noviembre 29, 2023 · 7min de lectura
Blueprint de Detección de Mulas de Dinero para Bancos
La amenaza de las mulas de dinero se ha convertido en una preocupación urgente para las instituciones financieras en todo el mundo. Los bancos que logran identificar y detener a las mulas de dinero pueden reducir significativamente su exposición al riesgo.
Es por eso que es momento de que la industria de servicios financieros adopte un plan de detección de mulas de dinero que incluya cómo prepararse para el futuro a medida que la tecnología evoluciona. Este artículo comparte tácticas comunes de reclutamiento de mulas de dinero, regulaciones que hacen crucial para los bancos buscar y detener cuentas mulas, y cómo desarrollar una estrategia efectiva de identificación de mulas de dinero.
¿Qué es una Mula de Dinero?
Una mula de dinero es una persona que transfiere dinero adquirido ilegalmente desde su propia cuenta bancaria a una cuenta en nombre de otra persona u organización.
Después de cometer delitos (por ejemplo, ventas ilegales de drogas, tráfico de personas, fraudes y estafas), los criminales necesitan acceso a cuentas bancarias para “limpiar” su dinero y evitar ser detectados por las autoridades. Aquí es donde las mulas de dinero presentan un papel crucial. Una vez reclutados, estos individuos transfieren fondos a cuentas bajo el control de los criminales.
En términos generales, estas cuentas son partes esenciales para que los delincuentes obtengan ganancias de sus actividades ilícitas. Ayudan a los delincuentes a beneficiarse de fraudes, estafas y otras actividades ilegales brindándoles acceso a servicios bancarios. Los bancos que puedan identificar y detener con éxito la actividad de estas cuentas muelas pueden reducir significativamente la exposición general al riesgo y prevenir más fraudes y delitos financieros.
3 Tipos de Mulas de Dinero
Las mulas de dinero se dividen en tres categorías:
- Mulas de dinero que abren cuentas intencionalmente: También conocidas como “mulas de dinero cómplices,” estas personas colaboran intencionalmente en fraudes al abrir cuentas bancarias para actividades criminales.
- Mulas de dinero involuntarias: individuos que caen en un esquema de mulas a través de varias técnicas de estafa, incluyendo anuncios de trabajo falsos, estafas románticas, fraudes de inversión u otros engaños.
- Mulas de dinero voluntarias: individuos que intencionalmente participan en actividades ilegales, a menudo debido a la presión financiera o la promesa de dinero fácil.
Los jóvenes están demostrando ser especialmente vulnerables y las escuelas y universidades se están convirtiendo en focos de reclutamiento de mulas. Los ciberdelincuentes se dirigen a estudiantes con problemas financieros y los inducen a mover fondos a través de sus propias cuentas bancarias.
Cómo los Criminales Reclutan Mulas de Dinero
El reclutamiento de mulas de dinero funciona de manera similar a otros tipos de estafas. Los delincuentes contactan a personas con el perfil de alguien que necesita dinero usando correos electrónicos de phishing, vishing, redes sociales u otra información personal.
Los delincuentes dirigen a las víctimas a abrir una cuenta bancaria (o más de una) usando la información personal de la víctima. Estas víctimas mueven dinero a cuentas bajo el control de los delincuentes, a menudo a cambio de una comisión.
Algunos delincuentes actúan como “pastores” de mulas de dinero, reclutando activamente a varias víctimas. Estos pastores pueden controlar varias cuentas de mulas al mismo tiempo para un esquema.
Jóvenes Apuntados para el Reclutamiento de Mulas
A lo largo de los años, varios bancos como Santander, Barclays y Lloyds Banking Group han publicado mensajes de advertencia al público, alertando sobre los riesgos de actuar como mula. Lloyds y Barclays advirtieron a los consumidores sobre los riesgos de un posible proceso judicial, que incluye hasta 14 años de prisión, además de la posiblemente enfrentar dificultades para obtener servicios bancarios y de crédito en el futuro.
Sin embargo, a pesar de estas advertencias, los datos de los bancos muestran que la actividad de mulas de dinero sigue en su punto más alto. Los bancos coinciden en que las generaciones más jóvenes son las más vulnerables a convertirse en mulas.
Por ejemplo, Santander informa que la edad promedio de una mula en 2022 fue de 31 años. Eso no significa que los grupos de mayor edad no sean susceptibles de convertirse en mulas. Lloyds reportó un aumento del 29% en personas mayores de 40 años involucradas en actividades de mulas, un incremento muy significativo.
