De un revoltijo de informes secretos, datos condenatorios sobre grandes bancos y dinero sucio

jueves, 24 septiembre, 2020 expresaSE 0 comentarios

Emilia Díaz-Struck, Agustín Armendáriz, Delphine Reuter, Jelena Cosic, Karrie Kehoe, Mago Torres, Margot Williams y Miguel Fiandor Gutiérrez
ICIJ | Traducción

Los archivos de FinCEN revelan el papel de los bancos globales en el lavado de dinero a escala industrial, y el derramamiento de sangre y el sufrimiento que fluye a su paso.

Basándose en un alijo de informes secretos de inteligencia financiera, la investigación global revela cómo los motivos de lucro de los bancos superan sus obligaciones legales de detener el dinero sucio, y cómo un sistema de ejecución fallido liderado por Estados Unidos perpetúa la normalidad.

Un análisis de datos realizado por el Consorcio Internacional de Periodistas de Investigación encontró que los bancos procesaban transacciones de manera rutinaria sin conocer la fuente o el destino final del dinero, a menudo hacia y desde compañías fantasmas incorporadas en jurisdicciones secretas en transacciones con posibles vínculos con el lavado de dinero y la corrupción. El análisis también encontró retrasos desde el momento de una transacción sospechosa hasta la presentación de un informe por parte de los bancos.

Los documentos filtrados, conocidos como los Archivos FinCEN, incluyen más de 2,100 informes de actividades sospechosas , o SAR, presentados por bancos y otras firmas financieras en la Red de Ejecución de Delitos Financieros del Departamento del Tesoro de EE. UU. La agencia, conocida en forma abreviada como FinCEN, es una unidad de inteligencia en el corazón del sistema global para combatir el lavado de dinero.

La colaboración global exploró más de $ 2 billones de transacciones con fecha de 1999 a 2017 que habían sido señaladas en los más de 2,100 informes de casi 90 instituciones financieras. La mayoría de los SAR en los archivos de FinCEN (98%) se presentaron entre 2011 y 2017. Los archivos de FinCEN también contienen hojas de cálculo de transacciones e informes de FinCEN, lo que eleva la memoria caché total a unos 2600 documentos.

Los Archivos de FinCEN representan menos del 0.02% de los más de 12 millones de informes de actividades sospechosas que las instituciones financieras presentaron entre 2011 y 2017.

Según BuzzFeed News , algunos de los registros se recopilaron como parte de las investigaciones del Congreso estadounidense sobre la interferencia rusa en las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016; otros se reunieron a raíz de las solicitudes a la FinCEN de las fuerzas del orden. BuzzFeed News obtuvo los registros y los compartió con ICIJ y periodistas de 108 organizaciones de noticias en 88 países, para utilizarlos como base de una investigación de 16 meses sobre el lavado de dinero y el papel que juegan los bancos de marca.

Los datos vinieron con desafíos

Los informes de actividades sospechosas en los archivos de FinCEN son un revoltijo de documentos que reflejan las preocupaciones privadas de los oficiales de cumplimiento de lavado de dinero de los bancos globales. Los SAR incluyen una narrativa junto con hojas de cálculo adjuntas de, a veces, cientos de líneas de datos de transacciones sin procesar. Los informes son de diversa calidad: algunos son muy detallados y describen transacciones que, según los bancos, tienen todas las características del lavado de dinero. A otros les falta información vital y reflejan una falta de conocimiento por parte de los propios bancos sobre los miles de millones de dólares que están moviendo para clientes de alto riesgo y para otras instituciones financieras. Algunos registros son simplemente hojas de cálculo llenas de nombres de partes, nombres de bancos, cifras y fechas, que en los archivos de FinCEN no se adjuntan a la narrativa que proporcionaría una razón para su inclusión.

Por ejemplo, en los archivos de FinCEN, los oficiales de cumplimiento a veces dejan en blanco el espacio destinado a la dirección principal. El campo de dirección para más de una quinta parte de los informes incluye al menos uno o más de los sujetos marcados, tanto personas físicas como empresas fantasmas, sin número de calle, ciudad o incluso país, que se supone que deben estar designados con dos caracteres. código. En algunos casos, las direcciones en blanco son para clientes de la propia red corporativa del banco.

Y cuando se incluyó una dirección, más de la mitad de los SAR de los archivos de FinCEN incluían el código de país incorrecto, encontró ICIJ. Por ejemplo, en ocasiones, una dirección en China tendría asignado el código de país «CH» de Suiza.

Un informe del Inspector General del Departamento del Tesoro de 2018 encontró «inconsistencias en la forma en que los contribuyentes informan ciertos campos de datos críticos, como el nombre o la dirección de la institución». La revisión del informe de 39 campos de datos críticos en más de 1,75 millones de SAR y documentos relacionados presentados entre mayo de 2013 y abril de 2014, encontró uno o más «errores de calidad de datos», incluida la omisión de direcciones y otros campos de datos críticos que se dejaron en blanco, en el 33,5% por ciento de las presentaciones «. El informe también dijo que no había «ningún mecanismo establecido» para garantizar que los errores en el SAR fueran corregidos.

