A methodology for highlighting nodes in graphs applied to the analysis of financial intelligence reports

A lavagem de dinheiro e uma categoria de crime que exige grandes esforcos dos investigadores criminais para reunir diversas informacoes a fim de montar o contexto de investigacao. Uma das fontes para iniciar a investigacao e a busca por informacoes adjacentes e o Relatorio de Inteligencia Financeira. A partir deste relatorio, o investigador mergulha em um grande conjunto de dados e informacoes para formar o panorama da investigacao. Com todas as informacoes reunidas e interligadas, obtem-se um grafo na qual pode-se utilizar tecnicas computacionais para buscar e destacar os principais envolvidos no relatorio. Visto que o tamanho do grafo e a quantidade de nodos podem tomar grandes proporcoes, o que dificultaria a identificacao das principais pessoas, empresas e operacoes financeiras, este trabalho apresenta como proposta uma metodologia suportada por tecnologia para destacar os principais envolvidos na investigacao. Na metodologia foi adotada a mineracao de dados (business intelligence) guiada por metricas como “empresas suspeitas” e “contadores suspeitos”. Com o resultado da mineracao de dados, um programa de analise de vinculos foi carregado formando o grafo com as informacoes dos nodos destacados, representando os principais envolvidos na investigacao. Essa metodologia ajuda o investigador criminal, pois facilita o processamento de grande volume de dados e ajuda a diminuir a complexidade das informacoes advindas dos Relatorios de Inteligencia Financeira.