Estructuración en el lavado de dinero: Tácticas y contramedidas

La estructuración, en el contexto de la lucha contra el lavado de dinero (AML), consiste en diseñar deliberadamente depósitos, retiros, transferencias o compras de manera que cada uno se mantenga por debajo de un determinado umbral de reporte o registro.

En Estados Unidos, el requisito legal más conocido es la regla de reporte de transacciones en efectivo de $10.000: un depósito en efectivo u otra transacción en moneda que supere los $10.000 en un solo día hábil requiere la presentación de un informe de transacciones en efectivo. Por eso, un patrón de depósitos inferiores a $10.000 diseñado para eludir esta obligación puede clasificarse como estructuración. En el contexto de AML, la estructuración se considera una evasión intencional de los requisitos legales, y las instituciones financieras deben reportar las actividades sospechosas cuando las detectan.

La estructuración también se considera ilegal en muchas jurisdicciones, ya que implica la intención de eludir requisitos legales; incluso si los fondos son lícitos, eso no hace que la evasión sea lícita.

Para responder a esta pregunta, examinemos el modelo operativo que los investigadores y analistas de cumplimiento observan con mayor frecuencia:

• Paso 1. Recolección: Los actores delictivos reúnen grandes cantidades de efectivo procedente de actividades ilícitas; su objetivo ahora es introducir ese efectivo en canales regulados dejando el menor rastro posible.
• Paso 2. Fragmentación en cantidades menores: El efectivo se divide en cantidades más pequeñas diseñadas para mantenerse por debajo de los umbrales de reporte (como el límite de $10.000) o del umbral que exige recopilar datos de identidad para instrumentos monetarios. Estas cantidades se preparan para ser trasladadas por personas o mediante dispositivos. Este es el núcleo de la estructuración financiera.
• Paso 3. Asignación a canales y mensajeros: Las cantidades se distribuyen entre varios canales de entrada: múltiples mensajeros, varias cuentas nuevas, distintas sucursales, servicios minoristas de manejo de efectivo, cajeros automáticos, giros postales, recargas de productos prepagados o agentes de remesas.
• Paso 4. Ajuste de tiempos e importes: Los depósitos se programan para evitar la agregación en un mismo día que daría lugar a un CTR. Los importes se modifican ligeramente para reducir patrones de repetición evidentes, aunque el valor agregado suele ser elevado.
• Paso 5. Consolidación mediante cuentas concentradoras: Una vez dentro del sistema, los fondos se transfieren desde cuentas de tránsito hacia cuentas de consolidación mediante transferencias electrónicas, transferencias internas o compensación de cheques. Desde allí, los sistemas de pago trasladan los fondos hacia el exterior, a menudo a través de fronteras.
• Paso 6. Normalización o estratificación: Los movimientos finales buscan crear la apariencia externa de pagos comerciales, nóminas o remesas legítimas. Si la actividad se detecta antes, los actores pueden optar por retirar el efectivo o realizar retiros rápidos.

Afortunadamente para los equipos de cumplimiento, cada etapa genera indicadores que pueden detectar: horarios inusuales, importes repetidos por debajo de los umbrales, documentos de identidad vinculados, huellas digitales de dispositivos agrupadas o transferencias posteriores rápidas hacia un conjunto reducido de beneficiarios. Analizaremos estos indicadores con mayor detalle en una de las siguientes secciones.

Estos dos términos no son fáciles de comparar y diferenciar, ya que están estrechamente relacionados y presentan un grado considerable de solapamiento. La diferencia básica entre smurfing y estructuración puede describirse de la siguiente manera:

• La estructuración es el término jurídico y el criterio que activa las medidas de cumplimiento. Describe la intención y el hecho de evadir las regulaciones, por ejemplo, diseñando depósitos para evitar los informes de transacciones en efectivo.

