Cómo se forma la sospecha: las tipologías de DPT
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¿Qué hace sospechosa una operación con DPT? Los indicadores de alerta (red flags) del GAFI de septiembre de 2020 y los documentos de tipologías de la ACIP ofrecen la clasificación, y la MAS (Monetary Authority of Singapore, la autoridad monetaria y supervisora financiera) espera que las reglas de seguimiento y la formación de los analistas de cada entidad la reflejen.1 Los indicadores recurrentes en la práctica singapurense son los siguientes. Fraccionamiento de depósitos en moneda fiduciaria o de compras de DPT justo por debajo de los umbrales internos. Conversión rápida de la moneda fiduciaria depositada en DPT y retirada inmediata a un monedero externo, sin negociación entremedias, que es la vía de entrada clásica para el producto de estafas. Recepción de DPT desde direcciones que las herramientas de analítica vinculan con mezcladores, mercados de la darknet, entidades sancionadas, ransomware o plataformas de intercambio hackeadas. Transferencias entrantes desde muchas direcciones no relacionadas que se consolidan y se retiran a una sola. Uso de monedas de privacidad o saltos entre cadenas a través de puentes (chain-hopping). Clientes cuya ocupación e ingresos declarados no justifican los volúmenes. Clientes que eluden explicar el origen de los tokens o cuyas explicaciones cambian. Operaciones incompatibles con la finalidad declarada de la cuenta.
El producto de estafas domina el panorama de las STR en Singapur. La Singapore Police Force informó de pérdidas por estafas de varios cientos de millones de dólares de Singapur al año a partir de 2021, y una parte importante de los fondos de las víctimas salió del sistema bancario a través de plataformas de intercambio de DPT.2 El patrón típico es el siguiente: se induce a la víctima a transferir moneda fiduciaria a una cuenta de una «mula» o directamente a una cuenta a su nombre en una plataforma de DPT, a comprar stablecoins y a enviarlas a una dirección controlada por el estafador. Desde la perspectiva de la plataforma, el cliente es la víctima, el depósito procede de su propia cuenta bancaria y la retirada se dirige a una dirección que el cliente declara como propia. Las señales de alerta son sutiles: un cliente nuevo, un comprador primerizo, una compra elevada en relación con los ingresos declarados, una retirada inmediata, una dirección de destino que las herramientas de analítica asocian con clústeres de estafa conocidos. A veces el cliente está al teléfono durante la videollamada de alta. La MAS ha instado a los licenciatarios de DPT a intervenir precisamente en estos casos, mediante demoras en las operaciones, mensajes de advertencia y llamadas salientes, y considera las estadísticas de intervención frente a estafas de cada entidad como parte de su evaluación en materia de prevención del blanqueo (AML).
Ejemplo
Una plataforma de intercambio de DPT de Singapur da de alta a una maestra jubilada de 62 años que declara unos ingresos anuales de 30 000 S$ y unos ahorros de 400 000 S$. En el plazo de un día desde el alta deposita 180 000 S$ desde su propia cuenta bancaria, compra USDT y ordena la retirada a una dirección que ha declarado como suya, acreditando el control mediante un mensaje firmado. La herramienta de analítica muestra que la dirección es nueva. A primera vista, nada en la operación es ilícito. Sin embargo, la combinación de edad, primera operación, importe en relación con los ingresos, retirada inmediata y dirección nueva coincide con la tipología de estafa de la evaluación de riesgos de la entidad. La política de la entidad exige retener la operación y efectuar una llamada saliente. La llamada revela que está «invirtiendo con un asesor que conoció por internet», quien le indicó que abriera la cuenta. La entidad deniega la retirada, explica el motivo y presenta una STR que identifica la dirección de destino. La clienta se enfada. Tres semanas después da las gracias a la entidad. La STR, la nota de la llamada y la retención forman el expediente que demuestra a la MAS que el seguimiento funciona.
Notas
- FATF, Virtual Assets: Red Flag Indicators of Money Laundering and Terrorist Financing, septiembre de 2020, agrupados en indicadores relativos a las operaciones, los patrones de operaciones, el anonimato, los ordenantes y beneficiarios, el origen de los fondos y los riesgos geográficos. ↩
- Singapore Police Force, Annual Scams and Cybercrime Brief 2023 y 2024, que recogen las pérdidas totales por estafas y la proporción de casos con conversión a criptomonedas. ↩
Solo a efectos de información general. Este artículo no constituye asesoramiento jurídico ni fiscal, no sustituye el asesoramiento en un caso concreto y no crea una relación abogado-cliente. Refleja la situación jurídica a fecha de octubre 2026.