Cuando a principios de este año las economías de todo el mundo se paralizaron, no solo los empresarios y los consumidores tuvieron que adaptarse. A los delincuentes les surgió otro problema de repente. ¿Cómo mover su dinero?

Las ganancias del crimen organizado generalmente pasan a través de negocios legítimos, a menudo cambiando de manos varias veces y cruzando fronteras hasta que no hay un rastro claro que lleva a su origen, un proceso conocido como blanqueo de capitales.

Pero con muchas empresas cerradas o con los ingresos más bajos de lo habitual, se ha vuelto más difícil ocultar el dinero abiertamente fingiendo alguna actividad económica diaria. "El dinero sigue llegando, pero no hay dónde colocarlo", afirma la especialista en delitos financieros del grupo de expertos en defensa y seguridad de Reino Unido RUSI, Isabella Chase.

La pandemia ha obligado a los grupos criminales a idear nuevas formas de mover el dinero. A su vez, esto ha aumentado los desafíos para los equipos de lucha contra el blanqueo de capitales o antilavado de dinero negro (ALD o AML, por sus siglas en inglés) encargados de detectar transacciones financieras sospechosas y seguirlas hasta su origen.

La clave de sus estrategias son las nuevas herramientas de inteligencia artificial (IA). Aunque algunas de las instituciones financieras más grandes y veteranas han tardado más en adaptar sus antiguos sistemas existentes, las empresas más pequeñas y recientes utilizan el aprendizaje automático para detectar cualquier tipo de actividad anómala.

Evaluar la magnitud exacta de este problema resulta complicado, aunque según la Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito entre el 2 % y el 5 % del PIB mundial, es decir, entre 800.000 millones de dólares (678.607 millones de euros) y 2 billones de dólares (1,7 billones de euros) de acuerdo a las cifras actuales, es blanqueado cada año. La mayoría pasa desapercibido. Algunas estimaciones sugieren que solo se incauta alrededor del 1 % de las ganancias obtenidas por los delincuentes.

Esta era la situación antes de la pandemia del coronavirus (COVID-19). Actualmente, el fraude está en aumento, y las preocupaciones en torno al virus están creando un mercado lucrativo de productos falsos como medicamentos o equipos de protección. El creciente número de personas que pasan tiempo online también genera una cantidad mayor de ataques de phishing y otras estafas. Y, por supuesto, las drogas todavía se siguen comprando y vendiendo.

El confinamiento provocó que fuera más difícil ocultar los activos, o al menos eso es lo que sucedió al principio. El problema para los delincuentes era que muchos de los mejores negocios para el blanqueo de capital también fueron los más afectados por la pandemia. Para este tipo de gestiones se prefieren las tiendas pequeñas, restaurantes, bares y clubes ya que mueven mucho dinero en efectivo, por lo que resulta más fácil mezclar las ganancias adquiridas ilícitamente con los ingresos legales.

Con las sucursales bancarias cerradas, ha sido más difícil realizar grandes depósitos en efectivo. Los servicios de transferencias de dinero como Western Union, que en general permiten que cualquiera entre en la oficina y envíe dinero al extranjero, también cerraron sus sucursales.

Pero los delincuentes destacan por ser oportunistas. A medida que se cerraban los canales habituales para el blanqueo de capitales, se abrían otros nuevos. Grandes sumas de dinero han empezado a fluir de nuevo hacia las pequeñas empresas gracias a los rescates gubernamentales. Esto ha creado un aumento de actividad financiera que proporciona una tapadera para el blanqueo de dinero.

Algoritmos para seguir actividades sospechosas

La conclusión es que la tecnología contra el blanqueo de capitales se demanda cada vez más. Los sistemas más antiguos se basan en normas básicas, como por ejemplo que las transacciones superiores a una determinada cantidad debían generar un aviso. Pero estas reglas dan lugar a muchas alertas falsas y las transacciones delictivas reales se pierden en ese ruido. Últimamente, los enfoques basados en el aprendizaje automático intentan identificar los patrones de actividad normal y activan alertas solo cuando se detectan valores atípicos. Después son analizadas por parte de los especialistas humanos, que confirman o rechazan la alerta.

Esta información se puede utilizar para mejorar el modelo de IA y perfeccionarlo con el tiempo. Algunas empresas, como Featurespace, una firma con sede en EE. UU. y Reino Unido que utiliza el aprendizaje automático para detectar actividades financieras sospechosas, y Napier, que crea herramientas de aprendizaje automático para la lucha contra el blanqueo de capitales, están desarrollando métodos híbridos en los que las alertas correctas generadas por la IA pueden convertirse en nuevas reglas que se introducen en el modelo general.  

Los rápidos cambios de comportamiento en los últimos meses han dejado claras las ventajas de los sistemas más adaptables. Los reguladores financieros de todo el mundo han publicado una nueva guía sobre qué tipo de actividad deben tener en cuenta los equipos que luchan contra el lavado de dinero, aunque según la directora de delitos financieros de Featurespace, Araliya Sammé, era demasiado tarde para muchos. "Cuando sucede algo como la COVID, donde los modelos de pago cambian de repente, no hay tiempo para implementar nuevas reglas".

Es necesaria por ello una tecnología capaz de detectar los cambios mientras ocurren, explica: "De lo contrario, cuando se haya detectado algo y se haya alertado a las personas que deben saberlo, el dinero habrá desaparecido". 

El director de ingresos de Napier, Dave Burns, cree que la COVID-19 ha provocado que los problemas latentes desde hace tiempo estallaran. "Esta pandemia ha sido el punto de inflexión en muchos sentidos", sostiene. "Parece una especie de llamada de atención que realmente necesitábamos para empezar a pensar de una manera diferente". Y añade: "A algunos de los actores más importantes de la industria les ha pillado desprevenidos".  

Pero eso no significa solo adoptar la última tecnología. "No se puede aplicar la IA tal cual, porque eso devolverá sandeces", opina Burns. Lo que se necesita, en su opinión, es un enfoque personalizado para cada banco o proveedor de pagos.

La tecnología de lucha contra el blanqueo de capitales aún tiene un largo camino por recorrer, pero la pandemia ha revelado grietas preocupantes en los sistemas existentes , a juicio Burns. Y eso significa que las cosas podrían cambiar de una forma más rápida de lo que iba a ocurrir. "Estamos viendo un mayor nivel de urgencia", concluye. "Lo que tradicionalmente era una larga y burocrática toma de decisiones, ahora se está acelerando de forma drástica".