• El smurfing es el método operativo utilizado para llevar a cabo la estructuración. Utiliza múltiples cuentas y numerosos mensajeros para fragmentar los flujos. El smurfing puede ser poco sofisticado y realizarse a gran escala: cuando los smurfers actúan para eludir las obligaciones de reporte y registro, sus acciones constituyen estructuración.

Para obtener un desglose más detallado, consulte la siguiente tabla:

Ahora examinemos tres de los patrones de estructuración en el sector bancario que se observan con mayor frecuencia y qué puede alertar a los reguladores en cada caso:

Durante un período de siete días, un único cliente realiza depósitos en efectivo en ventanilla en una cuenta corriente minorista, utilizando tres sucursales diferentes del mismo banco ubicadas en la misma área metropolitana.

El desglose de los depósitos podría ser el siguiente:

1. $6.000 el lunes (Sucursal A)

2. $6.500 el miércoles (Sucursal B)

3. $5.800 el jueves (Sucursal C)

4. $6.200 el sábado (Sucursal A)

5. $5.700 el lunes siguiente (Sucursal B)

Total depositado en 10 días = $30.200.

Dos días después del último depósito, la cuenta transfiere electrónicamente la totalidad del importe en dos pagos a una única cuenta beneficiaria en otro estado.

Señales de alerta

• Suma acumulada de depósitos en efectivo de ese cliente superior al umbral interno.
• Uso repetido de importes de depósito siempre inferiores a $10.000.
• Depósitos en múltiples sucursales en rápida sucesión.
• Transferencias electrónicas salientes rápidas a un único beneficiario poco después de la agregación.

En un período de dos semanas, se abren en línea diez nuevas cuentas de depósito minoristas. Cada cuenta recibe fondos durante los tres días posteriores a su apertura mediante depósitos de $4.500 realizados en cajeros automáticos locales o personalmente por mensajeros. En el plazo de una semana, cada cuenta transfiere entre $4.200 y $4.400 a la misma cuenta beneficiaria.

Los registros de onboarding muestran que las diez cuentas se crearon desde la misma huella digital de dispositivo y desde un pequeño conjunto de direcciones IP relacionadas. Los números de teléfono proporcionados para las notificaciones de las cuentas son números prepagados asociados al mismo servicio de redireccionamiento. Varios documentos de identidad presentados durante el onboarding parecen auténticos en una primera revisión, pero el análisis de las imágenes revela que se reutilizó la misma fotografía, recortándola e insertándola en diferentes plantillas de documentos de identidad.

Señales de alerta

• Múltiples cuentas nuevas con depósitos realizados poco después de su apertura.
• Transferencias electrónicas desde esas cuentas hacia un único beneficiario o un pequeño conjunto de beneficiarios.
• Huellas digitales de dispositivos/direcciones IP compartidas durante el onboarding.
• Reutilización de la misma imagen fotográfica en distintos documentos de identidad.

Los operadores de transferencias de dinero y otras empresas de servicios monetarios (MSB) procesan volúmenes muy elevados de pagos de bajo valor y utilizan redes globales de agentes. Estas características convierten a las MSB en un canal atractivo para introducir efectivo mediante estructuración y smurfing.

Los esquemas delictivos aprovechan estos canales porque:

• permiten retirar efectivo rápidamente en corredores de remesas de gran volumen;
• dependen de agentes locales cuya calidad de onboarding y cuyos controles AML pueden variar;
• crean complejas cadenas de corresponsales que retrasan la correlación transfronteriza de patrones sospechosos.

Por ejemplo, un agente de remesas recibe varias solicitudes de pago de pequeñas cantidades para la misma ciudad y el mismo beneficiario en un plazo de 48 horas. Los remitentes en el extranjero afirman haber enviado los fondos a través de canales habituales. A nivel local, una persona no relacionada presenta un documento de identidad legítimo y cobra el pago en nombre del beneficiario.

