Central Bank Digital Currencies (CBDC) and Data Science as tools against crime
DOI:
https://doi.org/10.18779/csye.v8i2.768Keywords:
digital money, central banks, prediction, corruption, drug traffickingAbstract
The present article aims to outline how Central Bank Digital Currencies (CBDC), in conjunction with data analysis and other technological tools, can be used to build models capable of predicting the criminal behavior of users and combating crimes such as money laundering, drug trafficking, and corruption in Latin America. This involves documentary research supported by a descriptive level of study with a bibliographic design, aiming to showcase the implementation of these instruments in Latin America. The research includes a thorough review of academic literature, explaining the blockchain system, and examining the use of CBDC in some South American countries. It highlights how their digital nature leaves a trace that can be monitored and analyzed by authorities, enabling the prediction of situations. In conclusion, it is asserted that the adoption of CBDC, combined with the use of Data Science and artificial intelligence tools, can be useful for crime prevention.
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References
Arauz, A., Garratt, R. y Ramos, D. F. (2021). Dinero Electrónico: The rise and fall of Ecuador's central bank digital currency. Latin American Journal of Central Banking, 2(2), 1-10. https://doi.org/10.1016/j.latcb.2021.100030
Arias, F. (2012). El proyecto de la investigación. Episteme. https://abacoenred.org/wp-content/uploads/2019/02/El-proyecto-de-investigaci%C3%B3n-F.G.-Arias-2012-pdf-1.pdf.
Aristoteles. (323 AC). La Politica.
Arroyo Chacón, J. I. (2012). Métodos de investigación financiera para detectar y probar el delito de lavado de dinero. Revista Nacional de Administración, 3(2), 155-174. https://doi.org/10.22458/rna.v3i2.529
Azarkevich, E. (18 de agosto de 2022). Lavado de dinero narco: tres autos de lujo, a subasta. https://www.clarin.com/policiales/lavado-dinero-narco-autos-lujo-subasta_0_HMwG5YwayV.html
Banco Central del Ecuador . (12 de diciembre de 2014). El Banco Central Lanza Oficialmente El Sistema De Dinero Electrónico, Un Medio De Pago Para Uso De La Ciudadanía. Banco Central del Ecuador: https://www.bce.fin.ec/index.php/boletines-de-prensa-archivo/item/730-el-%20banco-central-lanza-oficialmente-el-sistema-de-dinero-electr%C3%B3nico-un-medio-%20de-pago-para-uso-de-la-ciudadan%C3%ADa
Banco Central del Ecuador. (30 de agosto de 2017). Dinero Electrónico será manejado por la Banca Pública, Privada y El Sistema Financiero Popular y Solidario. Banco Central del Ecuador: https://www.bce.fin.ec/index.php/boletines-de-prensa-archivo/item/991-dinero-electr%C3%B3nico-ser%C3%A1-manejado-por-la-banca-p%C3%BAblica-privada-y-el-sistema-financiero-popular-y-solidario
Banco Central del Ecuador. (6 de febrero de 2018). A la ciudadania: Sobre las cuentas en dinero eléctronico. Banco Central del Ecuador: https://www.bce.fin.ec/index.php/boletines-de-prensa-archivo/item/1040-a-la-%20ciudadan%C3%ADa
Banco Central del Uruguay. (3 de noviembre de 2017). El BCU presentó un plan piloto para la emisión de billetes digitales. Banco Central del Uruguay: https://www.bcu.gub.uy/Comunicaciones/Paginas/Billete_Digital_Piloto.aspx
Bartolomé, M. C. (2019). Terrorismo y crimen organizado en Sudamérica. Boletín IEEE(13), 810-861. https://www.academia.edu/84797400/Terrorismo_y_crimen_organizado_en_Sudam%C3%A9rica
Bengio, Y. (2009). Learning Deep Architectures for AI. Foundations and Trends in Machine Learning, 2(1), 1-127. http://dx.doi.org/10.1561/2200000006
Bergara, M. y Ponce, J. (2018). Central Bank Digital Currency: the Uruguayan e-Peso case. En E. Gnan, & D. Masciandaro, Do We Need Central Bank Digital Currency? Economics, Technology and Institutions (págs. 82-90). Larcier.
