La identificación de operaciones específicas ya realizadas por el cliente de una entidad financiera, así como las que procedan de cuentas existentes o canceladas es lo que conforma las búsquedas retroactivas.

Se trata de un análisis que las entidades deberían realizar para poner bajo el punto de mira las actividades potencialmente sospechosas tras haber implementado sistemas tecnológicos con los que filtrar órdenes de pago como transferencias bancarias y de fondos.

Así, después de una investigación en tiempo real que facilite el cumplimiento de sanciones y embargos, las búsquedas retroactivas serán el resultado de una diligencia debida que, basada en el riesgo, sigue en marcha o se ha reforzado.

También serán el resultado de solicitudes realizadas por las autoridades gubernamentales o judiciales. En este último caso, ante órdenes de registro, por ejemplo, en el seno de un proceso judicial, se podrá requerir de las instituciones financieras la búsqueda de datos específicos.

Localizar e identificar transacciones y cuentas de interés con este tipo de búsquedas es, por descontado, de gran utilidad en la prevención y lucha contra el blanqueo de capitales y la financiación del terrorismo. Sin embargo, como señala el Grupo de Wolfsberg, este proceso se complica sobremanera ya que “no existe uniformidad entre las instituciones financieras y las autoridades” en cómo realizarlas y qué registros analizar.

Para evitar largas búsquedas manuales por esa falta de claridad y unidad de criterios, es recomendable que los organismos competentes identifiquen qué tipo de datos específicos sería de interés mantener en formato electrónico: información de identificación del cliente, del beneficiario, así como sobre la operación realizada.

De esta forma, las entidades podrían crear y sistematizar esta información en ficheros electrónicos que sirvieran para realizar unas búsquedas retroactivas efectivas y eficientes.

Por otra parte, cuando estas búsquedas sean el resultado de procesos internos de las propias entidades, se debe garantizar que estén basadas en riesgos y, así, identificar aquellas fuentes de datos que lleven a la información apropiada asociada al cliente o a las operaciones.