Pénzmosók

A csalások, pénzmosási tranzakciók miatt egyre nagyobb kár éri a pénzintézeteket. Az ennek kiszűrését segítő informatikai megoldásokról számol be az alábbi elemzés, amelyet az üzleti intelligencia rendszereivel foglalkozó SAS Institute szakértői állítottak össze.

A speciális szoftvermegoldások képesek a gyanús tevékenységek kiszűrésére, a pénzmosás három fázisának azonosítására:

>> 1. a nem egyenes úton szerzett pénz bejuttatása a bankrendszerbe törvényesnek tűnő tranzakciókon keresztül (pl. betétek);

>> 2. több tranzakció felhaszná-lása - gyakran több pénzintézet és letét bevonásával - a nyom eltüntetése érdekében;

>> 3. az elhelyezés és a megfor-gatás után a pénz átalakítása valamilyen legális formává (pl. letétnyugta).

A pénzmosás rejtett bűncselekmény, így a feltárására, megértésére és megelőzésére szolgáló bizonyíték, adat több operatív rendszerben és adatbázisban lehet szétszórva. Ezekhez az adatokhoz hozzá kell férni, illetve ki kell őket nyerni. Néhányat lehet, át kell alakítani annak érdekében, hogy jobban elemezhetővé váljanak. Mivel különböző adatforrásból származó adatokat dolgoznak fel, szükség van a rekordok összehasonlítására, összehangolására - ez már önmagában is feltárhat pénzmosási tevékenységet.

E bűncselekmény feltárása során elemzett adatokat valahol tárolni kell, amihez célszerű figyelembe venni, hogy az eredeti információkat bizonyító erejüknél fogva nem lehet semmilyen módon megváltoztatni. Az elemzéshez szükséges adatmennyiség jóval nagyobb lehet annál, mint ami más alkalmazásokhoz szükséges, hiszen ebben az esetben nagyon kevés, ám hasonlóságot mutató tranzakciót keresünk.

Az egész adathalmaz elemzésére szükség lehet, nem csak egy részhalmazéra, mivel ha az öszszes pénzmosásgyanús tranzakciót szeretnénk összegyűjteni, szükség lehet a rekordok egyenkénti vizsgálatára. A pénzmosásra vonatkozó adatokat nehéz megjeleníteni, vagy megosztani. Különböző jelentéskészítő technológiák segítségével azonban lehetővé válik az információ. Az adatok felhasználhatóak továbbá trendek előrejelzésére is.

Minden fejlett megoldásnak, amely pénzmosás felderítésére és megelőzésére szolgál, az adatbányászat az alapja. Ez lehetővé teszi a pénzintézet számára, hogy megismerje, hol történt pénzmosás, miként lett végrehajtva, s azt is, hogy kialakítson egy modellt, amellyel megelőzheti a további bűncselekményeket, illetve mérheti a megelőzés hatékonyságát. Az adatbányászatot a pénzmosás felderítése során tipikusan az alábbi három területen alkalmazzák:

>> 1. Előre meghatározott sza-bályok levezetésére és optimalizálására

Igen sok operatív pénzmosás-felderítési rendszer az egyedi tranzakciókat/alkalmazásokat szabályrendszerekkel veti össze, majd egy numerikus értéket rendel hozzá. Az értékek összessége adja meg a "gyanússági szintet". Ezek a szabályrendszerek azonban nem teljesen pontosak, ezért a valódi pénzmosási esetek feltárásainak száma alacsony, míg a hamis riasztásoké túl magas. Adatbányászati technikák alkalmazásával azonban megfelelőbb új modellek (szabályok) kialakítására van lehetőség.

>> 2. Pontozás

A nagy adatállományokon végzett adatbányászati eljárásokkal olyan modelleket lehet kialakítani, amelyekkel előre meghatározhatók a potenciális pénzmosási esetek. A történeti adatokon történő alkalmazásukkal pedig olyan pénzmosási esetek kerülhetnek napvilágra, amelyekre a múltban elvégzett vizsgálatok során nem derült fény.

>> 3. Pénzmosási hálózat elemzésére

A pénzmosók, tranzakciók és számlák közötti összefüggések általában nagyon összetettek. Ugyanakkor adatbányászattal könnyedén feltárhatóak ezek az összefüggések. Például a gyanús számlatulajdonosok sajátosságainak elemzésével feltárható, ha ugyanabba a fiókirodába járnak, ugyanazzal az ügyintézővel bonyolítják ügyleteiket stb.

Végül, de nem utolsósorban fontos a pénzmosásgyanús esetek eljuttatása a megfelelő emberekhez a megfelelő időben és használható formában. Ez jelenthet egyszerű adatexportot, de akár e-mailen elérhető riportokat is. Ezen a területen az idő létfontosságú, hiszen a pénzmosók legtöbbször az azonosításra és feltárásra fordított időt használják ki az eltűnésre. (VG)