Hvidvaskning af penge er en form for økonomisk kriminalitet, der indebærer at tage kriminelt opnåede indtægter (beskidte penge) og skjule deres oprindelse, så de ser ud til at komme fra en legitim kilde. Anti-Money Laundering (AML) henviser til de aktiviteter, som finansielle institutioner udfører for at overholde lovkrav på området og for aktivt at overvåge og ikke mindst rapportere mistænkelige aktiviteter.
Baggrunden for Anti-Money Laundering
USA var en af de første nationer til at vedtage lovgivning om bekæmpelse af hvidvask, da de indførte Bank Secrecy Act (BSA) i 1970. Siden indføringen af BSA er den efterfølgende blevet ændret og styrket gennem yderligere love om anti-money laundering. The Financial Crimes Enforcement Network er nu udpeget til at administrere BSA – med en mål om, at ”beskytte det finansielle system mod misbrug af økonomisk kriminalitet, herunder finansiering af terrorisme, hvidvaskning af penge og anden ulovlig aktivitet.”
I 1989 dannede mange lande og organisationer den globale Financial Action Task Force (FATH). Dets formål er at udvikle og fremme internationale standarder, der skal forhindre hvidvask af penge.
Kort efter angrebene i USA den 11. september 2001 udvidede FATF sit mandat til også at omfatte AML og bekæmpelse af finansiering af terrorisme. Den Internationale Valutafond (IMF) er en anden vigtig organisation. Med dets 189 medlemslande er dets primære formål at sikre stabilitet i det internationale monetære system. IMF beskæftiger sig med de konsekvenser som hvidvaskning af penge og relaterede forbrydelser kan have på integriteten og stabiliteten af den finansielle sektor og den bredere økonomi.
Hvorfor er Anti-Money Laundering så vigtigt?
Det anslåede beløb der hvert år hvidvaskes globalt, er 2-5% af den globale GDP. Altså et sted mellem 800 milliarder USD og 2 billioner USD. Dette er bare et lavt estimat. Hvidvaskning af penge hænger ofte sammen med aktiviteter såsom smugling, ulovlige våbensalg, underslæb, insiderhandel og bestikkelse. Men det er også meget almindeligt med organiseret kriminalitet herunder handel med mennesker, våben og narkotika samt prostitutionsnetværk.
Anti-money laundering er tæt knyttet til Counter-Financing of Terrorism (CFT), som finansielle institutioner benytter til at bekæmpe finansiering af terrorisme. AML-reglerne forbinder hvidvaskning af penge (finansieringskilde) med finansiering af terrorisme (destination for midler).
Udover den moralske forpligtelse til at bekæmpe hvidvaskning af penge og finansiering af terrorisme bruger finansielle institutioner også AML-taktikker til:
- Overholdelse af regler, der kræver at de overvåger kunder og transaktioner og rapporterer mistænkelig aktivitet.
- Beskyttelse af deres omdømme og aktionærværdi.
- Undgåelse af samtykkeordrer såvel som civile og strafferetlige sanktioner, der kan pålægges på grund af manglende overholdelse eller uagtsomhed.
- Reduktion af omkostninger i forbindelse med bøder, medarbejder- og IT-omkostninger samt kapital forbeholdt risikoeksponering.
Analytics styrker indsatsen af Anti-Money Laundering
Inden Landsbankinn henvendte sig til SAS, havde banken et screeningssystem, der markerede omkring 1.000 falske positive transaktioner hver eneste dag. Med et begrænset antal af efterforskere var det vigtigt at sænke dette antal for at fokusere på virkelig mistænkelige krav. Få måneder efter at have henvendt sig til SAS Anti-Money Laundering var antallet nede på omkring 100 dagligt – altså en reduktion på 90% på falske positive transaktioner.
Anti-Money Laundering i dagens verden
Hvidvaskning af penge har store omkostninger for enkeltpersoner og institutioner og kan have ødelæggende konsekvenser for samfundet. Bliv klogere på, hvordan teknikker fra kunstig intelligens såsom maskinlæring hjælper med at redefinere AML og compliance for nogle af verdens førende globale bankorganisationer.
