IA Detecta Tráfico Humano e de Animais Silvestres em Cadeias de Suprimentos Globais

Dinheiro flui para dentro e fora de instituições financeiras diariamente, e não é segredo que alguns desses fundos vêm de transações ilícitas na cadeia de suprimentos. É uma realidade infeliz e frequentemente ignorada que tráfico humano e de animais silvestres são comuns pelo globo, e se estendem a diferentes partes de como a cadeia de suprimentos global opera.

Segundo a Organização Internacional do Trabalho, trabalho forçado na economia privada gera estimados US$ 150 bilhões em lucros ilegais por ano. É crucial para empresas examinarem de perto suas parcerias para garantir que não estão inadvertidamente trabalhando com traficantes, e novos avanços em inteligência artificial estão ajudando a fazer exatamente isso.

Muitas indústrias como restaurantes, hotéis, construção e agricultura dependem de suprimento interminável de mão de obra barata para manter custos baixos. Em 2017, a OIT descobriu que a maior parcela de adultos traficados para trabalho são trabalhadores domésticos (24%) seguidos por construção (18%), manufatura (15%), e setores de agricultura e pesca (11%). Organizações criminosas tiraram máximo proveito deste sistema, através do anonimato de empresas de fachada, infiltrando indústrias e usando tráfico humano ou de animais como forma de se tornarem tão lucrativas quanto possível. Traficantes aproveitaram rede de transporte e cadeia de suprimentos cada vez mais global como meio para aumentar seus negócios e voar sob o radar, deixando incontáveis indivíduos presos como vítimas desses crimes.

Embora esses criminosos frequentemente tenham sucesso em permanecer anônimos, empresas podem tomar medidas para garantir que não estão inadvertidamente trabalhando com traficantes. Organizações criminosas deixam pegadas financeiras e rastros de dados para trás, e apesar de usarem táticas para passar despercebidos, melhorias em tecnologia, rastreamento e IA tornam mais fácil para empresas éticas erradicarem criminosos, investigarem e interromperem suas operações.

Identificando Redes de Tráfico

Traficantes se tornam difíceis de detectar, pois as empresas de fachada que criam para esconder comportamento criminoso geralmente parecem legítimas no papel. Então como organizações podem identificar empresas envolvidas em tráfico? Bandeiras vermelhas que podem indicar que uma empresa não é o que parece incluem:

• Empresas que recrutam altos números de trabalhadores migrantes.
• Projetos que terceirizam suprimento de mão de obra a agências em vez de empregar trabalhadores diretamente. Essa prática permite supervisão mínima em contratos, como trabalhadores são tratados e como foram encontrados para esse trabalho.
• Organizações que abrigam múltiplos trabalhadores em um local.
• Empresas que transportam trabalhadores para e de um local de trabalho diariamente.
• Empresas que fazem múltiplos pagamentos a empresas de habitação ou leasing de negócios não relacionados.

ONGs, instituições de caridade e grupos locais estiveram na linha de frente tentando identificar e processar traficantes através do uso de inteligência humana no terreno. Essa inteligência frequentemente depende de boatos e depoimentos pessoais, que são inestimáveis. No entanto, esses esforços são frequentemente limitados por fronteiras nacionais e carecem da visão internacional necessária para detectar muitos indicadores-chave de tráfico.

Usando IA, é possível identificar indicadores e padrões de tráfico, e compartilhar resultados e dados coletados com órgãos reguladores ou forças de segurança para ajudar a parar tráfico diretamente.

Implementando Soluções Tecnológicas

Instituições financeiras estão em posição única para descobrir e reportar traficantes usando grandes quantidades de dados que já têm para identificar padrões e lacunas de inteligência. Organizações podem empregar tecnologias alimentadas por IA, como resolução de entidades e análise de grafos, para dar sentido a esses dados e focar com precisão em contas suspeitas, investigando se podem estar envolvidas em tráfico e outros crimes.

Resolução de entidades usa IA avançada e machine learning para conectar bilhões de fontes de dados em escala e criar visão única de cliente (ou cliente do cliente), mesmo se dados de origem são díspares e de baixa qualidade. Ao implementar essa tecnologia, instituições financeiras podem ajudar a descobrir pequenas mudanças de nome, datas de nascimento, múltiplos endereços, inconsistências de contas e outras bandeiras vermelhas (pequenas ou grandes) que podem indicar crime ao longo da cadeia de suprimentos. Uma vez obtida visão única dos dados, geração de rede permite que a instituição financeira crie "contexto" que pode ajudar a entender melhor movimentos dos traficantes, incluindo monitoramento de rotas de envio e comércio e rastreamento de movimentos de dinheiro através de empresas de fachada.

Essa tecnologia não só pode ser usada na ponta para detectar e evitar riscos de cadeia de suprimentos, mas também para apoiar e impulsionar investigações internas bem como as conduzidas por forças de segurança. Muitos traficantes ainda não foram identificados por agências locais de aplicação da lei, mas empresas que usam resolução de entidades e análise de grafos podem chamar atenção para traficantes e outros criminosos que poderiam passar despercebidos.

Tráfico é crime que ocorre frequentemente ao longo da cadeia de suprimentos, mas não deve ser ignorado ou aceito como parte de fazer negócios na economia global. Não é apenas responsabilidade de ONGs, instituições de caridade e agências de aplicação da lei encontrar e investigar organizações criminosas. Cabe a todos ao longo da cadeia de suprimentos monitorar seus dados e fazer sua parte para tornar o mais difícil possível para grupos criminosos participarem de tráfico.

Com a tecnologia certa no lugar, empresas podem fazer sua devida diligência e cumprir suas obrigações morais de identificar e processar tráfico onde quer que ocorra.

Clark Frogley é head das Américas de soluções de crime financeiro na Quantexa.