Um banco digital líder dos EUA desmantela uma rede de lavagem de dinheiro que abrange mais de 3.000 contas
Um banco líder dos EUA enfrentava um risco financeiro e reputacional crescente devido a suspeitas de redes de lavagem de dinheiro em seus canais de pagamento. Os criminosos exploravam sistemas de monitoramento fragmentados em ACH, transferências bancárias, RTP e banco digital para distribuir a atividade ilícita entre milhares de contas, mantendo cada perfil individual abaixo dos limites de detecção. Isso resultou em milhões de dólares em fluxos ilícitos que driblavam os controles, sobrecarregando as equipes de compliance com falsos positivos enquanto as verdadeiras redes de lavagem passavam despercebidas.
O banco recorreu ao consórcio de dados da Sardine para romper esse ciclo. Diferentemente dos sistemas legados que focam estritamente em entidades ou transações individuais, a abordagem da Sardine baseada em grafo mapeou ecossistemas inteiros de lavagem de dinheiro, vinculando contas, dispositivos, IPs e contrapartes entre diferentes silos. Encontrar contas falsificadas e atividades suspeitas de dispositivos, antes uma tarefa manual demorada, passou a poder ser resolvido com um único clique. Ao consolidar centenas de alertas de baixo valor em um único Alerta Comunitário, os investigadores obtiveram visibilidade imediata de toda a rede, permitindo uma interrupção mais rápida da atividade de laranjas, SARs de maior qualidade e um alinhamento regulatório mais forte.
O desafio: como silos fragmentados mascaravam milhões em fluxos ilícitos
Redes de crime organizado usam operações sofisticadas para lavar dinheiro por meio do sistema bancário dos EUA. Suas operações envolvem o uso de milhares de contas laranja para movimentar dinheiro em grande escala por meio do que parecem ser contas comuns. Um banco dos EUA enfrentou sérios problemas para combater essas redes de laranjas devido à sua dependência de sistemas legados. Seu sistema criava silos de dados inviáveis, cada um focado em um único tipo de pagamento. Uma ferramenta de monitoramento separada para ACH, transferências bancárias, RTP e pagamentos digitais tornava impossível visualizar a atividade de forma holística e fazia com que milhões de dólares driblassem os controles. O banco precisava de uma forma de enxergar o panorama completo.
Os criminosos sabiam que lavar grandes quantias de dinheiro em transações individuais acabaria por denunciá-los. Em vez disso, usavam milhares de contas de "baixo risco" para transferir pequenas quantias, muito menos propensas a serem detectadas. Essas transações somavam milhões de dólares, lavando efetivamente grandes quantias por meio de uma estratégia de "morte por mil cortes".
Devido aos sistemas fragmentados do banco e às regras centradas em entidades individuais, muitas das transações ilícitas conseguiam passar despercebidas. A equipe de compliance ficava sobrecarregada com falsos positivos gerados por transações inofensivas de clientes legítimos, enquanto os lavadores de dinheiro enviavam pagamentos não detectados. Empresas de fachada ocultavam quem realmente operava as contas, e os criminosos se aproveitavam desses pontos cegos. O banco precisava de uma nova solução para enfrentar o problema.
A solução: a inteligência de risco comunitária da Sardine
A Sardine combinou inteligência de grafo com sua solução de inteligência de dispositivo para desmantelar a rede de lavagem de dinheiro e revelar sinais de alerta que os sistemas legados não detectavam. Ao implantar rapidamente Community Detection, Risk Intelligence e Device Intelligence, a Sardine interrompeu os padrões de lavagem de dinheiro e revelou crimes cibernéticos ocorrendo dentro do ambiente do banco digital.
Rastreando os saltos com a Sardine
Como os lavadores de dinheiro tornam suas operações o mais complexas possível para evitar a detecção, é impossível identificar seus padrões com ferramentas legadas que só conseguem exibir informações limitadas de transações. O banco digital precisava de uma plataforma capaz de usar Community Risk Intelligence para encontrar e coibir redes de laranjas.
Por exemplo, redes de laranjas frequentemente usam contas intermediárias para lavar dinheiro. Cada vez que querem movimentar fundos, eles "pulam" entre diferentes contas para transferi-los. Com as ferramentas de Risk Intelligence da Sardine, o banco de varejo conseguiu rastrear vínculos ao longo de mais de 6 saltos entre mais de 10 milhões de clientes e expor estruturas de lavagem de dinheiro em camadas.
O banco digital também conseguiu aproveitar o Community Detection para descobrir redes de laranjas e empresas de fachada usadas para movimentar dinheiro. A Sardine permitiu que o banco digital criasse regras e condições de risco personalizadas para identificar transações potencialmente suspeitas. O banco digital implementou o Network-Based Risk Scoring, que elevava o risco com base em conexões entre entidades (por exemplo, o envio de muitos depósitos pequenos a um mesmo negócio) em vez de se basear em comportamento isolado.
