La base de datos Neo4J pertenece a la familia de BBDD NoSQL. Esta es una base de datos en grafos que está acaparando la atención del mercado por diversas razones.  Una de sus múltiples prestaciones, es tener la capacidad de analizar las relaciones existentes entre diversos factores alojados en sus nodos, algo muy útil en la prevención del blanqueo de capitales.

Este tipo de bases de datos en grafos  tienen potencialidades para ser incorporadas en diversos esquemas de trabajo. Diversas redes sociales, cadenas de logística de empresas, unidades de trabajo de alta demanda han implementado estas BBDD obteniendo excelentes resultados.

Pero recientemente han adquirido una especial importancia para combatir una actividad criminal que causa estragos en todo el mundo; el blanqueo de capitales.

Prevención del blanqueo de capitales

Agencias e instituciones como la OCDE y el Grupo de Acción Financiera definen el blanqueo de capitales como la ejecución de acciones para introducir al sistema financiero, fondos provenientes de actividades ilícitas con la finalidad de obtener ganancias para un individuo o grupo de personas.

En todo el mundo existen regulaciones y medidas legales que buscan prevenir la proliferación de prácticas de blanqueo de capitales. Las instituciones que presentan una lucha más intensa en esta área, son las que pertenecen al sector financiero. Sus motivaciones en este sentido son muy claras.

Complicaciones que produce el blanqueo de capitales en el sistema financiero

Para las entidades financieras es una prioridad la reducción de los riesgos de ser víctima de fraude por blanqueo de capitales. Esto puede afectarlos gravemente en aspectos de orden legal. También podría significar millones de euros en pérdidas por sanciones, multas y por clientes huyendo aterrorizados.

En la actualidad, los delincuentes ponen en práctica medidas sofisticadas para cometer delitos. Aplican todos los avances e innovaciones tecnológicas para materializar sus fechorías. Eso sin duda, debe tener a las autoridades en alerta permanente.

 

Por otro lado, hay una esperanza naciendo con la aplicación de buenas prácticas para el manejo de información con bases de datos en grafos. Apoyándose en las ventajas que estas ofrecen, se puede lograr identificar factores claves para evitar crímenes de este tipo.

Con la ayuda de las bases de datos en grafos  y algunas herramientas auxiliares de análisis se puede detectar el ingreso de dinero que está siendo sujeto de un proceso blanqueo. Pueden detectarse múltiples transferencias o movilizaciones de pequeñas porciones de capital que pretenden ocultar el blanqueo de fondos.

Neo4J como herramienta de combate contra el blanqueo de capitales

Las bases de datos en grafos poseen un conjunto de características que permite observar relaciones complejas entre nodos. Algo que se ajusta a la perfección al combate contra el blanqueo de capitales.

Ya que este tiende a ser un sistema complejo de operaciones dispersas que buscan ocultar el tránsito de fondos ilegales hacia el sistema financiero formal. Esto convierte a las bases de datos construidas con Neo4J  en un aliado fundamental para combatir este importante problema de caracter mundial.

Con la construcción de modelos de análisis basados en Neo4J se pueden descubrir anillos de fraude y otras modalidades de estafas financieras de alto nivel de sofisticación en tiempo real.

Es importante resaltar que las propiedades de esta base de datos en grafos le permiten manejar grandes volúmenes de datos de forma eficiente de forma dinámica. Esto ayuda a establecer patrones de comportamiento de datos, ideales para combatir el blanqueo de capitales.

Pueden estudiarse las relaciones que se generan entre personas y cuentas bancarias. Habilitando a su segmentación factores adicionales como el agrupamiento de datos y el modelado de hipótesis de investigación para estudiar los casos.

Elementos que se pretenden lograr al usar Neo4J  en la prevención del blanqueo de capitales

1. Descubrir con rapidez anillos de fraude: para esto debe contarse con una capacidad analítica de altos volúmenes de datos en tiempo real y que se adapte al crecimiento constante. Con Neo4J es posible gracias a su flexibilidad y escalabilidad.
2. Análisis de múltiples datos en simultáneo: se deben analizar datos distintos en un mismo conjunto. Personas, cuentas bancarias, transacciones, domicilios, teléfonos, IP´s, todo al mismo tiempo. Una de las características de Neo4J es que implementa nodos de propiedad, en los cuales pueden alojarse todos estos datos sin tener inconvenientes, lo que permite realizar procesos de análisis de alta complejidad.
3. Uno de las características positivas de todas las BBDD NoSQL es que pueden cargarse datos sin detener el funcionamiento de las consultas y análisis. Una data de tanta exigencia como el sistema financiero, crea datos cada segundo. Intentar estudiar su comportamiento con un modelo relacional SQL es casí imposible. Esto con Neo4J es totalmente factible. Podemos estudiar las relaciones de todos los grafos de forma inmediata.
4. Con la implementación de Neo4J y otras herramientas como Linkurious, pueden crearse sistemas automatizados que permitan llevar a cabo el monitoreo de la transacciones y la emisión de alertas en tiempo real.