Posteriormente, el rastreo revela que el efectivo pagado por el agente procedía de fuentes delictivas y había sido sustituido dentro de la cadena de pagos, mientras que la remesa original procedente del extranjero había sido redirigida o interceptada en otro punto.

Señales de alerta

• Múltiples solicitudes de pago de pequeñas cantidades para el mismo beneficiario o ubicación en un período breve.
• Discrepancia entre los datos del remitente y la identidad de la persona que cobra los fondos.
• Agentes intermediarios o pasos de enrutamiento inesperados en la cadena de pagos.
• Serie rápida de pagos procedentes de diferentes remitentes y dirigidos al mismo punto de pago local.

La detección de la estructuración se sustenta en dos grandes pilares: el monitoreo continuo de las transacciones y un KYC sólido. En esta sección, analizaremos ambos con mayor detalle y veremos cómo estas medidas protegen a las organizaciones frente a esta técnica difícil de detectar.

El monitoreo de transacciones (TM) reúne las transacciones a lo largo del tiempo, entre distintas cuentas, sucursales, redes de agentes y tipos de productos, y luego identifica los grupos que alcanzan determinados umbrales de riesgo. En esencia, el TM es la principal razón por la que los conjuntos de depósitos en efectivo por debajo del umbral terminan siendo reportables como actividad estructurada.

Un sistema de TM bien configurado proporciona a los analistas pruebas previamente recopiladas: cronologías, sumas agregadas, gráficos de contrapartes y eventos sospechosos detallados.

El monitoreo de transacciones reduce los riesgos de estructuración de las siguientes maneras:

Detección temprana mediante reglas de agregación y temporales

El TM calcula valores agregados acumulados (por ejemplo, totales de 7 o 30 días) y marca las cuentas que acumulan efectivo por encima de los umbrales internos, incluso cuando ningún depósito individual ha superado un límite legal. También detecta grupos de depósitos cercanos a los umbrales legales, el uso repetido de sucursales o agentes y las transferencias posteriores rápidas.

Análisis de redes y resolución de entidades

Las vistas de red generan la imagen de “muchos depósitos, un solo operador” que necesitan los investigadores. Los motores de TM vinculan las cuentas mediante atributos compartidos: cuentas beneficiarias comunes, huellas digitales de dispositivos, direcciones IP, identificadores de agentes, números de teléfono e imágenes de documentos reutilizadas. Posteriormente, el análisis de grafos permite identificar patrones radiales característicos de las redes de smurfing.

Clasificación y priorización para analistas humanos

El tiempo de los analistas es limitado; afortunadamente, el TM puede puntuar las alertas según el riesgo y la solidez de las pruebas, dando mayor prioridad a los grupos que incluyen consolidación rápida, transferencias internacionales o vínculos de identidad corroborados. Los buenos sistemas reducen los falsos positivos al combinar patrones de transacciones con señales de identidad, coincidencias en listas de sanciones y niveles de riesgo de los clientes.

A su vez, la verificación de identidad (IDV) complementa el monitoreo de transacciones al convertir determinadas señales en pruebas:

• Aumenta la calidad de las señales: Cuando una alerta contiene hashes faciales, hashes de imágenes de documentos o huellas digitales de dispositivos, los analistas pueden pasar rápidamente de un “patrón sospechoso” a identificar a “la misma persona o red”.

• Bloquea la consolidación rápida: Si el TM detecta depósitos agregados por debajo del umbral, una verificación reforzada automática que vuelva a comprobar la identidad en la ventanilla, con el agente o mediante un flujo remoto autenticado puede interrumpir el movimiento de los fondos antes de que sean transferidos.

• Mejora el valor de los SAR: Un SAR que reúne cronologías, gráficos de transacciones y elementos de identidad resulta mucho más útil para los investigadores. La vinculación explícita de identidades ayuda a demostrar el elemento de planificación detrás de la estructuración, que a menudo resulta decisivo en las revisiones de cumplimiento.

