AI gebruiken om wilde dieren en mensenhandel in de toeleveringsketen aan het licht te brengen

Er stroomt dagelijks geld van en naar financiële instellingen, en het is geen geheim dat sommige van die fondsen afkomstig zijn van illegale transacties in de toeleveringsketen. Het is een ongelukkige en vaak genegeerde realiteit dat de handel in mensen en dieren in het wild over de hele wereld veel voorkomt en zich uitbreidt tot verschillende delen van de manier waarop de wereldwijde toeleveringsketen werkt.

Volgens de Internationale Arbeidsorganisatie genereert dwangarbeid in de particuliere economie naar schatting 150 miljard dollar aan illegale winsten per jaar. Het is van cruciaal belang voor ondernemingen om hun partnerschappen nauwkeurig te onderzoeken om ervoor te zorgen dat ze niet onbewust met mensensmokkelaars werken, en nieuwe ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie helpen hen daarbij.

Veel industrieën, zoals restaurants, hotels, bouw en landbouw, zijn afhankelijk van een nooit eindigend aanbod van goedkope arbeidskrachten als middel om de kosten laag te houden. In 2017 ontdekte de IAO dat het grootste deel van de volwassenen die door arbeid worden verhandeld, huishoudelijk personeel is (24%), gevolgd door de sectoren bouw (18%), productie (15%) en landbouw en visserij (11%). Criminele organisaties hebben het meeste uit dit systeem gehaald door de anonimiteit van lege bedrijven, infiltrerende industrieën en het gebruik van mensenhandel of handel in wilde dieren als een manier om zo winstgevend mogelijk te worden. Mensenhandelaars zijn in het steeds mondialere transportnetwerk en de toeleveringsketen gesprongen als een middel om hun omzet te vergroten en onder de radar te blijven, waardoor talloze individuen vastzitten als slachtoffers van deze misdaden.

Hoewel deze criminelen er vaak in slagen anoniem te blijven, kunnen bedrijven stappen ondernemen om ervoor te zorgen dat ze niet per ongeluk met mensenhandelaars werken. Criminele organisaties laten financiële voetafdrukken en datasporen achter, en ondanks het feit dat ze tactieken gebruiken om onopgemerkt te blijven, maken verbeteringen in technologie, tracking en AI het voor ethische bedrijven gemakkelijker om criminelen uit te roeien, hun activiteiten te onderzoeken en te verstoren.

Trackingnetwerken identificeren

Mensenhandelaars maken zichzelf moeilijk op te sporen, omdat de shell-bedrijven die ze oprichten om hun criminele gedrag te verbergen er op papier meestal legitiem uitzien. Dus hoe kunnen organisaties bedrijven identificeren die zich bezighouden met mensenhandel? Rode vlaggen die erop kunnen wijzen dat een bedrijf niet is wat het lijkt, zijn onder meer:

• Bedrijven die grote aantallen migrerende werknemers rekruteren.
• Projecten die het arbeidsaanbod uitbesteden aan bureaus in plaats van rechtstreeks werknemers in dienst te nemen. Deze praktijk zorgt voor minimaal toezicht op contracten, hoe werknemers worden behandeld en hoe ze zijn gevonden voor dit werk.
• Organisaties die meerdere werknemers op één locatie huisvesten.
• Bedrijven die werknemers elke dag van en naar een bouwplaats vervoeren.
• Bedrijven die meerdere betalingen doen aan huisvestings- of leasemaatschappijen van niet-gerelateerde bedrijven.

NGO's, liefdadigheidsinstellingen en lokale groepen hebben in de frontlinie gestaan ​​om mensenhandelaars te identificeren en te vervolgen met behulp van menselijke intelligentie ter plaatse. Deze intelligentie is vaak afhankelijk van geruchten en persoonlijke getuigenissen, die van onschatbare waarde zijn. Deze inspanningen worden echter vaak beperkt door landsgrenzen en missen de internationale kijk die nodig is om veel belangrijke indicatoren van mensenhandel op te sporen.

Door AI te gebruiken, is het mogelijk om indicatoren en patronen van mensenhandel te identificeren en de verzamelde resultaten en gegevens te delen met regelgevende instanties of wetshandhavers om mensenhandel direct te helpen stoppen.

Technische oplossingen implementeren

Financiële instellingen bevinden zich in een unieke positie om mensenhandelaars op te sporen en te rapporteren door de grote hoeveelheden gegevens die ze al hebben te gebruiken om patronen en hiaten in de informatie te identificeren. Organisaties kunnen technologieën gebruiken die worden aangedreven door AI, zoals entiteitsresolutie en grafiekanalyse, om die gegevens te begrijpen en nauwkeurig in te spelen op verdachte accounts, om te onderzoeken of ze mogelijk betrokken zijn bij mensenhandel en andere misdaden.

Entiteitsresolutie maakt gebruik van geavanceerde AI en machine learning om miljarden gegevensbronnen met elkaar te verbinden om te schalen en een enkel klantbeeld (of het klantbeeld van de klant) te creëren, zelfs als de brongegevens ongelijksoortig en van slechte kwaliteit zijn. Door deze technologie in te zetten, kunnen financiële instellingen kleine naamsveranderingen, geboortedata, meerdere adressen, inconsistenties in rekeningen en andere waarschuwingssignalen (klein of groot) die op misdaad in de toeleveringsketen wijzen, aan het licht brengen. Zodra een enkel beeld van de gegevens is verkregen, stelt het genereren van netwerken de financiële instelling in staat om "context" te creëren die haar kan helpen de bewegingen van de mensenhandelaars beter te begrijpen, inclusief het bewaken van scheepvaart- en handelsroutes en het volgen van geldbewegingen via shell-bedrijven.

Deze technologie kan niet alleen aan de voorkant worden gebruikt om supply chain-risico's te detecteren en te vermijden, maar ook om interne onderzoeken en onderzoeken door wetshandhavers te ondersteunen en te stimuleren. Veel mensenhandelaars moeten nog worden geïdentificeerd door lokale wetshandhavingsinstanties, maar bedrijven die gebruikmaken van entiteitsresolutie en grafische analyses kunnen mensenhandelaars en andere criminelen onder de aandacht brengen die anders onopgemerkt zouden blijven.

Mensenhandel is een misdaad die vaak voorkomt in de toeleveringsketen, maar het mag niet worden genegeerd of geaccepteerd als onderdeel van het zakendoen in de wereldeconomie. Het is niet alleen de verantwoordelijkheid van NGO's, liefdadigheidsinstellingen en wetshandhavingsinstanties om criminele organisaties op te sporen en te onderzoeken. Het is aan iedereen in de toeleveringsketen om hun gegevens te controleren en hun steentje bij te dragen om het criminele groepen zo moeilijk mogelijk te maken om deel te nemen aan mensenhandel.

Met de juiste technologie kunnen bedrijven hun due diligence doen en voldoen aan hun morele verplichtingen om mensenhandel te identificeren en te vervolgen, waar deze ook plaatsvindt.

Clark Frogley is het hoofd van oplossingen voor financiële misdaad in Amerika bij Quantexa.