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El fraude est totalmente fuera de control en nuestro pas y causa dos grandes daos. Uno, patrimonial en la gente de a pie; y, segundo, sobrecarga en las comisaras, fiscalas y tribunales.
Montaas de papeles y horas de funcionarios se suman a la peregrinacin de personas en una destruccin de recursos y prdida de dinero nica.
Entendemos por fraude a una persona que es engaada y que por voluntad propia transfiere dinero para la compra de un bien o servicio del que no se efectuar la entrega. O que bajo ardid toma crditos y transfiere su dinero en contra de sus intereses.
Sumamos otra caracterstica: el 90% de los fraudes estn digitados/organizados desde una cuenta de WhatsApp.
En el fraude, las vctimas transfieren sus fondos con destino a una cuenta «mula» que dura en el circuito financiero unas 24hs, hasta que alguna entidad pide bloqueo por fraude.
Las cuentas mulas, son cuentas creadas por «presta identidades» que reciben un pago por abrir cuentas en varias entidades financieras a la vez.
Durante las 24 hs que tienen de vida, las cuentas mulas son compartidas por varios estafadores que incluso efectan un clearing del botn obtenido para repartirse sus partes.
La cuenta «mula» es el insumo ms costoso que tiene el estafador: es como el «fierro» alquilado de un ladrn que sale de reviente.
Por lo tanto, imaginen una cuenta mula como un CUIT que abre una cuenta en varias entidades a los efectos de dar servicio de recepcin de fondos fraudulentos durante sus 24 hs de vida.
Explicado esto, pasemos a las medidas:
Primera medida antifraude
1.- Gracias a la resolucin A8298 del BCRA con fines antifraude, actualmente las entidades financieras reciben diariamente un set de datos proporcionado por COELSA: CUIT + cantidad de cuentas activas en el sistema financiero.
Esto sirve para estimar riesgo del destino de la transferencia basado en la cantidad de cuentas abiertas por cada CUIT. El listado es solo CUIT y cantidad de cuentas activas.
Pero, hoy en da, la cantidad de cuentas abiertas por argentino ya trepa a 3 entre CBU y CVU.
Aqu viene la primera medida: simplemente, agregar al dataset de la A8298 ya existente, un dato cuantitativo o cualitativo que determine el grado de utilizacin o «madurez» de cada CUIT.
Por ejemplo: CUIT + cantidad de cuentas y el grado de madurez del CUIT(quizs, definido en cantidad de transferencias recibidas/emitidas por mes que tuvo en todas sus cuentas).
As, resultara: CUIT:23-25028666-9 Cuentas-Abiertas:9 Cantidad-Transacciones:1150
O, quizs, cualitativamente, se informe: «CUIT Altamente confiable«.
Esta informacin sera utilizada por los motores antifraude de cada entidad financiera con la lgica del whitelist: no me importara tanto lo que haga el cliente, ya que el destino final de la transferencia es confiable.
Tendra la lgica opuesta a una «lista negra«. Esto significa que una «lista blanca» de CUITs garantiza menor entropa, ya que son destinos conocidos por el sistema financiero e informada su madurez o no, basados en confianza generada por la cantidad de operaciones ya realizadas anteriormente.
Recordemos que las entidades financieras, que son los que monitorean la actividad de su cliente, no tienen visibilidad de las cuentas abiertas en otras entidades financieras. Por eso es valioso para los motores antifraude tener conocimiento de la madurez y cantidad de cuentas abiertas por cada CUIT a nivel global.
Ejemplo 1: un cliente toma un crdito a las 4AM y dispara una transferencia por la totalidad de dinero en cuenta ms la acreditacin del crdito contra un CUIT desconocido por la entidad. Esto podra ser rechazado por un motor de fraude por sospechoso (horario, monto alto), pero si ese CUIT es de una cadena de supermercados con cuenta en otra entidad y que tiene miles de operaciones por mes, sera ms que justificado seguir adelante con la transferencia.
Ejemplo 2: un jubilado enva una operacin del 50% de su ingreso contra un CUIT absolutamente desconocido para la entidad donde tiene la cuenta, pero este CUIT cuenta con la suficiente madurez en cantidad de transacciones que lo vuelve confiable. Por lo tanto, la transaccin sigue adelante.
De lo contrario, si el destino es no conocido por la entidad e informado por el dataset como «inmaduro» o con pocas transacciones, el motor antifraude puede «sentir» riesgo y abortar la transferencia.
Recordemos que las cuentas mulas duran 24hs en el circuito financiero.
Actualmente, las entidades financieras monitorean la habitualidad de las transferencias, segn perfil y comportamiento de su cliente. El problema es que creci la entropa, ya que cada cliente, a su vez, tiene otras tres cuentas abiertas en otras instituciones financieras distintas. Entonces, se pierde, el conocimiento de esa «habitualidad» y causa poca sensibilidad de estos motores antifraude.
Imaginen que un cliente del sistema financiero es una persona que tiene un saco con tres bolsillos, que cada bolsillo es una entidad financiera y que en el pantaln tiene un 40% afuera del sistema. El otro 60% se divide entre esos tres bolsillos y cada bolsillo solo ve lo que entra y sale de s mismo y no tiene conocimiento del resto. Desde un bolsillo es difcil entender la capacidad y habitualidad de esa persona.
En definitiva, si el CUIT destino no tiene «madurez» en cantidad de operaciones, se vuelve de mayor riesgo y se tiene mayor cuidado.
Segunda medida antifraude
Consistira en la incorporacin de un rgimen informativo diario para entidades financieras: de los nmeros de telfono / nmero de WhatsApp involucrados en los fraudes gestionados por el sector financiero cuando se pueda capturar el dato.
Significa que cuando un cliente denuncia fraude en una entidad financiera, si el dato es proporcionado por el cliente, es enviado como rgimen informativo dentro de las 24hs a un ente colector, como podra ser el BCRA.
El BCRA informara a una sola fiscala especializada centralizadora el listado de telfonos y cuentas de WhatsApp denunciadas en las entidades financieras diariamente. Esto proporcionara a esa fiscala el poder de ver el impacto de los nmeros de telfono o cuentas de WhatsApp ms blicas. Pudiendo, as, apuntar todos los caones investigativos en esas bandas que golpean multi entidad y descartar los casos aislados.
Esta fiscala nica tendra el canal con Meta (WhatsApp) para denunciar por violacin de contrato de usuario las cuentas ms informadas en el da. De esta forma, lograra bloquearlas.
El resto de las fiscalas del pas no seguirn adelante con las denuncias, ya que estara en cabeza de una nica fiscala. As, se descargara el trabajo del papeleo que hoy se hace y por economa procesal se descarta de investigar.
Actualmente, en cada provincia, las denuncias se fragmentan en distintas fiscalas que al no estar conectadas entre ellas no ven la pelcula entera y no pueden determinar dnde priorizar recursos investigativos.
Creo, humildemente, que este camino se podra implementar rpidamente y antes de fin de ao festejar la baja del delito en nuestro pas y devolverle oxgeno a las fiscalas.
Es solo modificar un rgimen informativo ya existente y coordinar uno nuevo con una nica fiscala.
