AI per l’antiriciclaggio, ecco applicazioni e vantaggi per banche e imprese

AI e antiriciclaggio, lo scenario

Quando si parla di criminalità finanziaria non dobbiamo pensare a loschi figuri in giacca che armeggiano fra conti offshore, la verità è ancora più inquietante: chi ricicla denaro sporco si muove con la stessa rapidità delle start-up della Silicon Valley, adotta le tecnologie di frontiera prima di molti regolatori e sfrutta ogni spiraglio normativo come se fosse un buco nel firewall.

Il motivo è semplice: trasformare proventi illeciti – dal narcotraffico alla corruzione, passando per reati come le diverse tipologie di frodi informatiche e contrabbando – richiede velocità, segretezza e una dose massiccia di creatività. Oggi, quei flussi non si perdono più in valigette piene di contanti: rimbalzano in millisecondi fra sistemi di banche digitali, exchange di criptovalute, società di comodo e piattaforme di pagamento, mettendo a dura prova la vista – e la pazienza – di chi deve controllarli.

Come si usano le criptovalute per il riciclaggio di denaro

Le tecnologie digitali hanno infatti spalancato autostrade su cui il “cash” sfreccia senza mai farsi vedere. Il passaggio dal contante ai trasferimenti elettronici ha creato un labirinto di micro-transazioni che possono essere scomposte, ricomposte e distribuite in dozzine di giurisdizioni diverse nel tempo di un caffè.

Le criptovalute sono caratterizzate da una combinazione di velocità, pseudonimia e interoperabilità globale, e rendono il gioco ancora più scivoloso: basta spezzettare un importo in centinaia di wallet per trasformare una grossa somma in una nebulosa di micropagamenti quasi irrintracciabili. Non sorprende che le Nazioni Unite abbiano stimato che in un anno fra i 2,17 e i 3,61 trilioni di dollari vengano ripuliti in questo modo, una cifra che rappresenta fino al 5 % del PIL mondiale. È come se l’intero Pil della Francia sfumasse ogni anno in un mare di movimenti sospetti.

Come si fanno i controlli antiriciclaggio

Di fronte a questa ondata, nonostante il cosiddetto “approccio basato sul rischio” introdotto a livello europeo con la quarta direttiva antiriciclaggio, spesso i sistemi di controllo sono costruiti su regole fisse: se succede X allora segnala Y, ciò anche perché nella messa a terra di questo approccio sia le istituzioni finanziarie che quelle di vigilanza mantengono grande prudenza, ma troppa prudenza rischia di frenare proprio un approccio che dovrebbe essere proattivo e non basato su schemi troppo “fissi”. Il mondo reale raramente rispetta schemi così lineari. Il risultato? Falsi positivi alle stelle – fra il 90 e il 95 % degli alert complessivi – che costringono i team di compliance a spulciare montagne di segnalazioni inutili, mentre i rischi veri sgusciano via: negli ultimi anni le sanzioni per violazioni AML e carenze nell’adeguata verifica dei clienti (anche detta KYC) hanno accumulato decine di miliardi di dollari. Pagare non è più un fastidio contabile: è un incubo per bilanci, reputazione e persino per i vertici aziendali che ormai rischiano conseguenze personali.

A rendere complicato ulteriormente lo scenario, ci pensano tre forze convergenti. Primo: i pagamenti transfrontalieri, sospinti dalla diffusione dell’e-commerce e dalla gig economy, viaggiano verso i 200 trilioni di dollari annui, creando un fiume globale che i criminali usano come copertura. Secondo: l’universo crypto-DeFi, con protocolli in continua evoluzione, permette di scambiare asset a una velocità che renderebbe nervoso anche un broker high-frequency. Terzo: il cybercrime – phishing potenziato dall’intelligenza artificiale, ransomware-as-a-service, identità sintetiche – gonfia le casse degli attori malevoli e fornisce nuovi canali di iniezione di fondi illeciti nel sistema finanziario. È un cocktail esplosivo che rende la tradizionale caccia all’anomalia l’equivalente digitale di cercare l’ago in un pagliaio che cambia forma ogni cinque minuti.

Cosa prevede la normativa antiriciclaggio

Ecco perché, a Bruxelles, si è deciso di utilizzare i muscoli: il nuovo pacchetto normativo AML approvato nel 2024 è la riforma più ambiziosa dell’ultimo decennio. Non si tratta solo di aggiornare le direttive esistenti: nasce l’AMLA, un’autorità sovranazionale che supervisiona direttamente le istituzioni ad alto rischio, coordina i controlli nazionali e soprattutto spinge – anzi obbliga – ad adottare tecnologie avanzate. Inoltre, crypto-exchange, fornitori di servizi digitali, piattaforme di crowdfunding: nessuno può più chiamarsi fuori. L’idea di fondo è chiara: se i truffatori usano l’intelligenza artificiale per confondere le tracce, il sistema di difesa deve rispondere con armi tecnologicamente equivalenti se non superiori.

