Pencucian uang menyumbang hingga 5% dari PDB global – atau US$ 2tn (£ 1,5tn) – setiap tahun, kata United Nations Office on Drugs and Crime atau Kantor PBB untuk Narkoba dan Kejahatan. Jadi bank dan lembaga penegak hukum beralih menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk membantu memerangi masalah yang berkembang. Tetapi apakah ini akan berhasil?
Pencucian uang, yang disebut sebagai praktik gangster Al Capone dalam menyembunyikan hasil kriminal dalam binatu dengan uang tunai pada tahun 1920-an, merupakan masalah besar dan terus berkembang.
Uang “kotor” “dibersihkan” dengan melewati lapisan bank dan bisnis yang terlihat sah dan digunakan untuk membeli properti, bisnis, mobil mahal, karya seni – apa pun yang dapat dijual dengan uang tunai baru.
Dan salah satu cara penjahat melakukan ini disebut “smurfing“.
Ahli perangkat lunak digunakan untuk mengatur banyak setoran kecil di bank yang tidak terpantau radar, jelas Mark Gazit, kepala eksekutif ThetaRay, penyedia AI untuk mendetaksi kejahatan keuangan yang berkantor pusat di Israel.
“Transaksi US$ 0,25 tidak akan pernah terlihat oleh manusia, tetapi transaksi semacam itu dapat mencuci uang sebesar US$ 30 juta jika dilakukan ratusan juta kali,” katanya.
Dan uang curian sering dicuci untuk mendanai kegiatan kriminal lebih lanjut. Satu penipuan di ATM (mesin ATM cash) baru-baru ini merugikan bank sebesar € 1milyar (£ 854juta) secara total di 40 negara, misalnya.
“Geng meretas ribuan ATM dan memprogram mereka untuk melepaskan hingga lima lembar uang kertas pada waktu tertentu – katakan jam 3 pagi – di mana seorang penjahat lokal atau ‘money mule‘ akan mengambilnya,” kata Gazit.
“Uang itu kemudian dikonversi menjadi Bitcoin dan digunakan untuk mendanai perdagangan manusia.”
“Money mule” sering direkrut untuk mencuci uang geng ini melalui rekening bank mereka yang sah dengan memberikan sejumlah biaya sebagai kompensasinya.
“Perkiraan menunjukkan bahwa tidak sampai 1% dari dana kriminal yang mengalir melalui sistem keuangan internasional yang telah disita,” kata Colin Bell, group head of financial crime risk atau kepala kelompok risiko kejahatan keuangan di HSBC.
Dan masalahnya tampaknya semakin buruk, meskipun ada regulasi yang semakin ketat.
Di Inggris saja, Suspicious Activity Reports atau Laporan Aktivitas Mencurigakan untuk kejahatan keuangan meningkat 10% pada tahun 2018, menurut National Crime Agency atau Badan Kejahatan Nasional.
Biro Investigasi Federal AS (FBI) mengatakan kepada BBC bahwa pihaknya sedang mengerjakan “peningkatan teknis terapan” pada ‘gudang senjata’ peralatannya untuk memerangi kejahatan guna membantunya mengikuti kemajuan dalam teknologi keuangan.
Namun, organisasi lain secara terbuka berbicara tentang penggunaan AI untuk melawan pencuci uang.
“AI yang menerapkan ‘machine learning‘ dapat menyaring transaksi dalam jumlah besar dengan cepat dan efektif,” jelas Bell dari HSBC.
“AI bisa menjadi alat vital untuk menunjukkan dengan tepat aktivitas mencurigakan.”
Untuk alasan ini, AI pandai melihat upaya dan akun smurfing yang dibuat jarak jauh oleh bot, misalnya.
Dan AI juga dapat melihat perilaku mencurigakan oleh orang dalam yang korup – elemen kunci dalam banyak operasi pencucian uang.
“Menggunakan AI dapat menghilangkan banyak risiko dari orang yang sengaja mengabaikan kegiatan mencurigakan,” kata Adam Williamson, kepala standar profesional di Association of Accounting Technicians atau Asosiasi Teknisi Akuntansi (AAT) Inggris – badan profesional yang bertugas membantu akuntan menghindari pencucian uang.