La investigación de Feedzai llama la atención sobre la gravedad del desafío de las mulas de dinero. Una extensa encuesta realizada a más de 4,000 personas en el Reino Unido y Estados Unidos encontró que el 66% de los encuestados de entre 25 y 34 años reportaron haber sido reclutados. La tendencia también se puede ver en la región de Asia-Pacífico. Millones de personas que viven en APAC fueron llevadas a la pobreza debido a la pandemia mundial, según un informe del Banco Asiático de Desarrollo. Esto dio a los delincuentes una oportunidad de oro para reclutar más mulas.
Nuevas Regulaciones Exigen un Plan de Detección de Mulas de Dinero
La presión para desarrollar un plan que descubra la actividad de cuentas de mulas surge a medida que los bancos enfrentan una mayor presión para reembolsar las pérdidas por estafas. En Reino Unido, El Regulador de Sistemas de Pago (PSR) , pasa a exigir que los bancos del Reino Unido reembolsen a las víctimas de estafas, con la responsabilidad dividida 50-50 entre los bancos pagadores y receptores.
Con la diversidad de actividades de mulas de dinero y el aumento de la responsabilidad compartida a las instituciones financieras, encontrar formas innovadoras de identificar la actividad de mulas de dinero es crucial. En una reciente mesa redonda organizada por Feedzai, se reunieron expertos de la industria para explorar oportunidades estratégicas para que las instituciones financieras fortalezcan sus capacidades de detección de mulas de dinero. Finalmente, los participantes crearon un plan de detección de mulas de dinero que será fundamental para detener a las mulas y el crimen financiero.
7 Puntos Claves para un Plan de Detección de Mulas de Dinero
Un plan eficaz de detección de mulas incluye varios factores esenciales. Estos incluyen:
1. Fortalecer los Controles de Apertura de Cuentas
os bancos deben revisar y validar sus controles de apertura de cuentas, asegurándose de que sean efectivos y estén actualizados para reforzar las defensas iniciales contra transacciones y actividades fraudulentas. Aunque no es infalible, este paso proporciona una oportunidad para fortalecer la primera línea de defensa contra las mulas de dinero.
2. Modelado de Propensión
Los bancos pueden desarrollar una puntuación continua de propensión al riesgo de mulas al monitorear las cuentas en busca de cambios sutiles en el comportamiento del usuario. Este enfoque permite una mejor comprensión de la exposición general a mulas, informando futuras decisiones de riesgo y mejorando la detección de cuentas de mulas. Por ejemplo, indicadores de estrés financiero reciente, como el uso repentino de sobregiro, pueden señalar que un cliente legítimo enfrenta una mayor vulnerabilidad a la coacción o reclutamiento de mulas. El monitoreo continuo de propensión por medio de escores de riesgo permite que el banco se adelante a la amenaza de las mulas y, a menudo, capture mulas de dinero antes de que reciban fondos fraudulentos.
3. Monitoreo de Pagos Entrantes
El monitoreo en tiempo real de los pagos entrantes surgió como una piedra angular en una sólida estrategia de detección de mulas, especialmente a la luz del modelo de responsabilidad del PSR del Reino Unido. Si bien es un control sólido, este enfoque requiere abordar la capacidad operativa y los problemas de tratamiento del usuario para ser verdaderamente transformador.
4. Vinculación de Decisiones y Datos
Garantizar la interconectividad de varios sistemas de decisión de fraudes proporciona una vista completa de los patrones transaccionales del cliente. Esta comprensión holística ayuda a detectar actividades de mulas entre canales, por ejemplo, usando señales de riesgo desde la apertura de cuentas a lo largo del ciclo de vida del cliente o utilizando eventos digitales para influir en futuras decisiones de pago con tarjeta.
5. Valor de la Red
Explorar las vistas a nivel de red de los proveedores de servicios financieros ofrece perspectivas únicas para detectar pagos a través de múltiples instituciones financieras. Combinar estas vistas con las estrategias de fraude existentes ha demostrado un valor incremental significativo, proporcionando conocimientos que los bancos individuales podrían no captar.
6. Análisis de Enlaces
En lugar de centrarse únicamente en las transacciones y la información de una sola cuenta/persona, los bancos deberían centrarse en descubrir relaciones a través del análisis de conexiones. La monitoria combinada de pagos de tarjeta, transferencias de fondos, dispositivos compartidos, direcciones IP y otros puede ayudar en la identificación de redes de mulas de manera mas rápida y facilita acciones de eliminación más amplias.
7. Educación sobre Mulas
Adoptando un enfoque de concientización y educación sobre estafas, los bancos deben invertir en educación sobre el riesgo de mulas desde una edad temprana hasta la universidad. Integrar señales impulsadas por datos para advertencias oportunas y atractivas en el recorrido del usuario puede mejorar aún más la conciencia sobre el riesgo de mulas.
