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A Multi-Agent System in the Combat Against Money Laundering/Um Sistema Multiagente no Combate ao Branqueamento de Capitais

Alexandre, Claudio ; Balsa, Joao

RISTI : Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 2017-12 (25), p.1 [Periódico revisado por pares]

AISTI (Iberian Association for Information Systems and Technologies)

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  • Título:
    A Multi-Agent System in the Combat Against Money Laundering/Um Sistema Multiagente no Combate ao Branqueamento de Capitais
  • Autor: Alexandre, Claudio ; Balsa, Joao
  • Assuntos: Analysis ; Data mining ; Money laundering ; Organized crime
  • É parte de: RISTI : Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 2017-12 (25), p.1
  • Descrição: Money laundering is a crime that makes it possible to finance other crimes, for this reason, it is important for criminal organizations and their combat is prioritized by nations around the world. The anti-money laundering process has not evolved as expected because it has prioritized only the signaling of suspicious transactions. The constant increasing in the volume of transactions has overloaded the indispensable human work of final evaluation of the suspicions. This article presents a multiagent system that aims to go beyond the capture of suspicious transactions, seeking to assist the human expert in the analysis of suspicions. The agents created use data mining techniques to create transactional behavioral profiles; apply rules generated in learning process in conjunction with specific rules based on legal aspects and profiles created to capture suspicious transactions; and analyze these suspicious transactions indicating to the human expert those that require more detailed analysis. Keywords: multi-agent systems; intelligent agents; data mining; anti-money laundering. Branqueamento de capitais e um crime que possibilita o financiamento de outros crimes, por isso ele e importante para as organizacoes criminosas e seu combate e motivo de mobilizacao das nacoes do mundo inteiro. O processo de anti-branqueamento de capitais nao evoluiu como esperado pois tem priorizado a sinalizacao de transacoes suspeitas. O crescente aumento no volume de transacoes tem sobrecarregado o indispensavel trabalho humano de avaliacao final das sinalizacoes. Este artigo apresenta um sistema multiagente que objetiva ir alem da captura de transacoes suspeitas, buscando auxiliar o especialista humano na analise das suspeicoes. Os agentes criados utilizam tecnicas de data mining para criacao de perfis de comportamento transacional; aplicam as regras obtidas no aprendizado em conjunto com regras especificas baseadas em aspectos legais e nos perfis criados para captura de transacoes suspeitas; e analisam estas transacoes sinalizadas indicando ao especialista humano aquelas que necessitam de analise mais detalhada. Palavras-chave: Sistemas multiagente; agentes inteligentes; data mining; antibranqueamento de capitais.
  • Editor: AISTI (Iberian Association for Information Systems and Technologies)
  • Idioma: Português
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