Applicazioni di AI per l’antiriciclaggio

E qui si entra nel vivo. Fino a ieri l’intelligenza artificiale nelle funzioni antiriciclaggio suonava come fantascienza buona per le slide dei convegni. Oggi è realtà nei data center di molte banche: più del 90 % di chi l’ha adottata riferisce un balzo di efficienza sia nel risk management sia nella compliance. Un motore di machine learning setaccia volumi che un umano non potrebbe leggere nemmeno in una vita intera: miliardi di record storici, grafi di relazioni fra conti, timestamp, indirizzi IP, pattern di movimentazione. Tutto viene incrociato in tempo reale con blacklist internazionali, fonti OSINT e perfino citazioni su social media. Quando da un wallet anonimo parte una sequenza di micro-transazioni verso conti in tre continenti, l’algoritmo non si limita a dire “qualcosa non torna”: restituisce la probabilità che si tratti di layering, suggerisce il percorso del denaro e stima il rischio residuo.

Il vantaggio più percepibile è la drastica riduzione dei falsi positivi. Un sistema che impara dai feedback degli analisti, infatti, si affina giorno dopo giorno: riconosce i clienti abituali che pagano la rata del mutuo il ventisette, distingue le fluttuazioni stagionali di un e-commerce legittimo dall’impennata sospetta di un account appena aperto, capisce che un trader professionista fa decine di operazioni al minuto senza per questo essere un riciclatore. Liberare il team di compliance da alert inutili significa due cose: meno burnout e più tempo per indagini approfondite sui casi che contano davvero, quelli dove la mente umana può collegare i puntini che nemmeno l’algoritmo più sofisticato riesce a intuire.

Dove l’intelligenza artificiale brilla in particolare è nella KYC di nuova generazione. Non stiamo parlando più della classica fotocopia del passaporto: parliamo di assemblare un mosaico di dati da registri ufficiali da quelli commerciali, open banking, articoli di giornale e persino – nei limiti della privacy – attività social. Così l’onboarding dei clienti a basso rischio diventa più snello, mentre l’attenzione si concentra su chi davvero potrebbe nascondere qualcosa.

La componente predittiva non va sottovalutata. Analizzando serie temporali e tendenze macroeconomiche, un algoritmo può suggerire dove si sposteranno i flussi sospetti prima ancora che la prima transazione parta. Se nota un picco di frodi su carte prepagate in Sud-Est asiatico e un contemporaneo aumento di versamenti verso exchange poco regolati in Europa orientale, può prevedere che il mix culminerà in uno schema di cash-out entro pochi giorni. Per le banche, avere una finestra d’anticipo anche di sole ventiquattr’ore è spesso la differenza fra bloccare un cliente sospetto e dover inseguire dei fondi già svaniti.

I rischi dell’AI per l’antiriciclaggio

Tutto rose e fiori, quindi? Non proprio. La bacchetta magica, se non è alimentata da dati puliti e coerenti, emette scintille senza potenza. Molte realtà convivono ancora con architetture IT stratificate, frutto di fusioni e aggiornamenti parziali: database che non si parlano, campi registrati in formati diversi, anagrafiche duplicate. Implementare un motore di intelligenza artificiale serio richiede un’opera di data-cleaning quasi archeologica. Investire nella governance dei dati – qualità, lineage, metadati – non fa notizia, ma è la premessa indispensabile per qualsiasi ambizione di intelligenza artificiale.

Altro scoglio: la trasparenza. Agli occhi del regolatore, un modello che blocca un bonifico da 50 mila euro verso Hong Kong deve saper spiegare il perché, possibilmente in termini comprensibili anche a chi non programma in PyTorch. Da qui l’esplosione delle ricerche su “Explainable AI”: visualizzazioni che mostrano quali feature hanno pesato di più nella decisione, punteggi di importanza, simulazioni di scenario. Trasparenza significa anche sorvegliare i bias: un algoritmo addestrato su dati storici tende a riprodurre le stesse distorsioni del passato. Se in passato certi profili demografici venivano controllati più spesso per pura abitudine, l’intelligenza artificiale potrebbe amplificare quella pratica, finendo per discriminare. Serve dunque un monitoraggio costante, con verifiche indipendenti e dataset di test bilanciati.

