El pleno del Consell del próximo viernes, 23 de marzo, aprobará el convenio de colaboración entre la Conselleria de Justicia, Reformas Democráticas y Libertades Públicas y la Universitat de València para el desarrollo de la Cátedra Deblanc de aplicación de metodologías estadísticas, económicas y de aprendizaje automático para la detección de delitos financieros y blanqueo de capitales. "La iniciativa se enmarca dentro de la preocupación ciudadana por el incremento en el número, y sobre todo, en la complejidad de asuntos judiciales relacionados con delitos financieros, económicos y de blanqueo de capitales o de corrupción y para los que jueces y fiscales no siempre cuentan con todas las herramientas que pueden ser provistas por las nuevas tecnologías y el conocimiento avanzado que desarrollan las instituciones universitarias", señalan fuentes de la Conselleria de Justicia, que dirige Gabriela Bravo.

El convenio, presentado esta mañana en el transcurso de un desayuno informativo, tiene por objeto contribuir al desarrollo y puesta en marcha la Cátedra Deblanc con la finalidad de que a través de la misma se realicen actividades específicas relacionadas con, por una parte, asistir técnicamente a jueces y fiscales de la Comunitat Valenciana en la lucha contra este tipo de delitos y, por otra, llevar a cabo programas formativos, divulgativos, investigadores, culturales y de extensión universitaria sobre la cuestión de forma que se permita sensibilizar e incrementar el nivel de formación de jueces y fiscales en esta materia.

El Grupo de Investigación de Delitos Financieros y Blanqueo de Capitales

La Cátedra Deblanc estará dirigida por los miembros del Grupo de Investigación de Delitos Financieros y Blanqueo de Capitales de la Facultad de Economía de la Universitat de València dirigido por José Manuel Pavía Miralles, catedrático de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, doctor en Económicas y Licenciado en Matemáticas con 22 años de experiencia en investigación y docencia y más de un centenar de publicaciones científicas entre artículos y libros.

Este grupo ha trabajado en las técnicas avanzadas de Data-Mining y Expert Systems para detectar operaciones sospechosas, analizar delitos financieros y desarrollar técnicas que ayuden a detectar comportamientos delictivos incipientes. También han colaborado en programas de prevención de la violencia de género, en rehabilitación, prevención y tratamiento de maltratadores así como con el Instituto de Medicina Legal de Valencia en colaboración con la Facultad de Medicina. Entre sus tareas destaca el asesoramiento que prestaron durante el "Caso Maeso", así como diferentes peritajes judiciales, dictámenes y desarrollo de software para procedimientos automáticos de reconocimiento facial.

Entre las aplicaciones prácticas que este Grupo de Investigación ha investigado en los últimos años destaca el desarrollo de software especializado en Minería de Datos y Estadística. La Minería de Datos es el proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos y que utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático y estadística. El objetivo consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Estamos hablando que los delitos económicos y financieros tienden a ocultarse entre millones de datos que son difíciles de procesar e interpretar tal y como se muestra en el siguiente ejemplo:

Un extracto contable de esta magnitud y complejidad es imposible de interpretar con las herramientas ofimáticas más comunes como el Excel o el Access y lo es todavía más a la hora de buscar patrones de actividades ilícitas. Los datos contienen mucha más información de la que se puede analizar con estos programas convencionales pues existen relaciones entre las variables, secuencias de datos sospechosas, comportamientos fuera de lo esperado o indicios de actividades oscuras. Por otra parte, el Grupo de Investigación ha trabajado en la Teoría del Aprendizaje Estadístico o "Statistical Learning" que ya ha tenido aplicaciones exitosas en campos como la visión artificial, el reconocimiento de voz, la bioinformática y la valoración del rendimiento deportivo. En el ámbito de la investigación criminal, esta Teoría se ha llevado a la práctica en los sistemas AML (Anti-Money Laundering).

El Grupo de Investigación aportará a la Cátedra DEBLANC sus conocimientos en Análisis Exploratorio de Datos mediante las técnicas de Minería de Datos descriptiva para determinar comportamientos contables inusuales. También se realizarán Análisis de Datos Inferencial que es capaz de realizar predicciones para determinar los casos que necesitan ser inspeccionados y ofrecerán a los jueces y fiscales que lo soliciten las herramientas para manejar procesos estandarizados para detectar movimientos financieros sospechosos o indicios de actividades ilícitas en el ámbito económico. El Análisis de Datos Inferencial es capaz de estandarizar las transacciones entre cuentas bancarias para buscar relaciones entre cuentas y conocer la operativa entre ellas y, de esta forma, marcar rangos de legalidad para detectar casos anómalos o indicios de actividades sospechosas.

En los procesos de exploración de datos se analizan variables como información de compras, ventas, cuentas y precios que, a pesar de su gran número, muestran patrones que pueden revelar una actividad económica ilícita.

Todas estas técnicas no serían posibles sin el manejo de potentes herramientas informáticas que son capaces de llevar a cabo análisis con sistemas avanzados. El más importante de ellos es el denominado "R", que es un entorno de software libre para computación y gráficos estadísticos en el que trabajan miles de desarrolladores de todo el mundo y cuyos hallazgos están disponibles en pocos días.

Las actividades de la Cátedra DEBLANC

Además de las asistencias técnicas a los tribunales, la Cátedra DEBLANC ofrecerá tres tipos de actividades: cursos, workshops y conferencias, siendo el núcleo importante de la formación los cinco cursos que abordan las cuatro materias que garantizan una formación adecuada en materia de análisis para la prevención del blanqueo de capitales. Los cursos se cimentan en cuatro bloques: Economía (Contabilidad y Auditoría), Derecho (Legislación comunitaria e internacional), Estadística y Matemáticas y, por último, Investigación de delitos. Entre los cursos que se ofertarán destacan:

1) Principios de contabilidad forense.

2) Esquemas de Fraude y Blanqueo de Capitales.

3) Marco normativo y Derecho Penal.

4) Aprendizaje Automático y Detección del Fraude.

5) Aplicación del Análisis Forense Digital y Prevención de Delitos.