Para ajudar ainda mais o banco digital, a Sardine consolidou centenas de alertas em um sistema de Alertas Comunitários, ajudando a concentrar o esforço dos investigadores. A Sardine também mapeou vínculos de titularidade complexos para revelar relações ocultas entre contas, dispositivos e pagamentos.
Inteligência de dispositivo internacional
A lavagem de dinheiro nunca se limitou às fronteiras de um país, e a ascensão da banca digital tornou as atividades internacionais mais lucrativas para os cibercriminosos. O banco digital dos EUA contou com o Device Intelligence da Sardine para encontrar redes de lavagem de dinheiro operando através de fronteiras.
Usando o Device Intelligence, o banco digital conseguiu sinalizar transações em que a localização de um telefone ou computador não correspondia ao endereço IP, uma inconsistência que revelava uma clara intenção ilícita. A Sardine também consegue detectar dispositivos com jailbreak usados para mascarar atividades e driblar controles antifraude. Se as contas apresentassem grandes quantidades de transações peer-to-peer entre 1h e 6h no horário local, quando ninguém deveria estar acordado, a Sardine também era capaz de sinalizar isso como um possível comportamento de bot ou de laranja.
Cibercriminosos estrangeiros utilizam VPNs e ofuscação por proxy para lavar dinheiro. Como visto no gráfico abaixo, uma única conta doméstica pode frequentemente servir de fachada para centenas de contas de outros países. O banco digital conseguiu usar a Sardine para encontrar a "localização real do dispositivo", que muitas vezes estava em Bangladesh ou na Indonésia.
Os resultados: uma operação que desmantelou 3.000 nós
A integração do Link Analysis e do Community Detection da Sardine transformou o que antes era uma investigação fragmentada no desmantelamento em larga escala da rede de laranjas. O avanço decisivo não veio de uma mudança complexa de regras, mas sim de captar um erro humano em uma operação em escala massiva.
O deslize
Todo golpista tem um sinal revelador. Para essa rede em particular, esse sinal foi um único dispositivo compartilhado.
A análise inicial de grafo identificou 100 contas laranja, todas vinculadas a um único ID de dispositivo. O operador dessa rede cometeu um erro fatal: fez login brevemente em um segundo dispositivo "de backup" para gerenciar suas contas. Ao rastrear esse login pontual, o Link Analysis da Sardine revelou um segundo cluster oculto com 100 contas laranja adicionais vinculadas a esse "solitário" segundo dispositivo.
A proximidade com o hardware do golpista deu ao banco evidências suficientes para colocar na lista negra pelo menos 100 contas "limpas" que não apresentavam nenhum outro sinal de alerta. Essas contas eram essencialmente nós "adormecidos", à espera de uma transferência de alto valor antes de serem capturadas pelos filtros padrão de KYC.
Mapeando os hubs
A investigação escalou rapidamente assim que a agregação de Mobile User ID (MUID) foi incorporada ao grafo. Os dados revelaram uma arquitetura deliberada do tipo "hub e spoke", projetada para passar despercebida:
- Os hubs: os investigadores encontraram Mobile User IDs específicos atuando como âncoras centrais para centenas de contas aparentemente não relacionadas.
- A estratégia de dois IDs: operadores de alto nível praticavam o "multi-homing". Eles utilizavam um ID de hub massivo para a maior parte do seu tráfego, e um segundo ID mais exclusivo, compartilhado apenas com alguns outros usuários.
- A comunidade de 3.000 usuários: ao rastrear os saltos entre esses hubs sobrepostos, o algoritmo de Community Detection identificou uma rede massiva e coordenada de aproximadamente 3.000 usuários.
O resultado
Em vez de jogar "toca-toca" com 3.000 perfis individuais, o banco usou o grafo para ver toda a infraestrutura de fraude de uma só vez. Eles passaram de perseguir transações individuais para neutralizar uma comunidade inteira de 3.000 nós com apenas alguns bloqueios direcionados.
O impacto da Sardine: da detecção ao desmantelamento
O sucesso dessa investigação destaca uma mudança fundamental na forma como o banco aborda o risco: eles deixaram de perseguir transações individuais e passaram a neutralizar a infraestrutura que as sustenta. Ao eliminar os silos de dados e unificá-los em uma única visão baseada em grafo, a Sardine forneceu a alavancagem técnica necessária para transformar o erro de um único operador no desmantelamento total da rede.
Não há espaço para acomodação em uma era de machine learning e fraude em hiperescala. À medida que as redes de laranjas se tornam mais sofisticadas, a chave para manter um equilíbrio delicado entre crescimento e segurança é uma parceria profunda e adaptável. A tecnologia da Sardine permite que o banco personalize o serviço, ajustando regras e condições de risco ao seu ambiente específico, em vez de depender de uma lógica legada universal.
Manter o delicado equilíbrio entre crescimento contínuo e segurança inabalável exige um parceiro que enxergue o panorama completo. A Sardine tem orgulho de trabalhar ao lado de inovadores que reconhecem que, nas finanças modernas, impedir uma transação é bom, mas o verdadeiro trabalho está em desmantelar uma rede.