BIS Innovation Hub. (2022). Project mBridge Connecting economies through CBDC. Bank of International Settlements. https://www.bis.org/publ/othp59.pdf
Bowley, G. y Rashbaum, W. (23 de febrero de 2017). ¿El mercado del arte se ha convertido en cómplice del lavado de dinero sin saberlo? New York Times: https://www.nytimes.com/es/2017/02/23/espanol/cultura/el-mercado-del-arte-se-ha-convertido-en-complice-del-lavado-de-dinero-sin-saberlo.html
Brayne, S. y Christin, A. (2020). Technologies of Crime Prediction: The Reception of Algorithms in Policing and Criminal Courts. Social Problems, 68(3) 608–624 https://doi.org/10.1093/socpro/spaa004
CEPAL. (2018). Datos algoritmos y políticas la redefinición del mundo digital. Organizacion de Naciones Unidas. https://repositorio.cepal.org/server/api/core/bitstreams/c67b0d24-a651-42f1-ae3f-174d3455afd7/content
CEPAL. (2021). Oportunidades y desafíos para la implementación de blockchain en el ámbito logístico de América Latina y el Caribe. Facilitación, comercio y logistica en America Latina y el Caribe, 387(3), 1-17. https://repositorio.cepal.org/server/api/core/bitstreams/012145c2-620c-4463-8bfe-7a4b4ff92d60/content
CNN . (12 de agosto de 2023). El asesinato de Fernando Villavicencio, candidato en Ecuador, noticias en vivo: última hora y reacciones. CNN en español: https://cnnespanol.cnn.com/2023/08/10/fernando-villavicencio-ecuador-muerte-vivo-noticias-orix/
Conti, R. (17 de marzo de 2023). What Is An NFT? Non-Fungible Tokens Explained. Forbes: https://www.forbes.com/advisor/investing/cryptocurrency/nft-non-fungible-token/
Diaz Martinez, K. (2013). Movimientos sociales e integración regional: el caso de la articulación de movimientos sociales hacia El ALBA. Revista pueblos y fronteras digital, 8(16), 157-185. https://doi.org/10.22201/cimsur.18704115e.2013.16.76
Dornbierer, A. (2022). Enriquecimiento ilícito: Una guía sobre las leyes que abordan los activos de procedencia inexplicable. Basel Institute on Governance. https://baselgovernance.org/publications/enriquecimiento-ilicito-una-guia-sobre-las-leyes-que-abordan-los-activos-de
Duhigg, C. (16 de febrero de 2012). How Companies Learn Your Secrets. New York Times Magazine: https://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html
El Aouni, F. Z. Chirivella González, V. y Vázquez Barrachina, E. (2023). Predicción del crimen y patrullaje predictivo: una aplicación en la lucha contra la delincuencia.l [ Tesis de grado, Universitat Politecnica de Valencia]. Repositorio Institucional- Universitat Politecnica de Valencia. http://hdl.handle.net/10251/196797
Emmer, T. (23 de febrero de 2023). Emmer Leads Effort to Squash Financial Surveillance State Initiatives. Tom Emmer: https://emmer.house.gov/2023/2/emmer-leads-effort-to-squash-financial-surveillance-state-initiatives
Fanti, G., Lipsky, J. y Moehr, O. (2022). El nuevo reto de ciberseguridad de los bancos centrales. Finanzas y Desarrollo, 59(3) 30-32. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9311002
Fernández de Lis, S. y Gouveia, O. (2019). Monedas digitales emitidas por bancos centrales: características, opciones, ventajas y desventajas. BBVA. [Archivo PDF] https://www.bbvaresearch.com/wp-content/uploads/2019/03/WP_Monedas-digitales-emitidas-por-bancos-centrales-ICO.pdf
Gafilat. (2017). Recopilacion de tipologias regionales. Grupo de Acción Financiera de Sudamérica, GAFISUD. https://www.gafilat.org/index.php/en/biblioteca-virtual/gafilat/documentos-de-interes-17/tipologias-17
Grisanti Belandria, A. (2020). Diversas modalidades de legitimación de capitales, y la utilización de criptomonedas a tales efectos. Revista FACES, 2(2), 40-57. https://doi.org/10.54139/revfaces.v2i2.388
Grym, A. (2020). Lessons learned from the world's first CBDC. BoF Economics Review (8), 1-20. https://www.econstor.eu/bitstream/10419/224448/1/1733131086.pdf
Guerrero Davila, G. (2020). Metodología de la investigación. Grupo Editorial Patria
Haber, S. y Stornetta, S. (1991). How to Time-Stamp a Digital Document. Journal of Cryptology, 3, 99-111. https://link.springer.com/article/10.1007/BF00196791
He, L. (24 de abril de 2023). China makes major push in its ambitious digital yuan project. CNN: https://edition.cnn.com/2023/04/24/economy/china-digital-yuan-government-salary-intl-hnk/index.html