Næste generations anti-money laundering
Er du klar til at tage AML til det næste niveau? Brug af robotteknologi, semantisk analyse og AI gør processer mere automatiserede og effektive. Læs om de 10 nøgler til succes med AML drevet af maskinlæring.
AI og maskinlæring redefinerer AML
Fra transaktionsovervågning og opdagelse af anomali til rangering af kunderisiko, analyse af sociale netværk med mere ændrer maskinlæring drastisk, hvordan finansielle institutioner bekæmper hvidvaskning af penge.
5 gamechangere til at bekæmpe hvidvaskning
For at rykke op til det næste niveau i anti-money laundering har du brug for en fokuseret strategi understøttet af sofistikerede analytics. Bliv klogere på, hvordan SAS kan ændre din AML-strategi i den skiftende kamp mod hvidvaskning af penge.
Når AML/CFT-kontroller effektivt implementeres afbøder det de negative virkninger af kriminel økonomisk aktivitet og fremmer integritet og stabilitet på de finansielle markeder. International Monetary Fund
Forstærk din kamp mod hvidvaskning af penge
Chefer for finansiel kriminalitet (Chief compliance officers) star overfor tre store udfordringer, når det kommer til at overholde reglerne om hvidvaskning af penge: Et voksende antal grænseoverskridende transaktioner, mange falske positive og konstant skiftende AML-regler og forretningskrav. Se hvordan SAS Anti-Money Laundering kan hjælpe dig med at opnå compliance – ved effektivt af reducere falske positive, øge driftseffektiviteten og hurtigt afdække ukendte trusler ved at vise et helhedsbillede af risikoen.
Sådan fungerer Anti-Money Laundering
For at identificere og rapportere hvidvaskning af penge samt for at efterleve gældende krav skal finansielle institutioner have en dyb forståelse for, hvordan kriminaliteten fungerer. Der er tre trin involveret i hvidvaskning: placering, lagdeling og integration. Disse er en kompleks række af transaktioner, der starter med deponering af midler for derefter gradvist at flytte til dem til, hvad der synes at være legitime aktiver.
- Placering refererer til hvordan og hvor penge opnået gennem kriminelle midler er placeret. Pengene bliver ofte placeret via: betalinger til kontantbaserede virksomheder; betalinger for falske fakturaer; ”smurfing”, der betyder at indsætte små beløb (under AML’s grænseværdi) på bankkonti eller betalingskort; flytte penge til trusts- og offshore virksomheder, der skjuler de økonomisk profiterede ejeres identiteter; benytte udenlandske bankkonti; og afbrydelse af transaktioner kort efter, at midlerne er indgivet til en advokat eller en revisor.
- Lagdeling referer til at separere kriminelle midler fra deres oprindelse. Det indebærer at konvertere de ulovlige indtægter til en anden form og skabe komplekse lag af finansielle transaktioner for at skjule midlernes oprindelse og ejerskab. Kriminelle gør dette for at sløre sporet af deres ulovlige midler, så det bliver svært for AML-efterforskere at spore transaktionerne.
- Integration referer til en genindførsel af de hvidvaskede midler i økonomien i hvad der ser ud til at være normale og legitime forretnings- eller personlige transaktioner. Det gøres blandt andet ved at investere i fast ejendom eller luksusaktiver. Det giver hvidvaskere og kriminelle en mulighed for at øge formuen.
Regler/Compliance og AML
FATF hjælper lande med at oprette en finansiel efterretningsenhed (FIU), der er ansvarlig for at styre informationsstrømmen mellem deres institutioner og retshåndhævende myndigheder. Regeringens lovgivning og regulering fra hvert lands FIU gør finansielle institutioner til den første forsvarslinje mod hvidvaskning af penge og finansiering af terrorisme.