Por eso, un proceso sólido de IDV/KYC durante la apertura de la cuenta, combinado con la debida diligencia continua del cliente (CDD), aumenta el costo y la complejidad de llevar a cabo esta operación. Cuando un banco verifica los datos de identidad y establece un perfil de riesgo de referencia, puede detectar antes si una cuenta clasificada como de bajo riesgo comienza a comportarse como un mensajero de efectivo de gran volumen y escalarla para su revisión.

La debida diligencia del cliente también implica recopilar información documentada sobre el origen de los fondos y el uso previsto de la cuenta. Una persona que declara unos ingresos salariales modestos pero comienza a realizar grandes depósitos en efectivo genera una discrepancia clara que exige un seguimiento. Para los clientes con un riesgo elevado (por ejemplo, personas políticamente expuestas), se aplica una debida diligencia reforzada y el monitoreo de transacciones se vuelve aún más exhaustivo.

Por este motivo, muchos reguladores instruyen a las instituciones financieras para que verifiquen las identidades y vuelvan a verificarlas cuando aumente el riesgo; por ejemplo, la Regla CDDk establece la comprobación de identidad como un control fundamental para prevenir numerosas formas de movimientos estructurados de efectivo.

Ahora analicemos las funciones de verificación de identidad para AML que reducen el riesgo de estructuración de efectivo:

Comprobaciones de autenticidad de documentos (para documentos de identidad físicos)

Los intentos de estructuración financiera suelen implicar el uso de documentos de identidad falsificados o reutilizados para abrir múltiples cuentas. Si un lector de documentos detecta hashes de imágenes repetidos o la misma fotografía subyacente utilizada en diferentes plantillas, esto constituye una prueba sólida de que varias cuentas están vinculadas a un mismo rostro.

Afortunadamente, una solución de IDV puede realizar una amplia variedad de comprobaciones de autenticidad: verificar el chip RFID comparándolo con los datos biométricos del titular del documento almacenados en su interior, así como comprobar elementos de seguridad físicos, como hologramas, tintas UV y microimpresión.

Comprobación biométrica de los rostros con prueba de vida

Igualmente importante es comparar una selfie en vivo con la foto del documento de identidad (comprobación de los rostros 1:1) y almacenar una plantilla o un hash de imagen para compararlo con una base de datos (identificación facial 1:N). Esto también ayuda a identificar a una misma persona que abre múltiples cuentas con nombres diferentes.

Además, la prueba de vida se ha convertido en una parte integral del reconocimiento facial: confirma que hay una persona real presente en una selfie, en lugar de imágenes faciales estáticas, reproducciones de video, máscaras o incluso deepfakes.

Flujos de verificación reforzada

Si un cliente comienza a realizar múltiples depósitos en efectivo por debajo del umbral, el sistema puede exigir automáticamente una reverificación antes de que los fondos se consoliden o transfieran. Esto impide una consolidación sencilla y crea un registro de auditoría que demuestra que el banco sometió al actor a una comprobación adicional.

Una verificación reforzada puede requerir una verificación por video en vivo, documentos de identidad adicionales o una captura biométrica en una sucursal.

Cuando se realiza correctamente, la verificación de identidad puede complementar las capacidades de los sistemas de monitoreo de transacciones y servir como barrera entre las instituciones financieras y la estructuración. E incluso si la actividad delictiva logra pasar desapercibida, el sistema ayudará a construir posteriormente una cadena de pruebas que conduzca hasta la persona o red responsable de los depósitos. Esta cadena puede respaldar un informe sólido de actividad sospechosa y proporcionar a las autoridades una pista reproducible.

Una solución como la plataforma IDV de Regula es una solución integral para todas las necesidades de KYC de bancos, fintechs y otras instituciones financieras.

Como una auténtica solución llave en mano, Regula IDV Platform le proporcionará:

• Gestión del ciclo de vida de la identidad con orquestación flexible y flujos de trabajo personalizados para cada etapa del recorrido del usuario.

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