Heinonen, A. (2021). Keskuspankin elektroninen raha: Suomen Pankin toimirahakokeilu 1990-luvun alkupuoliskolla. Bank of Finland. https://urn.fi/URN:NBN:fi:bof-202102231118
Hernández Alvear, N., González Garzón, M. y Sandoval Vallejo, V. D. (2022). ¿Pueden las Fuerzas Armadas intervenir en el crimen organizado transnacional? USFQ Press, 9(2), 19-39. https://doi.org/10.18272/ulr.v9i2.2753
Huamán García, E. R. (2022). El crimen organizado en el Perú y las técnicas especiales de investigación e inteligencia. Vox Juris, 40(1), 81-90. https://www.researchgate.net/publication/355090728_El_crimen_organizado_en_el_Peru_y_las_tecnicas_especiales_de_investigacion_e_inteligencia
Jaitman, L., Caprirolo, D., Granguillhome Ochoa, R., Keefer, P., Leggett, T., Lewis, J. A., . . . Torre, I. (2017). The Costs of Crime and Violence: New Evidence and Insights in Latin America and the Caribbean. Banco Interamericano de Desarrollo. https://reliefweb.int/report/honduras/costs-crime-and-violence-new-evidence-and-insights-latin-america-and-caribbean
Khan, R. U., Almakdi, S., Alshehr, M., Kumar, R., Ali, I. y Hussain, S. M. (2022). Probabilistic Approach to COVID-19 Data Analysis and Forecasting Future Outbreaks Using a Multi-Layer Perceptron Neural Networ. Diagnostics, 12(10), 1-25. https://doi.org/10.3390/diagnostics12102539
LeCun, Y., Bengio, Y., y Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521, 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
Linares, B. G. (2011). Nociones básicas sobre el lavado de dinero. Oikonomos, 2(1), 181-192. https://revistaelectronica.unlar.edu.ar/index.php/oikonomos/article/view/41/41
Lopez Lloreda, C. (1 de mayo de 2023). Scientists use AI to decipher words and sentences from brain scans. Science.org: https://www.science.org/content/article/scientists-use-ai-decipher-words-and-sentences-brain-scans
Lúquez Marín, W. J., y Domínguez Pérez, G. (2018). Implicaciones contables del Bitcoin y otras criptomonedas. Universidad de la Laguna. https://riull.ull.es/xmlui/bitstream/handle/915/9251/Implicaciones%20contables%20del%20Bitcoin%20y%20otras%20criptomonedas..pdf?sequence=1%20
McLeay, M., Radia, A. y Thomas, R. (2015). El dinero en la economía moderna, una introducción. Revista de economía institucional, 17(33), 333–353. https://doi.org/10.18601/01245996.v17n33.15
Mohler, G. O., Short, M. B., Malinowski, S., Johnson, M., Tita, G. E., Bertozzi, A. L. y Brantingham, P. J. (2015). Randomized Controlled Field Trials of Predictive Policing. Journal of the American Statistical Association, 110(512), 1399-1411. https://doi.org/10.1080/01621459.2015.1077710
Nambiampurath, R. y Daniel, E. (10 de julio de 2020). El e-Peso de Uruguay, cómo este país construyó el primer CBDC del mundo. Be in Crypto: https://es.beincrypto.com/e-peso-uruguay-como-este-pais-construyo-primer-cbdc-mundo/
Nuevo Poder. (30 de abril de 2022). Venezuela: narcos y guerrilla aumentan compras de fincas y ganado. Nuevo Poder: https://www.nuevopoder.cl/venezuela-narcos-y-guerrilla-aumentan-compras-de-fincas-y-ganado/
Oficina de Naciones Unidas contra la Droga y el Delito. (2008). Riesgo de Lavado de Activos en Instrumentos Financieros, Usuarios y Empleados de Instituciones Financieras. Organización de Naciones Unidas, ONU. [ Archivo PDF] https://www.unodc.org/documents/colombia/2013/diciembre/Riesgo_de_Lavado_de_activos_version_I.pdf
Oficina de Naciones Unidas contra la Droga y el Delito. (2020). Tendencias delictivas actuales, fenómenos recientes y soluciones emergentes, en particular la utilización de las nuevas tecnologías como medio e instrumento contra el delito. 14 Congreso de las Naciones Unidas sobre Prevención del Delito y Justicia Penal. Kioto: Organización de Naciones Unidas. [Archivo PDF]. https://www.unodc.org/documents/Cybercrime/IEG_Cyber_website/A_CONF.234_11_S.pdf
Pereira, F., Lou, B. P., Ritter, S., Gershman, S. J., Kanwisher, N., Botvinick, M. y Fedorenko, E. (2018). Toward a universal decoder of linguistic meaning from brain activation. Nature Communications, 9(936), 1-13. https://doi.org/10.1038/s41467-018-03068-4
