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Come evitare sanzioni in ambito AML/CFT grazie all’Intelligenza Artificiale

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Il contesto italiano: le sanzioni in ambito AML/CFT

Le sanzioni nazionali e internazionali sono una parte non trascurabile rispetto alla lotta contro il riciclaggio di denaro e il finanziamento del terrorismo. In Italia, “l’osservanza degli obblighi è presidiata da un articolato sistema di sanzioni, penali e amministrative. Il sistema sanzionatorio è stato integralmente modificato dal decreto legislativo 25 maggio 2017, n. 90 e ulteriormente corretto dal decreto legislativo 4 ottobre 2019, n. 125.”[1]

Nel caso di omesse segnalazioni di operazioni sospette, le competenze sanzionatorie sono stabilite dal Ministero dell’economia e finanze e dalle Autorità di vigilanza di settore, a seconda della persona fisica o giuridica a cui la violazione è contestata.

Il sistema si focalizza su un approccio basato sul rischio, in modo da favorire una migliore allocazione delle risorse attraverso una valutazione dei rischi di riciclaggio e di finanziamento del terrorismo. Tale valutazione “è condotta nell’ambito del Comitato di sicurezza finanziaria, su base triennale, con il contributo della UIF e delle altre Autorità competenti, tenendo conto della relazione periodica elaborata dalla Commissione europea sui rischi che gravano sul mercato interno e connessi ad attività transfrontaliere.”[2]

Gli operatori, in tale quadro, hanno specifici obblighi da conseguire:

  • L’adeguata verifica della clientela, attuata attraverso identificazione e verifica dell’identità del cliente e del titolare effettivo, acquisizione di informazioni sul rapporto e controllo costante.
  • La conservazione di documenti e informazioni in modo da poter ricostruire i flussi finanziari.
  • L’individuazione e la segnalazione di operazioni sospette alla UIF.

Tuttavia, il numero di transazioni e dati da monitorare è considerevole. Nel Rapporto Annuale di Banca d’Italia dell’anno 2019, viene riferito che gli importi segnalati sono più che raddoppiati, “attestandosi a 62,2 mila miliardi di euro (30 mila miliardi nel 2018), mentre il numero di record inviati (108,8 milioni) e quello delle operazioni sottostanti (circa 359,5 milioni) sono cresciuti in modo più contenuto (rispettivamente +5,8% e +8%).”[3]

Inoltre, non sono rari i casi di Banche e Istituti Finanziari sanzionati per via di una mancanza di controlli adeguanti nel campo dell’antiriciclaggio. Emblematico è il caso di Ing Bank Italia, multata nel 2020 da Bankitalia per 3,5 milioni di euro per «carenze negli obblighi di adeguata verifica della clientela, collaborazione attiva e conservazione di dati e informazioni».[4]

Le sanzioni in ambito AML/CFT

In merito al nuovo decreto legislativo relativo all’antiriciclaggio approvato dal Consiglio dei Ministri, tre concetti sono, su tutti, da tenere in considerazione:

  • Applicabilità retroattiva delle sanzioni approvate: Le nuove sanzioni amministrative sono applicate “anche ad eventi ed operazioni avvenuti in esercizi precedenti a quello in cui interviene il cambiamento”, come se esse fossero state sempre applicate.”[5]
  • Cumulo giuridico: “Con il nuovo decreto legislativo viene introdotto, per le disposizioni sulle sanzioni amministrative in tema di antiriciclaggio, il cumulo giuridico, fino ad oggi previsto dall’artt. 8 della L. 689/1981 limitatamente ai campi della previdenza ed assistenza obbligatorie.” Ciò implica che l’applicazione della sanzione amministrativa prevista per la violazione più grave potrà essere aumentata fino al triplo.[6]
  • Principio di favor rei, “che rende applicabile, anche retroattivamente, la sanzione più favorevole (art. 69, comma 1).”[7]

La soluzione di AIO per evitare sanzioni in ambito AML/CFT grazie all’Intelligenza Artificiale

Nel processo attuale, le attività manuali, che occupano circa il 50% delle mansioni svolte, aumentano in modo considerevole il rischio di incorrere in errori e in sanzioni, con conseguenze reputazionali importanti.

I nuovi servizi della AIO, invece, consentono di automatizzare le operazioni manuali in ambito antiriciclaggio e antifrode, operando in forte discontinuità rispetto alle logiche di processo tradizionali. Permettono agli operatori di focalizzarsi sulle analisi qualitative, sulla valutazione dei rischi e sul miglioramento nel continuo dei sistemi di controllo interno.

Grazie ai nuovi servizi della soluzione AI – AML, vi è un incremento del 149% relativo alla produttività, con un numero maggiore di pratiche esaminate al giorno. Permettono una disamina più sistematica, veloce, e accurata, sia dal punto di vista transazionale che reputazionale.

Inoltre vi è una storicizzazione organica e sistematica di tutti i dati raccolti, di chi ha eseguito le attività e di quali percorsi hanno portato alla scelta di segnalare oppure scegliere di omettere una SOS.

I nuovi servizi sono il risultato della ricerca tecnologica applicata ai processi antiriciclaggio (AML) e antiterrorismo (CFT): la soluzione applicativa si avvale dell’esperienza diretta maturata sul campo dagli specialisti di settore, delle indicazioni più recenti offerte dalla regolamentazione nazionale e internazionale e, soprattutto, delle migliori tecnologie in ambito Artificial Intelligence e Advance Data Analytics.

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[1] “Ordinamento italiano”, UIF – Unità di Informazione Finanziaria per l’Italia

[2] “Ordinamento italiano”, UIF – Unità di Informazione Finanziaria per l’Italia

[3] “Rapporto Annuale 2019 – Unità di Informazione Finanziaria per l’Italia”, Banca d’Italia, 05/2020

[4] “Ing Bank, multa da Bankitalia: «Carenze nelle verifiche sui clienti»”, il Sole 24 Ore, 12/02/2020

[5] “Applicazione retroattiva”, il Sole 24 Ore, 07/01/2017

[6] “Antiriciclaggio: nuove sanzioni, principio del favor rei, cumulo giuridico ed applicazione retroattiva”, Studio Cerbone

[7] “Antiriciclaggio: nuove sanzioni, principio del favor rei, cumulo giuridico ed applicazione retroattiva”, Studio Cerbone

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