Hopp til hovedinnhold

Teknologi / 4 minutter /

Bekjempe hvitvasking med tettere digitalt samarbeid på tvers

I denne artikkelen deler vi innsikt vi har fått gjennom å snakke med et hundretalls personer hos ulike aktører i og rundt norsk finansbransje. Hvilke muligheter ser vi rundt samarbeid og informasjonsdeling som kan gjøre enkeltaktører og bransjens samlede innsats mot hvitvasking (AML) mer effektiv?

Hvorfor er hvitvasking et problem?

Hvert eneste år sluses det tusenvis av milliarder fra kriminelle aktører inn i verdens pengesystemer. Det anslås at beløpet omfatter om lag 5 prosent av verdens samlede BNP, og det er ingen grunn til å tro at dette er så mye bedre her i Norge. I tillegg til at pengene stammer fra kriminell aktivitet er dette penger som i praksis ofte er stjålet fra vår felles lommebok, som når de er tjent gjennom svart arbeid og dermed ikke betalt skatt av. Hvitvasking er begrepet som brukes om alt som er med på å tilsløre hvor pengene kommer fra og om grepene som gjøres for å få midlene til å se ut som lovlig tjente penger. Det er faktisk mindre lukrativt å være kriminell om du ikke får hvitvasket utbyttet ditt.

Innskjerping av lovkrav i 2018 og større gebyrer som kan ilegges ved overtredelse har ført til at banker og andre rapporteringspliktige de siste årene har økt innsats mot hvitvasking og terrorfinansiering betydelig. Finanstilsynet sitt gebyr til DNB på 400 millioner kroner for manglende etterlevelse av hvitvaskingsloven er hittil det største i sitt slag i Norge, og har ytterligere satt søkelyset på bankenes behov for økt innsats og kontroll.

Pengeproblemer

Mulige tiltak

Kantegas arbeid med å kartlegge finansbransjens utfordringer innen anti-hvitvaskingsområdet har gitt oss et unikt innblikk i mange av problemene bransjen sliter med. Det jobber i dag en lang rekke dyktige mennesker med å bekjempe hvitvasking hos norske banker og andre rapporteringspliktige, og de gjør en god jobb med de verktøyene og mulighetene de har til rådighet. Mange opplever derimot stor usikkerhet knyttet til deres reelle evne til å avdekke og stoppe hvitvasking, de savner deling av relevant informasjon og en bedre dialog med Økokrim og andre myndighetsorganer.

I samtalene vi har hatt med små og store banker ser vi et stort potensial for å redusere noe av usikkerheten vi opplever at de som jobber med anti-hvitvasking må forholde seg til. Noen av de utfordringene bankene står overfor mener vi har sammensatte årsaker:

  • Frykt for å ikke ha gjort nok for å avdekke hvitvasking. Det inkluderer både evnen til å avsløre og stoppe de kriminelle, og frykt for å få offentlig smekk fra Finanstilsynet ved tilsyn.
  • Manglende oppdatert kjennskap til nye og komplekse hvitvaskingsmetoder.
  • Veldig høy terskel for at noe som rapporteres til Økokrim faktisk blir etterforsket.
  • Usikkerhet knyttet til om nivået på dokumentasjonen av det daglige AML-arbeidet og rapportene er godt nok. 

Økokrim opplever selv at bankene etterspør mer aktiv deling av informasjon fra dem om nye trusler og trender, for at de bedre skal kunne være i forkant av nye hvitvaskingsmetoder. Økokrim svarer med at det er bransjen i felleskap som har de beste forutsetningene til å avdekke hvitvasking. Nylig rapporterte Dagens Næringsliv (krever abonnement) om en hemmeligstemplet rapport som bekrefter noen av funnene vi har gjort. Spesielt gjelder dette manglende deling av informasjon fra Økokrim-avdelingen Enhet for finansiell etterretning (EFE), som blant annet håndterer varslene fra banker og andre rapporteringspliktige.

Med bakgrunn i våre observasjoner har vi noen forslag til tiltak som kan bedre arbeidet mot hvitvasking i Norge:

  • Etablere en sikker og brukervennlig digital kommunikasjons- og samarbeidsplattform for alle rapporteringspliktige og myndighetene.
  • Etablere et felles sanntidssystem for å avdekke og stoppe mistenkelige overføringer på tvers av banker. Dette er noe det nå jobbes med å etablere, i regi av finansnæringens infrastrukturleverandør BITS AS. Bruk av AI og nettverksanalyse er teknikker som vil kunne ha stor effekt i et slikt sentralt system.
  • Deling av anonymiserte data om betalingstransaksjoner på tvers.

