La criminalità finanziaria è un vero business – e non è qualcosa su cui le organizzazioni possano chiudere un occhio. Basta seguire le cronache di tutto il mondo con un minimo di attenzione per capire come questi comportamenti e le loro implicazioni possano essere dannosi non solo per le organizzazioni finanziarie, ma anche per i loro clienti.
Il fenomeno è diventato sempre più pervasivo, presente a tutti i livelli del settore dei servizi finanziari. Le reti criminali sono creative, connesse, collaborative e pronte a sfruttare qualsiasi opportunità all’interno o ai margini delle operazioni commerciali. Spesso sono coinvolti anche attori che operano supportati dagli Stati. E tutto ciò riguarda profondamente non solo l’industria dei servizi finanziari, ma la società più in generale.
La lotta alla criminalità finanziaria rappresenta una sfida. A livello globale sono stati spesi 1,28 trilioni di dollari negli ultimi 12 mesi per contrastarla e l’impatto sul business è significativo, con una perdita di entrate stimata in 1,45 trilioni di dollari nello stesso periodo.
Nonostante la normativa del settore si sia fatta più rigida, è necessaria una maggiore consapevolezza e investimenti più ingenti per combatterla. Una ricerca effettuata nell’Unione Europea stima che solo l’1% dei proventi del crimine viene confiscato dalle autorità.
Queste statistiche illustrano bene le sfide che l’intero settore deve affrontare. Una tendenza chiave che non viene adeguatamente sottolineata è l’agilità e la sofisticazione che caratterizzano questi criminali. Ad esempio, la frode di identità sintetica è relativamente nuova e in rapida crescita.
Si tratta di una tipologia di frode difficile da rilevare poiché la maggior parte delle aziende non dispone di sufficienti dati relativi ai clienti per identificare i falsi nelle prime fasi del processo. L’approccio più efficace è quello di sfruttare tecniche di machine learning (ML) avanzate abbinate a una visione più olistica (cioè, aziendale) dei dati dei cliente, integrandoli con altre fonti interne ed esterne. Ed è questo a cui solitamente si fa riferimento con il termine Dati Alternativi.
Le tradizionali piattaforme di prevenzione del crimine finanziario hanno un effetto molto limitato sulla capacità di un’organizzazione di contrastare i malintenzionati. Molto deriva dalla struttura organizzativa a silo della specifica funzione aziendale, che limita non solo l’automazione dei processi e le capacità di monitoraggio, ma permette ai criminali di sfruttare le lacune esistenti in tutta l’unità.
Dal punto di vista tecnologico, ci sono funzionalità chiave che una piattaforma di nuova generazione può offrire per aiutare le organizzazioni a sviluppare una strategia di successo nella lotta alla criminalità finanziaria. Tra queste, l’inserimento e l’analisi dei dati in tempo reale; l’apprendimento automatico avanzato e l’intelligenza artificiale; la capacità di eseguire ovunque analisi sui dati; sicurezza, governance e conformità unificate; e l’innovazione continua attraverso le community open source e la ricerca.
Gli investimenti nella prevenzione dei crimini finanziari devono essere visti dal punto di vista dell’intera impresa, poiché produrranno nuove intuizioni sul comportamento dei clienti e consentiranno un approccio più personalizzato nella fornitura di prodotti e servizi innovativi.
Importante è sottolineare come una piattaforma di nuova generazione non sia una semplice soluzione software, ma un percorso di dati e analisi a livello istituzionale. Al centro sta la sua capacità non solo di automatizzare i sistemi di rilevamento e monitoraggio, ma di renderli molto più intelligenti di quanto non lo siano oggi, obiettivo raggiunto solo utilizzando i più recenti algoritmi ML e AI.
Ma perché questi algoritmi siano efficaci è necessaria una base solida, che comprende un ambiente di dati ricco e di alta qualità che non venga utilizzato solo in ottica di prevenzione della criminalità finanziaria, ma integrato con dati alternativi che consentano all’organizzazione di avere una comprensione molto più olistica dei clienti.
Da questo punto di vista, un investimento in funzionalità supplementari relative ai dati è una strategia sia difensiva che offensiva e come tale dovrebbe essere finanziata.
Infine, un recente documento di McKinsey (Transforming Risk Efficiency and Effectiveness – aprile 2019), pur essendo incentrato sulla trasformazione del rischio, può essere applicato in ugual modo alle attuali sfide nella prevenzione della criminalità finanziaria. Cita quattro aree che si rafforzano a vicenda per migliorare efficienza ed efficacia:
L’ottimizzazione dell’organizzazione produce guadagni in termini di efficacia, chiarendo e aumentando le responsabilità, e adeguando i talenti ai posti di lavoro.
La razionalizzazione della governance elimina le attività non necessarie, libera una risorsa scarsa e preziosa – compresa l’ampiezza di banda della gestione – e offre al contempo alcuni vantaggi diretti in termini di efficienza.
La razionalizzazione e il rafforzamento dei processi consentono di ottenere guadagni critici in termini di efficienza attraverso l’automazione di molti processi manuali.
La digitalizzazione e l’implementazione di analisi analitiche avanzate permette di incorporare controlli automatizzati in tempo reale (o quasi) per la prevenzione della criminalità finanziaria all’interno dei processi, riducendo così i fallimenti e rendendo molto più efficiente l’uso di risorse preziose.
A cura di Richard Harmon, Managing Director, Financial Services, Cloudera
