Análise de Redes Financeiras para Identificação de Lavagem de Dinheiro Utilizando Inteligência Artificial e Teoria dos Grafos

Descrição

A lavagem de dinheiro representa um dos principais mecanismos de sustentação financeira do crime organizado, permitindo a ocultação da origem ilícita de recursos provenientes de atividades como tráfico de drogas, corrupção, fraudes, organizações criminosas e crimes financeiros. O aumento da sofisticação dessas operações, aliado ao grande volume de transações processadas diariamente pelas instituições financeiras, torna insuficiente a utilização de mecanismos tradicionais baseados apenas em regras estáticas e análise manual. Este projeto propõe o desenvolvimento de um framework computacional baseado em Teoria dos Grafos, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Otimização para detecção automatizada de tipologias de lavagem de dinheiro em redes financeiras. A abordagem foca especialmente em padrões regulatórios definidos pelo Banco Central do Brasil e pelo COAF, incluindo tipologias de fracionamento de depósitos (I-D), saques fracionados (I-E) e múltiplas origens de recursos (IV-N). O estudo será conduzido em parceria com a Secretaria de Segurança Pública de Alagoas (SSP-AL), utilizando dados anonimizados oriundos de investigações reais. Como resultado, espera-se desenvolver um sistema protótipo capaz de identificar estruturas suspeitas, detectar padrões compatíveis com tipologias regulatórias de lavagem de dinheiro e fornecer suporte analítico e visual às atividades de inteligência financeira e investigação criminal.