Los investigadores han desarrollado herramientas de inteligencia artificial que pueden analizar vastas cantidades de datos para identificar posibles casos de lavado de dinero. En un estudio reciente, se probó una herramienta de IA comparando sus resultados con un intercambio de criptomonedas, destacando su eficacia al detectar transacciones sospechosas.
Conclusiones del estudio
A pesar de no tener acceso a los datos de los clientes del intercambio, el modelo de IA pudo igualar las conclusiones de los investigadores del intercambio. Aunque identificar solo 14 de las 52 cuentas puede parecer un éxito modesto, los investigadores enfatizan que solo el 0.1 por ciento de las cuentas del intercambio fueron marcadas por posibles lavado de dinero.
El modelo de IA desarrollado por los investigadores ha sido utilizado por Elliptic, una firma de análisis de blockchain, en su propio trabajo. Al analizar la fuente de los fondos de las cadenas de transacciones sospechosas, los investigadores pudieron descubrir direcciones de Bitcoin vinculadas a actividades ilícitas, un mezclador de criptomonedas utilizado para ocultar el rastro de los bitcoins, y una estafa Ponzi en Panamá.
Disponibilidad de datos
El lanzamiento de los datos de entrenamiento de Elliptic en Kaggle destaca un enfoque de código abierto destinado a beneficiar a la comunidad en general, incluidos los competidores de Elliptic. Los datos anonimizados contienen información estructural sobre transacciones sospechosas, lo que permite a los investigadores realizar más estudios centrados en la IA sobre el lavado de dinero en Bitcoin.
Aunque algunos expertos señalan que la herramienta puede servir más como una prueba de concepto que como una herramienta revolucionaria, los avances en la tecnología de IA ofrecen una visión de un futuro donde los delitos financieros pueden ser detectados y prevenidos de manera más efectiva.
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