Pitacuan Cadena, J., Espinoza Herrera, X., Carrero Llaguno, S. y Palacios Alcivar, B. (2021). Criptomonedas: Funcionamiento, oportunidades y amenazas. Res Nom Verba: Revista cientifica, 11(2), 174-193. https://doi.org/10.21855/resnonverba.v11i2.604
Plan V. (31 de mayo de 2022). Estos son los bienes de lujo de Leandro Norero y de su círculo cercano. Plan V: https://www.planv.com.ec/historias/crimen-organizado/estos-son-bienes-lujo-leandro-norero-y-su-circulo-cercano
Ratcliffe, S. (2020). Seguir el rastro del dinero. Basel Institute of Governance. https://www.uaf.cl/asuntos/descargar.aspx?arid=1948
Red Contra los Delitos Financieros. (2007). PREVENCIÓN DEL LAVADO DE DINERO Una Guía para Empresas de Servicios Monetarios. Departamento del Tesoro de los Estados Unidos. https://www.fincen.gov/sites/default/files/shared/mlp_spa_prevention_guide.pdf
Reuters. (29 de diciembre de 2010). Honduras debilita al narco con confiscaciones. El Economista: https://www.eleconomista.com.mx/internacionales/Honduras-debilita-al-narco-con-confiscaciones-20101229-0028.html
Rincón Angarita, D. (2019). Corrupción y captura del Estado: la responsabilidad penal de los servidores públicos que toman parte en el crimen organizado. Prolegomeros, 21(42), 57-71. https://doi.org/10.18359/prole.2984
Roa Avella, M. d., Sanabria Moyano, J. E., y Dinas Hurtado, K. (2022). Uso del algoritmo COMPAS en el proceso penal y los riesgos a los derechos humanos. Rev. Bras. de Direito Processual Penal, 8(1), 275-310. https://doi.org/10.22197/rbdpp.v8i1.615
Rogoff, K. (2017). Reduzcamos el papel moneda: Una propuesta para disminuir el dinero en efectivo y, con ello, reducir la corrupción, la evasión fiscal, el tráfico de drogas y la economía sumergida. Deusto.
Shen, A. (14 de diciembre de 2020). China’s digital yuan kicks off test on e-commerce platforms. centralbanking. https://www.centralbanking.com/fintech/cbdc/7723266/chinas-digital-yuan-kicks-off-test-on-e-commerce-platforms
Singh, R., Fernandes, M., Lim, N. y Ang, E. (2018). The case for artificial intelligence in combating money laundering and terrorist financing A deep dive into the application of machine learning technology. Deloitte.
Superientendencia de Banca y Seguros de Perú. (2023). TIPOLOGÍAS DE LAVADO DE ACTIVOS. Superientendencia de Banca y Seguros de Perú.
The Financial Action Task Force, FATF. (2021). Trade-Based Money Laundering Risk Indicators. Egmont Group .
Thuillier, E., Moalic, L., Lamrous, S. A. y Caminada, A. (2019). Clustering Weekly Patterns of Human Mobility Through Mobile Phone Data. Hal Open Science, 17(4), 1-14. https://doi.org/10.1109/TMC.2017.2742953
Unidad de Analisis Financiero de Chile. (2021). Guía de Señales de Alerta. Unidad de Analisis Financiero de Chile.
Unidad de Análisis Financiero y Económico de la OEA. (2020). Tipologías de lavados de activos. Organización de Estados Americanos, OEA.
Valdovinos, C. (5 de marzo de 2019). Policía del Reino Unido utiliza Inteligencia Artificial para “predecir” crímenes. DLP News: https://dplnews.com/policia-del-reino-unido-utiliza-inteligencia-artificial-para-predecir-crimenes/
Wang, Q., Li, R., Wang, Q. y Chen, S. (2021). Non-Fungible Token (NFT): Overview, Evaluation, Opportunities and Challenges . ArXiv Tech Report 2 , 1-22. https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.07447
Wolpert, S. (octubre de 7 de 2015). Predictive policing substantially reduces crime in Los Angeles during months-long test. Newsroom UCLA: https://newsroom.ucla.edu/releases/predictive-policing-substantially-reduces-crime-in-los-angeles-during-months-long-test
Zapata Sevilla, J. (2023). Distributed Ledger Technologies (DLTS). disrupciones de las tecnologías de registro distribuido (TRD): una especial consideración del dinero y de la regulación bancaria y financiera. [Tesis de doctoral, Universidad de Málaga]. Repositorio Institucional- Universidad de Málaga. https://hdl.handle.net/10630/26846
Zevallos, S. K., y Wilson, C. I. (2017). Dinero Electrónico en el Ecuador ¿Solución para el país en época de crisis? Alternativas, 18(2), 64-72. https://editorial.ucsg.edu.ec/alternativas/alternativas/article/view/167
Zhang, T., y Huang, Z. (2022). Blockchain and central bank digital currency. ICT Express, 8(2), 264-270. https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.09.014
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