Banyak bank terbesar di dunia telah terlibat dalam skandal pencucian uang dalam beberapa tahun terakhir.
Awal tahun ini, raksasa perbankan Swiss UBS dikenakan denda 3,7 miliar euro (£ 3,2 miliar) setelah terbukti bersalah membantu klien kayanya di Prancis untuk menyembunyikan miliaran euro dari otoritas pajak dan mencuci hasilnya.
Tahun lalu, bank Belanda ING membayar € 775 juta karena gagal menghentikan penjahat yang mencuci uang melalui rekeningnya.
Dan bos Danske Bank terpaksa berhenti karena skandal pencucian uang € 200 milyar yang melibatkan cabangnya di Estonia.
Di Latvia, juga, bank terbesar ketiga negara itu ABLV Bank AS, ditutup setelah pihak berwenang AS menuduhnya melakukan pencucian uang skala besar yang memungkinkan kliennya melanggar sanksi senjata nuklir terhadap Korea Utara.
AI dapat memecah-mecah kumpulan data secara real-time, email, panggilan telepon, laporan pengeluaran, dan menandai pola perilaku yang mungkin tidak diketahui manusia di seluruh kelompok perbankan global.
Setelah sistem AI mempelajari pola perilaku yang sah, sistem itu dapat dengan lebih mudah mengenali aktivitas yang ‘cerdik’ atau ‘mencurigakan’ dan belajar darinya.
Regulator di seluruh dunia mendorong penerapan teknologi baru ini.
Direktur US Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) Kenneth A. Blanco mengatakan: “Lembaga keuangan telah meningkatkan kemampuan mereka untuk mengidentifikasi pelanggan dan memantau transaksi dengan bereksperimen menggunakan AI dan machine learning.
“FinCEN mendorong inovasi terkait layanan keuangan ini dan lainnya.”
Perusahaan teknologi AI, seperti ThetaRay, LexisNexis Risk Solutions, dan Refinitiv, menawarkan alat bisnis untuk mengatasi pencucian uang, tetapi ada kekhawatiran bahwa ini menghadirkan masalah sendiri.
“Jika organisasi membeli AI dari rak, bagaimana mereka bisa meyakinkan regulator bahwa mereka dapat mengendalikannya?” tanya Adam Williamson dari AAT.
Dan sebagus mungkin AI menemukan anomali ketika menyaring sejumlah besar data, itu hanya efektif jika ada data yang diumpankan.
Jadi ada pengakuan yang berkembang tentang perlunya bank, lembaga keuangan, pemerintah, dan lembaga penegak hukum untuk berbagi informasi lebih lanjut.
“Europol dirancang untuk beroperasi dalam kemitraan dengan lembaga penegak hukum, departemen pemerintah dan pemangku kepentingan lainnya,” kata wakil direktur eksekutif lembaga itu, Wil van Gemert.
“Kami menganut gagasan kecerdasan kolektif.”
Mark Hayward, anggota Economic Crime Strategic Board atau Dewan Strategi Kejahatan Ekonomi Inggris yang baru, yang dibentuk pada bulan Januari, mengatakan: “Berbagi data adalah salah satu prioritas utama kami”.
Dan undang-undang harus mengikuti tren terbaru dalam layanan keuangan yang dapat dieksploitasi penjahat.
Para teroris di balik serangan truk di Nice, Perancis tahun 2016 lalu misalnya, membayar kendaraan dengan kartu prabayar untuk mengambil keuntungan dari anonimitas kartu-kartu ini yang diberikan kepada penggunanya.
Itulah sebabnya mengapa Anti-Money Laundering Directive kelima Uni Eropa yang diperkenalkan tahun lalu mencakup mata uang digital dan kartu prabayar untuk pertama kalinya.
Itu mengingat bahwa para penjahat tampaknya menang, dan alat apa pun yang dapat membantu mengatasi masalah itu pastilah disambut gembira – termasuk AI.
Sumber: bbc.com
