Es un hecho que aquel que tiene como finalidad blanquear activos, hará todo lo que esté en su mano para disfrazar las operaciones de un halo de legitimidad.

Por eso es, a veces, tan complicado, ya no desbaratar estructuras organizadas sino, sencillamente, distinguir un buen cliente de otro malo o las operaciones normales de aquellas otras ilícitas.

Y es que, desde un enfoque basado en el riesgo, conocer a un cliente por parte del banco no se limitaría al momento de apertura de la cuenta, donde ya se aplica la diligencia debida.

Así, un mejor conocimiento del cliente facilitaría una mayor habilidad para identificar si existe una actividad inusual que no se estaba produciendo con anterioridad.

En este sentido, es crucial que las entidades financieras se ayuden de procesos, tecnología y herramientas para identificar las actividades potencialmente sospechosas. Y si la prevención se consigue en tiempo real, mejor.

El Grupo de Wolfsberg de instituciones financieras en su declaración sobre análisis de operaciones define la investigación en tiempo real como “el filtrado de órdenes de pago, por ejemplo, transferencias bancarias y de fondos, antes de que se ejecuten”. Es decir, el bloqueo de un pago con anterioridad a que se complete.

Con ello, lo que se impide básicamente es que los fondos estén disponibles si se incumplen sanciones, embargos u otras medidas.

Esta investigación en tiempo real puede emplearse de manera más efectiva tanto para la identificación de pagos realizados a personas físicas o entidades, como para los pagos que procedan de éstos y hayan sido notificados por la administración a las instituciones financieras.

Estará orientada, en definitiva, hacia aquellos nombres comunicados en listas oficiales de sancionados o PRPs, por ejemplo.

En este sentido, desde el Grupo de Wolfsberg consideran que para mejorar la calidad de la investigación en tiempo real, es recomendable una tecnología basada en respuestas que únicamente requieran una contestación del tipo verdadero o falso en el caso de que se den coincidencias con las citadas listas.

Además, señalan, el tipo de información aceptable que deben tener los bancos para que la investigación funcione bien, incluirá datos como el nombre completo, fecha de nacimiento y otros identificadores únicos que hagan disminuir el número significativo de falsos positivos.