In che modo OpenSanctions, Open Ownership e la GLEIF collaborano per rafforzare le sanzioni e i controlli antiriciclaggio
La minaccia posta dal riciclaggio di denaro è smisurata: la Bank for International Settlements (BIS) stima che ogni anno a livello globale vengano riciclati da 2.000 a 5.000 miliardi di dollari, di cui meno dell'1% viene recuperato. Friedrich Lindenberg, fondatore di OpenSanctions, spiega i motivi per cui OpenSanctions ha avviato una partnership con la GLEIF e Open Ownership nella lotta globale contro la criminalità finanziaria, consentendo di associare in modo efficiente set di dati di importanza critica, in particolare nel contesto dei pagamenti transfrontalieri e istantanei.
Autore: Friedrich Lindenberg, fondatore di OpenSanctions
Data: 2023-12-06
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La collaborazione tra la GLEIF e Open Ownership, presentata con l'intenzione di estendere ulteriormente la mappatura al database OpenSanctions, è stata inclusa nella rosa dei finalisti del concorso G20 TechSprint 2023. Che valore aggiunge questa collaborazione alla lotta contro la criminalità finanziaria?
È chiaro che un prodotto come questo è molto utile nel mondo della regolamentazione finanziaria, come dimostrato dal TechSprint. Questa collaborazione evidenzia l'efficacia di dati aperti ben strutturati e di solidi identificativi aziendali e mette in rilievo, inoltre, l'applicazione pratica dell'integrazione dei dati come strumento fondamentale nella lotta alla criminalità finanziaria.
L'integrazione offre una rete completa di entità e relazioni, semplificando il processo che consente agli analisti di esplorare i lead e valutare i potenziali rischi per un'azienda. In più, questo progetto mette in rilievo l'applicazione pratica dell'integrazione dei dati come strumento fondamentale nella lotta alla criminalità finanziaria.
Ciò che è particolarmente interessante in questo progetto collaborativo è il fatto che riunisce più set di dati specifici, così da permetterci di identificare quelle che vengono chiamate sanzioni secondarie. Questi provvedimenti si applicano in modo particolare alle aziende in cui il 50% o più della società è di proprietà di individui o entità sottoposti a sanzioni e ci aiutano a lavorare per ottenere un set di dati completo per lo screening e il monitoraggio delle risorse.
L'iniziativa congiunta ha il potenziale per migliorare i processi di controllo e rafforzare il supporto alla lotta al riciclaggio (AML) e al finanziamento del terrorismo (CTF), la due diligence sui clienti e l'applicazione di sanzioni a livello globale. Quali sono le questioni più critiche che il sistema finanziario globale deve affrontare oggi?
Il sistema finanziario globale si trova oggi ad affrontare molteplici sfide. Anche se molte aziende che effettuano la verifica delle sanzioni incontrano problemi fastidiosi e verosimilmente frequenti come i falsi positivi a causa della scarsa qualità dei set di dati, una preoccupazione più importante è rappresentata dall'efficacia complessiva di questi sistemi di verifica.
Questo tipo di domande vengono poste raramente all'interno degli enti regolamentati e la maggior parte dei sistemi non sono pensati per rispondere in modo adeguato a tali domande. Possiamo apportare piccole correzioni qua e là, ma i problemi più significativi derivano da queste domande e da questi problemi che hanno dimensioni ben più ampie.
I dati condivisi tra le entità devono essere standardizzati per garantire i vantaggi derivanti dalle sanzioni e dallo screening antiriciclaggio. In che modo questa iniziativa congiunta contribuisce ad affrontare questa sfida?
Questa iniziativa congiunta facilita le procedure grazie all'utilizzo di identificativi comuni come il codice LEI e sfruttando l'associazione tra il codice LEI e altri identificativi come ISIN e BIC. L'iniziativa si serve inoltre di alcuni standard emergenti come BODS per i dati sulla proprietà effettiva, consentendo l'integrazione dei dati e la creazione di strumenti di analisi riutilizzabili. Queste strategie contribuiscono a standardizzare i dati condivisi tra le entità, migliorando l'efficacia delle sanzioni e dei processi di verifica antiriciclaggio.