3 Consideraciones Futuras de la Industria para Combatir Mulas de Dinero
Los participantes de la mesa redonda también compartieron ideas sobre los próximos pasos de la industria para combatir las mulas de dinero. Estos incluyen:
1. Aprovechar Fuentes Externas de Datos
Considere fuentes externas de las instituciones financieras para capturar datos, como señales de redes sociales, para detectar riesgos de mulas. Los mensajes anónimos en plataformas como Meta podrían ser características valiosas en las evaluaciones de riesgo de mulas en tiempo real.
2. Señales de Riesgo de Pago
Evaluar la viabilidad de incluir señales de alerta de pago dentro del esquema de pago más rápido del Reino Unido, similar a los Países Bajos. Estas señales, proporcionadas por el banco emisor/pagador, pueden mejorar el monitoreo de pagos entrantes para el banco receptor.
3. Retrasos en el Pago
Introduzca retrasos en la liquidación de pago para usuarios con alto riesgo de estar involucrados en actividades de mulas. Este período de “enfriamiento” puede ofrecer a la institución financiera una oportunidad para tomar medidas evasivas en caso de actividades sospechosas. El enfoque conlleva tanto ventajas como desventajas y requiere un mayor debate.
Cómo la Biometría de Comportamiento Detecta Mulas de Dinero
Las nuevas tecnologías, como la biometría del comportamiento, ya son reconocidas por su eficacia a la hora de identificar el robo de cuentas (ATO).
El análisis de comportamiento realizado por estas herramientas identifica cómo los humanos suelen interactuar con sus dispositivos y cuentas. Los datos mapeados y monitoreados incluyen, por ejemplo, cuándo los usuarios inician sesión y cómo tocan la pantalla del dispositivo o mueven el mouse.
En el nivel más básico, la clave para combatir el lavado de dinero es comprender lo que sucede detrás de escena. La biometría conductual puede ayudar a los bancos a comprender cómo se comportan normalmente sus clientes y puede señalar comportamientos típicos de las mulas de dinero.
Las soluciones biométricas conductuales ya han demostrado ser eficaces para detener los ataques de fraude de apropiación de cuentas (ATO). Sin embargo, las aplicaciones de biometría conductual se extienden más allá de la prevención del fraude. También abre nuevas posibilidades para que su banco identifique mulas que intentan lavar dinero a través de su organización.
4 Beneficios de la Biometría Conductual
- Marca el comportamiento anormal del usuario para un titular de cuenta genuino, como la incertidumbre en cómo interactúan al realizar una transferencia
- Marca las transacciones que representan un mayor riesgo de ser una actividad mula, como el compromiso con cuentas desconocidas
- Detecta el comportamiento sospechoso típico durante la etapa de incorporación de cuentas e impide que los delincuentes abran nuevas cuentas para lavar dinero
- Identifica a las personas detrás de una operación delictiva y permite a los bancos utilizar el análisis de enlaces para detectar las otras cuentas mulas bajo su control e informar la actividad a las autoridades.
La tecnología biométrica conductual funciona silenciosamente en segundo plano. Aprovecha los modelos de riesgo basados en el aprendizaje automático para buscar comportamientos inusuales que indiquen actividad sospechosa, pero sin comprometer la experiencia del cliente. Los clientes pueden continuar con sus negocios sin interrupciones, mientras que los bancos pueden estar seguros de que sólo clientes legítimos utilizan sus servicios.
Con la evolución tecnológica y la rápida migración al entorno digital, las cuentas mulas son armas importantes en manos de los delincuentes para evitar la detección de sus operaciones. La biometría del comportamiento es un componente central en la prevención de delitos financieros, lo que hace que la confianza digital sea un pilar central en cada transacción bancaria en línea.
Las mulas de dinero son actores esenciales en las operaciones delictivas. A medida que aumenta la responsabilidad por fraude y estafas tanto para los bancos emisores como para los bancos receptores, es fundamental detectar y detener a estas personas lo más rápido posible. Afortunadamente, los bancos ahora tienen un plano y tecnología para mantener a sus clientes seguros de daños graves rápidamente.
Recursos para la Detección de Mulas de Dinero
- Artículo: Blocking Money Mules Starts with Inbound Payment Monitoring
- Recurso: Catch the Money Mules to Stop Fraud and Financial Crime
- Guía de soluciones: Detección de fraudes en pagos entrantes y modelado de riesgos de mulas
- Solución: AML Transaction Monitoring
Toda la experiencia y los conocimientos provienen de Feedzaianos humanos, pero podemos aprovechar la inteligencia artificial para mejorar la redacción o la eficiencia. Le damos la bienvenida al futuro.

