Cómo pueden las criptoempresas aumentar la eficacia y eficiencia de los programas de lucha contra el blanqueo de capitales

Los responsables de cumplimiento se enfrentan a una miríada de retos en sus esfuerzos por crear programas contra el blanqueo de capitales (AML) en el espacio de las criptomonedas.

Para empezar, el ecosistema criptográfico y su tecnología subyacente no sólo están evolucionando rápidamente, sino que un número cada vez mayor de redes ilícitas están incorporando transacciones criptográficas en sus esquemas. Históricamente, los actores ilícitos utilizaban las criptomonedas principalmente para estafas, hackeos y actividades de mercado en la red oscura. Hoy en día, el uso ilícito se extiende a sofisticados intentos de manipulación del mercado, financiación de la proliferación, financiación del terrorismo, soborno y otras tipologías de blanqueo de capitales.

Además, los organismos reguladores siguen centrando su atención en las criptoactividades. Por ejemplo, en 2023, la CFTC presentó 96 acciones de aplicación, lo que resultó en más de $ 4,3 mil millones en sanciones. Aproximadamente la mitad de esas acciones implicaban conductas relacionadas con actividades de cripto.

En relación con esto, la FCA llevó a cabo recientemente revisiones de 44 criptoempresas que estaban registradas en la FCA y encontró "niveles significativos de incumplimiento" de sus normas. En 2023 también se produjeron algunas de las mayores sanciones y acciones penales jamás impuestas en el criptoespacio. Lo que está claro a través de estas y otras acciones regulatorias contra las criptoempresas es que los reguladores están estrechando cada vez más el cerco sobre la eficacia de los programas ALD de las criptomonedas.

La tecnología blockchain y los productos analíticos ofrecen un conjunto de herramientas mejoradas que los responsables de cumplimiento pueden utilizar para crear programas más eficaces, ayudando en última instancia a identificar y prevenir mejor las actividades ilícitas en sus plataformas. La inteligencia sobre amenazas en tiempo real, cuando se integra en los marcos de cumplimiento tradicionales, es una pieza especialmente importante de este conjunto de herramientas.

Los retos de un enfoque basado en el riesgo

Incluso los responsables de cumplimiento más recientes estarán familiarizados con el término "enfoque basado en el riesgo", la idea de que un programa de cumplimiento aplica controles y procesos mejorados a las áreas de la empresa y a los clientes que presentan el mayor riesgo. Se considera uno de los principios básicos del cumplimiento normativo en materia de lucha contra el blanqueo de capitales. En teoría, los enfoques basados en el riesgo se basarían en la evaluación de riesgos de una entidad, que proporciona directrices sobre los ámbitos en los que la empresa presenta el mayor riesgo y, por tanto, en los que debe aplicar los controles más estrictos.

Pero en un espacio en rápida evolución como el de las criptomonedas, en el que los malos actores repiten tácticas con rapidez, los programas de cumplimiento anclados en un enfoque basado en el riesgo pueden tener dificultades para conciliar los resultados de evaluaciones de riesgo poco frecuentes y prolongadas que pueden quedar obsoletas rápidamente con las expectativas de los reguladores de que un programa sea eficaz desde el principio.

Los responsables de cumplimiento en el espacio criptográfico tienen una necesidad aún mayor de inteligencia actual y procesable para identificar a los actores ilícitos y las tipologías que utilizan para blanquear fondos. Para lograrlo, la inteligencia sobre amenazas en tiempo real puede ser una poderosa herramienta para aplicar en todo su programa de AML: desde evaluaciones de riesgo, a modelos de clasificación de riesgo de clientes y diligencia debida mejorada, a monitoreo de transacciones y detección de sanciones. Y este enfoque basado en la inteligencia no sólo complementa un enfoque basado en el riesgo, sino que puede mejorar significativamente la eficacia y la eficiencia de los programas de lucha contra el blanqueo de capitales.

Reforzar un enfoque tradicional basado en el riesgo con información sobre amenazas en tiempo real

TRM genera varios tipos de información para ofrecer una imagen dinámica del riesgo en la cadena.

1. Inteligencia de código abierto (OSINT): generada mediante el análisis de datos de cientos de millones de sitios web, en docenas de idiomas y países. Esto incluye la monitorización de publicaciones en la web oscura, documentos de litigios, designaciones regulatorias, plataformas de redes sociales y canales de Telegram. Las soluciones de Inteligencia en Blockchain como TRM incorporan este tipo de datos OSINT para empezar a encontrar direcciones y métodos que los malos actores están utilizando en relación con las criptomonedas.
2. Inteligencia sobre amenazas: generada mediante un enfoque de cazador de amenazas para identificar redes adicionales de malos actores, además de métodos, lugares preferidos y tipologías de blanqueo. Este enfoque es fundamental para rastrear los elementos más escurridizos y difíciles de alcanzar de la criptoeconomía ilícita. También garantiza que TRM identifique los riesgos y tipologías más destacados que los actores ilícitos están utilizando hoy en día para ayudar a los equipos de cumplimiento a mantener sus programas ágiles y con capacidad de respuesta.
3. Inteligencia conductual: generada a partir de modelos que sacan a la superficie anomalías conductuales sospechosas a través de transacciones que son exclusivas de la blockchain. En 2020, TRM lanzó Signaturesque permiten a los investigadores encontrar y trazar rápidamente técnicas sofisticadas de blanqueo de dinero y otras tipologías en la cadena. Estas identificaciones de comportamiento también están diseñadas específicamente para identificar a los malos actores que pueden ser sofisticados a la hora de enmascarar sus conexiones con lugares de alto riesgo que, de otro modo, alertarían a los equipos de cumplimiento (por ejemplo, los mercados de la darknet).

Estas tres capas crean un marco sólido y multidimensional de recopilación de información que ofrece una imagen más oportuna y procesable del riesgo, mejorando la eficacia de los mecanismos de identificación y control de riesgos del equipo de cumplimiento.

Más allá de la recogida de datos: Evaluar mejor los riesgos

Aprovechar la inteligencia sobre amenazas en tiempo real no consiste sólo en recopilar datos, sino también en transformarlos en información práctica que los responsables del cumplimiento puedan utilizar.

Al integrar estas tres fuentes de inteligencia, sus evaluaciones de riesgos pueden ser más específicas, actuales y cuantificables. Además, puede mejorar las clasificaciones de riesgo de los clientes, proporcionando la precisión necesaria para poner en marcha investigaciones o diligencias de actualización.

Para obtener más información sobre cómo se pueden aplicar estas herramientas al estado actual de la regulación de los activos digitales como parte de un programa de cumplimiento de criptomonedas eficaz y con visión de futuro, consulte este libro blanco.