La limitación de los sistemas tradicionales de lucha contra el lavado de dinero

Los sistemas tradicionales contra el lavado de dinero analizan las transacciones de forma aislada o utilizan heurísticas simples basadas en reglas. Si bien estos enfoques pueden detectar esquemas de estructuración básicos, fundamentalmente no logran comprender la naturaleza de red de las operaciones de lavado de dinero.

Consideremos un sofisticado esquema estratificado en el que los fondos se mueven a través de múltiples cuentas intermediarias entre diferentes instituciones. Un sistema tradicional podría señalar transacciones individuales, pero no puede ver el panorama más amplio: que todas estas transacciones aparentemente no relacionadas forman una red conectada diseñada para ocultar el origen de los fondos ilícitos.

Ingrese a las redes neuronales gráficas

Las redes neuronales gráficas (GNN) representan un cambio de paradigma en la forma en que abordamos la detección de AML. En lugar de tratar las transacciones como eventos independientes, los GNN modelan todo el sistema financiero como un gráfico:

Nodosrepresentar entidades (clientes, cuentas, comerciantes)
Bordesrepresentar transacciones entre entidades
Característicasincluir montos de transacciones, marcas de tiempo y patrones de comportamiento

Cómo funcionan las GNN para la lucha contra el lavado de dinero

En nerous.ai, utilizamos una arquitectura GraphSAGE (Graph Sample and Aggregate) con mecanismos de atención. Así es como funciona:

1. Incrustación de entidades

Cada entidad en la red de transacciones se representa como una incrustación de vectores de 128 dimensiones. Esta incorporación captura no sólo las propiedades directas de la entidad, sino también su posición y papel en la red más amplia.

2. Transmisión de mensajes

El GNN realiza mensajes que pasan entre 3 y 5 capas. En cada capa, los nodos agregan información de sus vecinos. Esto permite que el modelo "vea" relaciones de múltiples saltos; por ejemplo, detecta que la Cuenta A envió dinero a la Cuenta B, que a su vez envió dinero a la Cuenta C, que a su vez envió dinero a un asociado de la Cuenta A.

3. Mecanismo de atención

No todas las conexiones son igualmente importantes. Nuestro mecanismo de atención aprende a ponderar diferentes relaciones en función de su relevancia para los patrones de lavado de dinero. Por ejemplo, una transferencia directa podría ponderarse de manera diferente que una transferencia a través de un intermediario comercial.

Ejemplos de detección del mundo real

Esquemas de capas

Los GNN se destacan en la detección de capas porque pueden rastrear fondos a través de más de 10 grados de separación. Cuando los fondos ilícitos se mueven a través de múltiples cuentas y empresas fantasma, la GNN identifica la estructura conectada subyacente incluso cuando las transacciones individuales parecen legítimas.

Redes de mulas

Las redes de mulas de dinero forman patrones gráficos distintos: múltiples cuentas reciben fondos de diversas fuentes y luego los reenvían a un destino común. Los GNN pueden identificar estos patrones radiales automáticamente, incluso cuando las mulas se reclutan gradualmente con el tiempo.

Lavado de dinero basado en el comercio

En TBML, los delincuentes utilizan flujos comerciales legítimos para mover dinero. Las GNN analizan simultáneamente las redes de transacciones y comerciales, identificando cuándo los patrones de pago no coinciden con las relaciones comerciales típicas (por ejemplo, patrones comerciales circulares o pagos que no se alinean con los flujos de productos básicos).

Arquitectura Técnica

Nuestro sistema GNN de producción procesa gráficos con miles de millones de aristas en tiempo real:

Muestreo de gráficos: Usamos muestreo de vecindad para hacer que el cálculo sea manejable para gráficos grandes
Procesamiento por lotes: Las transacciones se procesan en minilotes de 10 000 para mayor eficiencia
Actualizaciones incrementales: A medida que llegan nuevas transacciones, actualizamos incrementalmente las incorporaciones en lugar de volver a calcular el gráfico completo.
Entrenamiento multi-GPU: El entrenamiento del modelo se distribuye entre clústeres de GPU para una iteración más rápida

Resultados e Impacto

Desde que implementamos la detección basada en GNN, nuestros clientes han visto:

45% de aumentoen la detección de esquemas de capas sofisticados
87% de reducciónen falsos positivos en comparación con los sistemas basados en reglas
10 veces más rápidotiempo de investigación debido a la visualización automática de la red
Análisis en tiempo realcon latencia inferior a 100 ms para puntuación de transacciones

Desafíos y direcciones futuras

Si bien las GNN representan un avance importante, persisten desafíos:

Explicabilidad: Hacer que las decisiones de GNN sean interpretables para los funcionarios de cumplimiento y los reguladores.
Dinámica temporal: Mejor modelado de cómo evolucionan las redes con el tiempo
Redes interinstitucionales: Análisis de redes que abarcan múltiples instituciones financieras.
GNN que preservan la privacidad: Habilitar la detección colaborativa mientras se protegen los datos de los clientes.

Estamos investigando activamente estas áreas y nuestra hoja de ruta incluye arquitecturas GNN temporales y enfoques de aprendizaje federado para la colaboración entre instituciones.

Conclusión

Graph Neural Networks representa el futuro de la detección de AML. Al modelar los sistemas financieros como redes interconectadas, las GNN pueden detectar esquemas sofisticados de lavado de dinero que evaden los sistemas tradicionales. A medida que los delincuentes sigan evolucionando sus tácticas, los enfoques de IA basados en gráficos serán esenciales para mantenerse a la vanguardia.

En nerous.ai, nuestro nombre (de la palabra finlandesa que significa genio, ingenio y brillantez) refleja nuestro compromiso de aportar pensamiento innovador a la prevención de delitos financieros. Las GNN son solo un ejemplo de cómo aplicamos la investigación de IA de vanguardia para resolver los desafíos ALD del mundo real.

Comprensión de las redes neuronales gráficas en la detección de AML