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Brasil
Objetivo: Desenvolver um método para a identificação automática deelementos relevantes em relatórios de inteligência financeira (RIF) parafacilitar análise destes elementos em grafo.Desenho/Metodologia/Enfoque: Inicialmente, explicamos a adoção deuma métrica específica para indicar suspeitas de lavagem de dinheiro,que é o uso de interpostas pessoas, comumente conhecidas como “laranjas”. Uma forma de se identificar tais pessoas é verificar coincidências de pessoas como empregadas e sócias de empresas que operaram entresi. Detalhamos a metodologia adotada, que se iniciou com a tabulação das operações financeiras do Relatório de Inteligência Financeira e depois com a coleta dos dados relativos aos quadros societários das empresas e dos vínculos empregatícios dos sócios. Posteriormente, foi explicado o desenvolvimento de um script de extração, tratamento e carga dos dados em um programa de Business Intelligence (BI), que trouxe como resultado uma tabela com as prováveis interpostas pessoas.Resultados/Discussões: Com a compilação dos dados gerados pela ferramenta de BI, juntamente com os demais dados provenientes de outras fontes como receita federal do brasil, foram importados para um programa de análise de vínculos, que permite visualizar os dados por meio de grafos. O resultado final foi um grafo que destaca as pessoas suspeitas de serem interpostas pessoas (“laranjas”) e, desta forma, facilita a análise do investigador.Conclusões: O trabalho desenvolvido gerou um modelo que pode seraplicado para análise de diversos crimes financeiros. É possível incluir diferentes métricas que são adequadas ao modus operandi do tipo de crime financeiro. Os modus operandi são mapeados pela coaf (Conselho de Controle de Atividades Financeiras) do Ministério da Fazenda e podem ser expressos por regras de BI. Os resultados do processamento dessas regras são carregados em outra ferramenta de análise de vínculo, destacando os principais envolvidos na investigação criminal.
