IA: la Unidad de Inteligencia Financiera se arma con herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para controlar el lavado de dinero
La agencia fue creada en 2004 para «desempeñar un papel decisivo en la lucha de la India contra la amenaza del lavado de dinero y la financiación del terrorismo» bajo el marco legal de la Ley de Prevención del Blanqueo de Dinero (PMLA).
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PTI tuvo acceso al informe publicado recientemente y dice que la Red de Inteligencia Financiera (FINnet) 2.0 se concibió ya que el entorno regulatorio del país ha estado cambiando, el panorama tecnológico ha estado evolucionando y, por lo tanto, se requirió una revisión del sistema FINnet 1.0 existente para lograrlo. un sistema eficiente de recopilación, procesamiento y difusión de inteligencia financiera.
«FINnet 2.0 aprovecha las tecnologías emergentes para competencias analíticas superiores, mejora de la calidad de los datos, monitoreo incisivo del cumplimiento y herramientas de seguridad de vanguardia para fortalecer las capacidades contra el lavado de dinero y la financiación del terrorismo de la UIF-India y su universo de informes», dice el informe. .
Permite la generación de puntuaciones de riesgo para individuos, empresas, informes, redes y casos para poder marcar casos, entidades o informes de alto riesgo para una acción inmediata y prioriza los casos mediante el uso de análisis de riesgos, dijo.
La versión 2.0 tiene capacidades de «análisis avanzado» mediante el empleo de inteligencia artificial y herramientas de aprendizaje automático y un laboratorio de análisis estratégico para mantenerse al tanto de los desarrollos en la lucha contra el lavado de dinero y las tecnologías emergentes, según el informe.
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El nuevo sistema también utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) y herramientas de minería de texto para analizar entradas textuales como «motivos de sospecha». FINnet 2.0 tiene como objetivo proporcionar sofisticación en la «capacidad analítica y de procesamiento de datos» de FIU y se compone de tres subsistemas.
Mientras que FINGate está destinado a la recopilación de información de bancos, instituciones financieras e intermediarios, FINCore es para análisis por parte de expertos de UIF y FINex se utiliza para difundir informes de inteligencia financiera para investigar agencias como el Departamento de Impuestos sobre la Renta, ED, CBI, DRI y organizaciones de espionaje como el IB, la inteligencia militar y la NTRO, entre otros.
FINCore, la vertical más importante de esta configuración tecnológica, utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para generar resúmenes y compartir informes de transacciones sospechosas con varias agencias de aplicación de la ley según el perfil de riesgo, dijo.
Este tercer subsistema utiliza información de bases de datos externas como la Junta Central de Impuestos Directos (CBDT), el Ministerio de Asuntos Corporativos, la Corporación Nacional de Pagos de la India (NPCI), el Registro Central de Reconstrucción de Activos de Titulización e Intereses de Garantía (CERSAI), el Depositario Central. Services Ltd. (CDSL) y National Securities Depository Limited (NSDL) para dibujar una «imagen holística de la entidad en cuestión y ayudar a una resolución e identificación más efectiva de la entidad».
El informe indicó que como la UIF trata con datos financieros «sensibles», la confidencialidad y la seguridad de los datos eran componentes importantes del sistema de TI actualizado.
«Se implementan varias medidas para garantizar la seguridad de los datos, incluido un cifrado sólido de extremo a extremo, bloqueo automático de inicios de sesión después de un número determinado de intentos fallidos de inicio de sesión, acceso controlado al contenido almacenado en el portal, registro de incidentes de seguridad, solución de gestión de identidad capaz de gestionar los derechos y privilegios de seguridad de los individuos», dijo.