Um Sistema Multiagente no Combate ao Branqueamento de Capitais

• Claudio Alexandre ^[1] ; João Balsa ^[1]
  1. [1] Universidade de Lisboa

     Universidade de Lisboa

     Socorro, Portugal

     
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. 25, 2017, págs. 1-17
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • A Multi-Agent System in the Combat Against Money Laundering
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• Resumen
  • português

    Branqueamento de capitais é um crime que possibilita o financiamento de outros crimes, por isso ele é importante para as organizações criminosas e seu combate é motivo de mobilização das nações do mundo inteiro. O processo de anti-branqueamento de capitais não evoluiu como esperado pois tem priorizado a sinalização de transações suspeitas. O crescente aumento no volume de transações tem sobrecarregado o indispensável trabalho humano de avaliação final das sinalizações. Este artigo apresenta um sistema multiagente que objetiva ir além da captura de transações suspeitas, buscando auxiliar o especialista humano na análise das suspeições. Os agentes criados utilizam técnicas de data mining para criação de perfis de comportamento transacional; aplicam as regras obtidas no aprendizado em conjunto com regras especificas baseadas em aspectos legais e nos perfis criados para captura de transações suspeitas; e analisam estas transações sinalizadas indicando ao especialista humano aquelas que necessitam de análise mais detalhada.

  • English

    Money laundering is a crime that makes it possible to finance other crimes, for this reason, it is important for criminal organizations and their combat is prioritized by nations around the world. The anti-money laundering process has not evolved as expected because it has prioritized only the signaling of suspicious transactions. The constant increasing in the volume of transactions has overloaded the indispensable human work of final evaluation of the suspicions. This article presents a multiagent system that aims to go beyond the capture of suspicious transactions, seeking to assist the human expert in the analysis of suspicions.

    The agents created use data mining techniques to create transactional behavioral profiles; apply rules generated in learning process in conjunction with specific rules based on legal aspects and profiles created to capture suspicious transactions; and analyze these suspicious transactions indicating to the human expert those that require more detailed analysis.