apprentissage automatique pour détecter les activités financières suspectes, et Napier, une autre entreprise qui construit des outils d'apprentissage automatique pour l'AML, développent des approches hybrides dans lesquelles des alertes correctes générées par une IA peuvent se transformer en nouvelles règles qui façonnent le modèle global.

Les changements rapides de comportement au cours des derniers mois ont mis en évidence les avantages de systèmes plus adaptables. Les régulateurs financiers du monde entier ont publié de nouvelles directives sur le type d'activité que les équipes AML devraient surveiller, mais pour beaucoup, il était trop tard, déclare Araliya Sammé, responsable de la criminalité financière chez Featurespace. Quand quelque chose comme covid se produit, où les habitudes de paiement de tout le monde changent soudainement, vous n'avez pas le temps de mettre en place de nouvelles règles.

Vous avez besoin d'une technologie qui peut l'attraper au fur et à mesure, dit-elle : Sinon, au moment où vous avez détecté quelque chose et alerté les personnes qui ont besoin de savoir, l'argent est parti.

Pour Dave Burns, directeur des recettes de Napier, le covid-19 a fait déborder des problèmes qui couvaient depuis longtemps. Cette pandémie a été le point de basculement à bien des égards, dit-il. C'est un peu un signal d'alarme que nous devons vraiment penser différemment. Et, ajoute-t-il, certains des plus grands acteurs de l'industrie ont été pris au dépourvu.

Mais cela ne signifie pas simplement adopter les dernières technologies. Vous ne pouvez pas simplement faire de l'IA pour l'IA, car cela va vomir des ordures, dit Burns. Ce qu'il faut, dit-il, c'est une approche sur mesure pour chaque banque ou fournisseur de paiement.

La technologie AML a encore un long chemin à parcourir. La pandémie a révélé des fissures dans les systèmes existants qui inquiètent les gens, dit Burns. Et cela signifie que les choses pourraient changer plus rapidement qu'elles ne le devraient. Nous constatons une plus grande urgence, dit-il. Ce qui est traditionnellement très long, la prise de décision bureaucratique s'accélère considérablement.

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