Cómo combatir el blanqueo de capitales con Neo4J

Para hacer realidad este combate contra el blanqueo de capitales con Neo4J se deben establecer estrategias reticulares basadas en grafos de bases de datos NoSQL. Las estrategias reticulares ayudan a analizar grandes volúmenes de datos.

Aumentando la capacidad de prevención de blanqueo de capitales, ya que parten de la definición de patrones de reticulares de riesgo o anillos fraudulentos. que representan la complejidad del mundo real.

Esto permite entender como una persona, sus cuentas y otros elementos están conectadas con otras. También permite entender cómo se relaciona con otras instituciones de forma directa o indirecta.

Todo esto gracias a la combinación de diversos factores, que permitan comprobar cuando algún valor supere los umbrales predefinidos.

La detección de este tipo de  vinculaciones entre teléfonos, cuentas, direcciones, nombres y montos, es casi imposible de detectar sin el apoyo de software.

Neo4J puesto en marcha contra el blanqueo de dinero

Para hacer esto realidad se requiere en principio la implementación de un programa de prevención aprobado administrativamente por las autoridades competentes.

Esto de forma que permita normar el diseño y operación de controles, monitoreo de transacciones así como los procedimientos para hacer llegar los reportes a las autoridades.

Las vinculaciones de las plataformas Neo4J Enterprise como base de los datos reticulares en combinación con Linkurious como herramienta de visualización indexada y armado de las alertas de patrones sospechosos y anillos fraudulentos.

Estas serían las principales herramientas para emprender esta lucha de forma eficiente. Así se emitiran alertas de comunidades de componentes conectados y se advertirá de la presencia de anillos de fraude complejos.

Detección de anillos de fraude complejos

Con la implementación de Neo4J en combinación con Linkurious es posible lograr la meta. Se crearían estructuras para almacenar los datos en grafos. También se diseñaría un modo de alerta que detecte los patrones inusuales de operaciones y así poder prevenir actividades financieras de orden ilegal.

En este supuesto con la implementación de consultas a través de Neo4J  si se detecta un anillo fraudulento podremos visualizar a las personas intervinientes en las operaciones, su localización, dispositivos utilizados, conexiones y cuantos detalles necesitemos, Pudiéndose analizar todo esto en tiempo real.

Alerta de Comunidades de Componentes Conectados

Para que el trabajo sea exitoso, debemos construir comunidades de clientes basadas en su nivel de vinculación. De esta forma podemos delimitar las investigaciones en torno a las personas que concentran mayor cantidad de vínculos con otras entidades y transacciones financieras.

Se deberán crear atributos adicionales en los nodos. En base a estos atributos se determinará la pertenencia a una comunidad determinada. Esto gracias a la aplicación y ejecución de un algoritmo creado con esa finalidad en Neo4J  y distribuido como librería de procedimientos específicos para casos de alta complejidad.

Como último paso, se construirá una consulta en Neo4J para que sea ejecutada de forma frecuente en modo alarma en Linkurious con la posibilidad de establecer los estándares y criterios de selección.

Beneficios que se obtendrán al vincular Neo4J al combate contra el blanqueo de dinero

Una vez establecidos los criterios de estudio y análisis podremos identificar y conocer las relaciones entre entidades. Podrán establecerse esquemas de monitoreo y detección eficiente de actividades sospechosas. Por si fuera poco, existirá la posibilidad de cruzar información de entidades sospechosas con listas oficiales anti-blanqueo.

La combinación de la bases de datos de gráficos de Neo4j y Linkurious facilitarán los procesos anteriormente descritos de forma segura, natural e intuitiva con la conformación de un sistema de alerta basado en patrones gráficos. La construcción de tableros que faciliten la revisión de casos sospechosos y la visualización gráfica para avanzar de forma veloz en las investigaciones.

Esta solución busca descubrir conexiones ocultas entre los usuarios. No es suficiente identificar individuos sospechosos de forma simple. Es necesario realizar abordajes reticulares, visuales y gráficos, que permitan un trabajo coordinado entre las entidades financieras. Esto con miras a optimizar los tiempos de respuesta de análisis de data e incrementar la transparencia de las actividades financieras.

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