Ved at rapportere mistænkelige aktiviteter til regeringen via mistænkelige transaktionsrapporter (STRs) og mistænkelige aktivitetsrapporter (SARs) alarmerer bankerne om mulige kriminelle aktiviteter. Mange tilsynsorganer har vedtaget kritisk AML-lovgivning med overholdelseskrav, som bankerne følger for at håndhæve hvidvaskning af penge, såsom:
- USA: US Patriot Act, Bank Secrecy Act.
- Europa: EU Forth Anti-Money Laundering Directive (4AMLD)
- Canada: Proceeds of Crime (Money Laundering) and Terrorist Financing Act (PCMLTFA)
- Australien: Anti-Money Laundering and Counter-Terrorism Financing Act of 2006.
AML-reglerne varierer efter jurisdiktion – men generelt foretager finansielle institutioner følgende foranstaltninger for at opfylde compliance:
- Kundeidentificeringsprogram/kend din kunde (KYC). Finansielle institutioner skal kræve korrekt kundeidentifikation og verificering for at sikre legitimitet. Produkter og tjenester med høj risiko (f.eks. privat bankvirksomhed) kræver mere detaljeret dokumentation.
- Rapportering af store valutatransaktioner. Kravene siger, at institutioner skal indsende lovgivningsmæssig rapport for transaktioner over en bestemt grænseværdi foretaget af en enkelt kunde i løbet af en hverdag.
- Overvågning og rapportering af mistænkelige aktiviteter. Tilsynsbureauer offentliggør AML-retningslinjer om adfærd, der skal overvåges (f.eks. hvis der foretages mange kontantindskud eller hævninger over flere dage for at undgå grænseværdien). Hvis en AML-efterforsker afslører adfærd, der overstiger grænseværdien for rapportering og ikke har et tilsyneladende forretningsformål, indgiver de en SAR/STR til FIU’en for at opfylde lovgivningsmæssige krav.
- Overholdelse af sanktioner. Regulerende organer såsom US Treasury Department, US Office of Foreign Assets Control, FN, Den Europæiske Union, Her Majesty’s Treasury og Financial Action Task Force on Money Laundering har krav til finansielle institutioner om at kontrollere transaktionsparter mod lister over sanktionerede enkeltpersoner, virksomheder, institutioner og lande.
Teknologi og hvidvaskning af penge
Et vellykket program til bekæmpelse af hvidvask af penge indebærer brug af data og analyser for at opdage usædvanlige aktiviteter. Det bliver gjort ved at overvåge transaktioner, kunder og hele netværk af adfærd.
Efterhånden som kunstig intelligens teknologier såsom maskinlæring bliver mere udbredte, vil disse næste generations AML-teknologier automatisere mange manuelle processer – som effektivt hjælper med at identificere risici ved økonomisk kriminalitet.
SAS økonomiske kriminalitetsløsninger inkluderer indlejret maskinlæring og andre avancerede analyseteknikker for drastisk at styrke indsatsen mod hvidvaskning af penge. Teknikkerne inkluderer dyb læring, neurale netværk, naturlig sproggenerering og -behandling, ikke-overvåget læring og klyngedannelse, automatisering af robotprocesser med mere.
Disse teknikker kan bruges til:
- Overvågning af mistænkelig aktivitet – til at afdække nye ordninger og afsløre stadigt mere sofistikerede, økonomisk kriminelle taktikker.
- Intelligent alarmprioritering. For at triagere alarmer, der berettiger efterforskning og dvale ved advarsler om lav værdi.
- Alarmering/sagsberigelse – for at vise AML efterforskere relevante billeder, tidligere sager, SARs, tredjepartsdata, kort, transaktionshistorik med mere.
- Automatiseret SAR-arkivering via generering og behandling af naturligt sprog – for at omdanne data til sprog og historier.
- En holistisk enhedsvisning bygget fra netværksanalyse – for at hjælpe dig med at visualisere og udforske relationer i data.
- Alarmvurdering med Bayesiske algoritmer – for relativt at vurdere alle emner i AML-efterforskning.
- Kunders risikovurdering – til empirisk vurdering af eksponering af hvidvaskning af penge.
- Intelligent kundesegmentering, der bygger smarte peer-grupperinger – for at forbedre dækningen på tværs af kunder og/eller konti.
