Delator: Automatic Detection of Money Laundering Evidence on Transaction Graphs via Neural Networks

Abstract

Money laundering is one of the most relevant criminal activities today, due to its potential to cause massive financial losses to governments, banks, etc. We propose DELATOR, a new CAAT (computer-assisted audit technology) to detect money laundering activities based on neural network models that encode bank transfers as a large-scale temporal graph. In collaboration with a Brazilian bank, we design and apply an evaluation strategy to quantify DELA-TOR's performance on historic data comprising millions of clients. DELATOR outperforms an off-the-shelf solution from Amazon AWS by 18.9% with respect to AUC. We conducted real experiments that led to discovery of 8 new suspicious among 100 analyzed cases, which would have been reported to the authorities under the current criteria.Resumo. A lavagem de dinheiro é hoje uma das atividades criminais mais relevantes, principalmente devido ao seu potencial de provocar grandes perdas financeiras para governos, bancos, etc. Nós propomos o DELATOR, uma nova CAAT (tecnologia de auditoria assistida por computador) para detectar atividades de lavagem de dinheiro baseada em modelos de rede neural que codificam transferências bancárias como um grafo temporal de larga escala. Em colaborac ¸ão com um banco brasileiro, projetamos e aplicamos uma estratégia de avaliac ¸ão para quantificar o desempenho do DELATOR em dados históricos que englobam milhões de clientes. O DELATOR supera uma soluc ¸ão off-theshelf da Amazon AWS em 18.9% em termos de AUC. Conduzimos experimentos reais que levaram à descoberta de 8 novos casos suspeitos dentre 100 analisados, que seriam reportados às autoridades sob os critérios atuais. Introduc ¸ãoLavagem de dinheiro é um termo utilizado para se referir a processos que tentam legitimar dinheiro obtido de formas ilegais, como, por exemplo, tráfico de drogas, sonegac ¸ão de impostos, furtos, etc [FATF 2021]. Tipicamente, a lavagem de dinheiro ocorre através de uma sucessão de transac ¸ões financeiras que ofuscam a origem do dinheiro. Em 2017, o Brasil foi considerado líder mundial em lavagem de dinheiro: a prática foi testemunhada em 23% das companhias nacionais, enquanto a média global era 16%. 1 Entre 2013 e 2017, a Polícia Federal contabilizou mais de R$ 123 bilhões de prejuízos ao país.1 veja.abril.com.br/economia/brasil-e-o-maior-do-mundo-em-lavagem-de -dinheiro/; blog.idwall.co/o-que-e-pld-prevencao-lavagem-dinheiro/

Delator: Detecção Automática de Indícios de Lavagem de Dinheiro por Redes Neurais em Grafos de Transações

“…Em ambos os casos, tendo em vista a baixa quantidade de indivíduos considerados suspeitos, utilizamos a técnica SMOTE [Fernández et al 2018], que gera observac ¸ões sintéticas da classe minoritária por meio de interpolac ¸ão. Em todos os casos, utilizamos o Cat-Boost como classificador de estado-da-arte para dados com muitos atributos categóricos [Prokhorenkova et al 2018], treinado a partir de splits do conjuntos de dados descritos em detalhe no relatório técnico [Assumpc ¸ão et al 2022].…”

“…Para os experimentos com C2, consideramos apenas os clientes rotulados como suspeitos pelas regras de PLD. Detalhes sobre as configurac ¸ões dos experimentos e modelos podem ser encontrados em nosso relatório técnico[Assumpc ¸ão et al 2022].…”