Digitalt samarbeid

BITS varslet nylig at de etablerer et nytt senter for bekjempelse av hvitvasking. Vi applauderer tiltaket og tror det vil være et viktig steg med tanke på utfordringene bransjen står overfor. For at senteret skal kunne lykkes tror vi det er essensielt at det brukes tid på å bygge en sikker og brukervennlig digital møteplass og diskusjonsarena for alle som jobber med anti-hvitvasking hos de rapporteringspliktige. En slik møteplass kan gi mindre aktører tilgang til et større fagmiljø og gjøre det enklere for alle å knytte kontakter på tvers. Møteplassen bør også ha områder der myndighetene ikke har tilgang, slik at det er mulig å diskutere fag og stille «dumme» spørsmål uten å være redd for å få Finanstilsynet på døra.

Det sies at finansbransjen i Norge har vært gode på samarbeid lenge, og det er riktig. Men et samarbeid rundt anti-hvitvasking krever en helt annen samarbeidsform enn det som har blitt gjort tidligere. Der en tidligere kunne løse felles problemer ved å sette de riktige beslutningstakerne i det samme fysiske rommet i Oslo, er det nå behov for å samordne anti-hvitvaskingsansvarlige og operativt personell fra mange ulike aktører i en digital hverdag med sanntidskommunikasjon og fortløpende samarbeid.

Vi finner mye av den samme samarbeidsformen i dagens Computer Emergency Response Team (CERT)-organisasjoner for overvåkning og samarbeid rundt cybersikkerhet. Det er derimot noen grunnleggende forskjeller det er viktig å ta høyde for:

  • Anti-hvitvasking omfatter ofte mer sensitive personopplysninger.
  • Anti-hvitvasking har høyere krav til dokumentasjon.
  • Kun de største aktørene er i dag knyttet direkte til en CERT, mens selv de minste bankene må ha operative AML-ansatte.

Informasjonsdeling på tvers

Når Økokrim snakker om at det er bankene selv som sitter på informasjonen så må de også ha evne og ønske om å dele denne informasjonen. Dette skjer til en viss grad allerede i dag, ved at rapporteringspliktige i all hovedsak ringer hverandre i aktuelle saker de jobber med. Ser vi derimot på de største aktørene i bransjen så har de etablert interne systemer og rutiner for å dele informasjon om mulig hvitvasking mellom ulike forretningsområder i en langt større skala. Der en mindre bank trolig sjelden vil kunne få informasjon om mulig hvitvasking hos en kunde de har, vil de største bankene raskt kunne dele internt om det er oppdaget mistanke om hvitvasking.

Et eksempel vi har sett er knyttet til hvitvasking og misbruk av støtteordningen i forbindelse med COVID-19-pandemien. Både små og store aktører hadde avdekket ulike måter ordningen ble utnyttet på, og dette ble rapportert inn med varsler til Økokrim. Med en systematisk måte å dele denne informasjonen på, kunne alle sett etter lignende tilfeller i sine kontroller av sine egne kunder. Uten et slikt system blir aktører som selv ikke har evne til å oppdage dette, uvitende om hvordan de kan oppdage nye typer hvitvaskingsforsøk frem til risikovurderingene som gis ut en gang i året, eller på annen offentlig kommunikasjon fra ulike myndighetsorganer.

Med CERT som inspirasjonskilde tror vi det bør etableres en sikker og brukervennlig digital samarbeidsplattform som gir små og store aktører tilgang på den samme informasjon på like vilkår, og som når ut til alle. Først når slike løsninger er på plass, kan man snakke om å ha løftet arbeidet inn i en moderne og mer effektiv digital hverdag.

Hva nå?

I Kantega ønsker vi å hjelpe kundene våre med å forbedre prosessene og IT-systemene sine, slik at de ansatte kan bruke tiden sin på det IT-systemer ikke kan gjøre. Vi har observert et stort behov for å effektivisere det manuelle AML-arbeidet. Har din organisasjon et klart bilde av hvilke tiltak dere bør sette inn framover? Vi har høy kompetanse på hvordan vi sammen kan få oversikt og omsette behov i virkelige løsninger, som frigjør verdifull tid og sikrer bedre automatisert dokumentasjon av det arbeidet som utføres.

I neste artikkel vil vi dele innsikt om hvordan forskjellige typer maskinlæring og nettverksanalyse på egne data, kombinert med eksternt tilgjengelige data, kan brukes for å vesentlig øke evnen til å identifisere snusk.