- Peer-baseret anomali detektion – til at identificere unormal adfærd for et motiv i forhold til peers.
- Detektion af sjældne begivenheder – for at identificere dem, der ligner et emne af interesse (såsom en retshåndhævende undersøgelse).
- Automatiserede manuelle processer på tværs af handelstransaktionens livscyklus – for at opdage mønstre for ulovlig handelsfinansieringsaktivitet gennem optisk karaktergenkendelse.
4 forskellige former for hvidvaskning
Handelsbaseret hvidvaskning af penge
At flytte kriminelle midler gennem handelstransaktioner (import/eksport af varer) for at skjule deres oprindelse er kendt som handelsbaseret hvidvaskning af penge (TBML). Nogle kriminelle udfører TBML ved over- eller underfakturering for forsendelser. Andre metoder involverer flere faktureringer (for samme forsendelse), forkert fremstilling af kvaliteten af de afsendte varer eller forsendelse af flere – eller færre – varer end aftalt.
Krypto-/virtuel valuta hvidvaskning
Krypto- og virtuel valuta har åbnet døren til nye metoder for hvidvaskning af penge. For eksempel kan bitcoinautomater have ”huller” med deres AML-compliance metoder. Og graden af overholdelse af lovgivningen på online-markeder for kryptovalutahandel (børser) varierer. Kriminelle bruger også andre metoder såsom ”tumblere”. Tumblere er et mix af tjenester, der opdeler beskidt kryptovaluta og sender det gennem en række forskellige adresser for til sidst at rekombinere det til rene midler – mod et voldsomt gebyr.
Narkotikahandel og hvidvaskning af penge
Den ulovlige handel med stoffer finansierer store, magtfulde og ofte voldelige kriminelle organisationer. Narkotikahandlere skal hvidvaske penge for at skjule deres oprindelse, deres identitet og forhindre konfiskation. Ulovlige narkotikatransaktioner udføres undertiden bl.a. gennem mørke webmarkeder. Nogle af taktikkerne, der anvendes, indebærer kontantsmugling, strukturerede indskud, pengeservicevirksomheder og valutaveksling.
Terrorist financing
Terrorister finansierer deres handlinger ved at skaffe penge og vaske dem ved forskellige metoder. De skjuler midlerne ved at angribe svagheder i det finansielle system. Det er udfordrende at spotte disse midler medmindre en kendt terrorist eller organisation åbner en konto. Banker, der spotter en usædvanlig eller mistænkelig transaktion, rådes til at indgive en rapport til den finansielle efterretningsenhed, som derefter foretager en hvidvaskningsundersøgelse.
SAS® Anti-Money Laundering
I en verden af udviklende risici er det svært at holde trit, når du administrerer alarmer, testscenarier og arbejder på at overholde AML-reglerne. SAS Anti-Money Laundering er en gennemprøvet platform, der forbedrer detektionsnøjagtigheden og kan sænke de samlede ejeromkostninger. Det giver transaktionsovervågning, customer due diligence, sanktioner i realtid og screening af overvågningslister og lovgivningsmæssig rapportering – forbedret med avancerede analysefunktioner såsom maskinlæring og procesautomatisering.
Recommended Reading
-
Article
4 strategies that will change your approach to fraud detectionAs fraudulent activity grows and fighting fraud becomes more costly, financial institutions are turning to anti-fraud technology to build better arsenals for fraud detection. Discover four ways to improve your organization's risk posture.
-
Article
Next generation anti-money laundering: robotics, semantic analysis and AIAnti-money laundering taken to its next level is sometimes referred to as AML 2.0 or AML 3.0. What does this next wave of AML technology look like? What can it do that you can’t do with traditional AML? See the results innovative financial institutions around the globe are already getting.
-
Article
Mobile payments, smurfs and emerging threatsM-payment remittances are replacing traditional banks and money services that have historically charged high fees for small transfers. Former US Treasury Special Agent John Cassara maps what he sees in the road ahead and gives advice for protecting your firm.