«Serve una rete per sconfiggere un'altra rete», ha affermato Beju Shah, Direttore del BIS Innovation Hub Nordic Centre, alla conclusione del progetto Aurora. È possibile spiegare in che modo il vostro network di organizzazioni (chiamato “Transparency Fabric”) che collabora con dati aperti, standardizzati e di alta qualità è in grado di supportare la lotta contro le reti criminali?
Una delle caratteristiche che rende il Transparency Fabric particolarmente utile è che ciascuna delle organizzazioni coinvolte porta la propria specializzazione. Insieme, le organizzazioni del Transparency Fabric sono in grado di combattere la criminalità finanziaria consentendo di associare set di dati critici in modo efficiente, in particolare nei pagamenti transfrontalieri e istantanei.
Uno dei maggiori problemi nelle verifiche AML e CFT è la mancanza di dati di alta qualità sulla proprietà effettiva a livello globale. Man mano che i governi decidono di optare per la trasparenza piuttosto che per la segretezza, OpenSanctions e Open Ownership possono contribuire a offrire uno sguardo più approfondito alle reti che circondano entità e persone sottoposte a sanzioni.
Come proseguirà questa iniziativa congiunta?
Stiamo cercando di crescere in alcune direzioni ben precise. Innanzitutto, siamo sempre alla ricerca di ulteriori dati sulla proprietà effettiva. Ci sono ancora alcuni passi da compiere in questa categoria, ad esempio per quanto riguarda i dati rilasciati dai governi nazionali utilizzando lo standard BODS.
Inoltre, le associazioni fornite dalla GLEIF tra i propri identificativi e altri sistemi, come ISIN, BIC e ID OpenCorporates, si sono rivelate preziose. Sarebbe utile avere più associazioni tra altri identificativi utilizzati nel settore finanziario. E questo ci riporta all'idea di progettare correttamente i nostri sistemi per gli obiettivi che ci siamo proposti. Se migliorassimo la mappatura di identificativi quali i simboli azionari e i codici dei titoli, potremmo rafforzare i mezzi di cui dispongono le società regolamentate per identificare i rischi e fornire uno strumento più solido di prevenzione della criminalità finanziaria.
Quali sono i piani futuri di OpenSanctions?
Attualmente, uno dei nostri progetti principali è la mappatura dei dati PEP (Persone Politicamente Esposte). Se si vuole combattere la criminalità finanziaria, è necessario guardare oltre i singoli individui sottoposti a sanzioni e considerare anche tutti coloro che hanno i mezzi per utilizzare fondi statali.
La raccolta sistematica di informazioni sulle persone politicamente esposte in tutto il mondo è particolarmente impegnativa perché non esistono regole definite a livello globale che indichino chi è classificato come PEP o chi non lo è, ma la distinzione è comunque importante.
Recentemente abbiamo rinnovato il nostro intero set di dati PEP e creato pagine specifiche per i vari paesi, in modo che gli utenti possano condurre ricerche più facilmente e utilizzare meglio i nostri dati. Ora stiamo valutando quali altri dati o qualificatori potrebbero essere utili per i nostri utenti.
Oltre a ciò, ovviamente, intendiamo aumentare la quantità di dati sulla proprietà effettiva a cui possiamo accedere e che possiamo associare alle informazioni sui rischi che raccogliamo. In particolare, siamo interessati alle giurisdizioni che sono diventate il fulcro dell'elusione delle sanzioni, come Turchia, Dubai e Asia centrale.
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Friedrich Lindenberg è il fondatore di OpenSanctions. Il suo interesse per i dati delle watchlist prende le mosse dal suo lavoro nel campo del giornalismo investigativo. Friedrich ha guidato il team dati dell'Organized Crime and Corruption Reporting Project (OCCRP) dal 2016 al 2021 e durante tale periodo ha contribuito a numerose indagini su criminalità transnazionale, finanza offshore e riciclaggio di denaro.
Ha avviato il progetto Aleph, una piattaforma dati open source utilizzata da giornalisti e analisti in oltre 40 organizzazioni che operano nel settore dei mezzi di comunicazione, per esplorare grandi set di dati strutturati e non strutturati e trovare indizi per le inchieste giornalistiche.
