Identificação de entidades destaque para a melhoria da análise de grafos

Resumo

A proposta do presente estudo é a de desenvolver um método para a identificação automática de elementos relevantes em Relatórios de Inteligência Financeira. Então, inicialmente, explicamos a adoção de uma métrica específica para indicar suspeitas de lavagem de dinheiro, que é o uso de interpostas pessoas, comumente conhecidas como “laranjas”. Uma forma de se identificar tais pessoas é verificar coincidências de pessoas como empregadas e sócias de empresas que operaram entre si. Detalhamos a metodologia adotada, que se iniciou com a tabulação das operações financeiras do Relatório de Inteligência Financeira e depois com a coleta dos dados relativos aos quadros societários das empresas e dos vínculos empregatícios dos sócios. Posteriormente, foi explicado o desenvolvimento de um script de extração, tratamento e carga dos dados em um programa de Business Intelligence, que trouxe como resultado uma tabela com as prováveis interpostas pessoas. Esta tabela, juntamente com os demais dados, foi importada para um programa de análise de vínculos, que permite visualizar os dados por meio de grafos. O resultado final foi um grafo que destaca as pessoas suspeitas de serem “laranjas” e, desta forma, facilita a análise do investigador.

Artigo apresentado no II Workshop de Informação, Dados e Tecnologia, realizado nos dias 27 a 29 de novembro de 2018, na cidade de João Pessoa (PB), nas dependências da Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Disponível originalmente em: https://dadosabertos.info/enhanced_publications/idt/. Acesso em: 25 set. 2023.

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VI Workshop de Informação, Dados e Tecnologia - WIDaT 2023