Su privacy ed etica si apre un capitolo a parte. Analizzare milioni di record personali richiede robuste misure di cybersecurity, protocolli di anonimizzazione e una cultura aziendale che ponga limiti chiari all’ingordigia del dato. L’Unione Europea, fra GDPR e regolamenti settoriali, non lesina in materia, ma ogni banca deve tradurre la teoria in procedure concrete: retention limitate, crittografia end-to-end, audit periodici. Il cliente, dal canto suo, pretende che i suoi dati siano trattati con rispetto, e la reputazione è fragile: basta una violazione o un uso improprio per minare la fiducia anche verso istituti impeccabili sul fronte tecnico.

Il futuro dell’AI per l’antiriciclaggio

Se allarghiamo lo sguardo ai prossimi cinque anni, vediamo trend già in incubazione che promettono di stravolgere ulteriormente le regole del gioco. Le piattaforme di collaborazione pubblico-privato, integrate con l’intelligenza artificiale, consentiranno a banche diverse – talvolta concorrenti – di scambiarsi in tempo quasi reale indicatori di rischio anonimizzati, impedendo ai criminali di sfruttare la frammentazione dell’informazione. Il Natural Language Processing si sta perfezionando al punto da estrarre segnali di alert non solo da filing giudiziari o white paper, ma anche da blog di nicchia, forum underground e podcast di settore. I Large Language Models, gli stessi che scrivono e riassumono testi, presto genereranno report di compliance completi di analisi dei gap normativi e raccomandazioni operative, riducendo settimane di lavoro a poche ore, e questo si traduce in una maggiore efficienza dei controlli.

L’integrazione fra l’intelligenza artificiale e blockchain è un’altra frontiera che vale la pena citare. Immaginiamo un registro distribuito dove ogni alert, ogni decisione, ogni “false negative” successivamente scoperto vengano fissati in modo immutabile e facilmente verificabile: sarebbe un sogno per molti Chief Compliance Officer e un incubo per chi spera di manipolare i log a posteriori. La blockchain, insomma, può dare a data lineage e chain-of-custody una solidità che oggi manca.

Il ruolo delle persone nell’antiriciclaggio

In tutto ciò, quello che rimane centrale è proprio il fattore umano: i migliori risultati si ottengono quando analisti esperti e motori di intelligenza artificiale lavorano in tandem. Gli algoritmi non soffrono la fatica, ma non possiedono il contesto culturale e geopolitico che permette di interpretare ad esempio un improvviso picco di rimesse in un paese recentemente colpito da sanzioni. Viceversa, l’analista può commettere errori di valutazione dovuti a bias cognitivi o semplice stanchezza; l’intelligenza artificiale lo avverte e gli presenta scenari alternativi che forse non aveva considerato. Le banche lungimiranti investono quindi in programmi di upskilling: corsi di data science per i compliance officer e workshop sull’analisi investigativa per i data engineer, in modo da creare un lessico comune.

Sul mercato dei fornitori di soluzioni di compliance antiriciclaggio, la competizione è serrata. Le istituzioni finanziarie non cercano più solo “funzionalità”, ma prove concrete di accuratezza, robustezza anti-bias, protezione dei dati e soprattutto scalabilità. Un proof-of-concept ben fatto non basta: servono casi d’uso reali in cui il tasso di falsi positivi si sia dimezzato o, meglio ancora, in cui siano stati individuati schemi di riciclaggio mai intercettati prima. Le piattaforme di nuova generazione integrano monitoraggio real-time, motori predittivi, gestione dei casi con workflow automatizzati e moduli di reportistica che si adattano in automatico alle linee guida delle diverse giurisdizioni. In poche parole, non vendono un singolo prodotto, ma un ecosistema agile che cresce assieme alle esigenze del cliente e alle mutazioni del crimine finanziario.

Se mettiamo tutto sul piatto – minaccia crescente, evoluzione normativa, salto tecnologico – risulta evidente che l’intelligenza artificiale non è un optional da mostrare nella brochure, ma la spina dorsale della prossima generazione di presidi antiriciclaggio. Chi la integra in modo strategico riduce drasticamente i falsi positivi, scova pattern complessi prima che diventino catastrofi reputazionali e, soprattutto, si mette al riparo da sanzioni milionarie. Chi temporeggia, invece, rischia di finire in un circolo vizioso di controlli inefficaci, costi operativi in crescita e reputazione in caduta libera.

La sfida, naturalmente, non si esaurisce con l’installazione di un software. Serve una governance dei dati a prova di bomba, servono modelli trasparenti verificabili, servono politiche di privacy e sicurezza che non lascino varchi. Soprattutto, serve un mindset aperto alla collaborazione: fra reparti interni, fra banche concorrenti, fra settore pubblico e privato. Il crimine finanziario è una bestia collettiva: combatterlo richiede una risposta altrettanto collettiva.