En respuesta, la administración de la agencia dijo que había realizado reformas que creía que «lograban el equilibrio adecuado entre la calidad de los datos y la urgencia y utilidad de los datos».

La extracción de datos y la exploración de los flujos de dinero era un proyecto dentro de un proyecto. El ICIJ coordinó un esfuerzo global masivo que involucró a más de 85 periodistas en 30 países para extraer datos de los archivos PDF que contenían los informes narrativos del SAR, así como para recopilar más de 17,600 registros adicionales, muchos a través de solicitudes de libertad de información.

ICIJ compartió los registros con socios en su plataforma de investigación e intercambio a medida, Datashare , que es desarrollada por el equipo técnico de ICIJ.

El ICIJ y sus socios analizaron los datos mediante análisis estadístico y textual. ICIJ también desarrolló una herramienta de verificación de hechos a medida para procesar los datos extraídos e implementó el aprendizaje automático para revisar más de 60,000 direcciones que eran parte de los datos. Posteriormente, todas las direcciones se comprobaron manualmente.

La mayoría de las narrativas de SAR en la caché de archivos de FinCEN no incluían hojas de cálculo adjuntas que contenían datos a nivel de transacción. Pero dado que las narrativas a menudo contenían detalles clave sobre los flujos de dinero, ICIJ, BuzzFeed News y los socios de los medios exploraron los aproximadamente 3 millones de palabras de los informes como parte del análisis.

Aquí están los hallazgos.

Buscando tanto números como texto

El análisis de ICIJ encontró que en la mitad de los informes, los bancos no tenían información sobre una o más entidades detrás de las transacciones. En más de 680 informes en los Archivos de FinCEN, las instituciones financieras solicitaron más información sobre las entidades y en más de 160 ocasiones otros bancos no respondieron. Algunos bancos o sucursales en países como Suiza citaron las leyes de secreto local en sus jurisdicciones para negar la información.

Un análisis de ICIJ también encontró que los bancos en los Archivos de FinCEN procesaban regularmente transacciones para compañías registradas en las llamadas jurisdicciones de secreto y lo hacían sin conocer al dueño final de la cuenta. En más de 620 de los informes, los bancos señalaron el uso de jurisdicciones de “alto riesgo” al menos una vez. Los titulares de cuentas corporativas solían proporcionar direcciones en el Reino Unido, EE. UU., Chipre, Hong Kong, Emiratos Árabes Unidos, Rusia y Suiza. Al menos el 20% de los informes contenían un cliente con una dirección en uno de los paraísos financieros offshore más importantes del mundo, las Islas Vírgenes Británicas.

Las 982 presentaciones de Deutsche Bank representaron el 62% del monto total en transacciones sospechosas en la filtración. Los archivos de FinCEN también contienen una gran cantidad de archivos de Bank of New York Mellon, Standard Chartered, JP Morgan Chase, Barclays y HSBC.

El análisis del ICIJ reveló un lapso de tiempo promedio de 166 días -casi medio año- desde el momento en que se realizaron las transacciones y el momento en que se informó a FinCEN. Las reglas federales requieren que las instituciones financieras reporten una transacción sospechosa en la mayoría de los casos dentro de los 30 días posteriores a su detección.

El análisis encontró algunos casos en los que los bancos presentan informes en respuesta a informes de noticias (incluida la investigación de los Papeles de Panamá de 2016 de ICIJ ) o presentaciones legales judiciales que involucran a clientes mucho después del hecho de las transacciones.

El ICIJ también encontró transacciones sospechosas vinculadas a más de 20 empresas e individuos señalados por los bancos que estaban vinculados a casos de corrupción, fraude, malversación o evasión de sanciones (y produjo un interactivo para presentar detalles clave sobre estos clientes).

El análisis encontró que la sospecha de operaciones de lavado de dinero era la razón más común para presentar un informe en los Archivos de FinCEN. Otras razones fueron la sospecha de fraude, una categoría de FinCEN llamada “instrumentos financieros (contratos monetarios)” y la sospecha de la denominada estructuración, una serie de transacciones diseñadas para evitar señales de alerta.

Un esfuerzo global para minar los datos

Después de eliminar duplicados, estandarizar los nombres de los bancos y otros pasos preliminares, el ICIJ realizó un análisis textual para identificar oraciones en las narrativas que podrían indicar la presencia de una empresa fantasma o que un banco no conocía al propietario final. ICIJ utilizó los lenguajes de programación SQL y Python para el análisis.

ICIJ, BuzzFeed News y sus socios probaron más de una forma de programación en un intento de extraer detalles de las más de 8,000 páginas de narrativas automáticamente (todavía se hacía mucho a mano). Al principio, el socio de ICIJ, SVT, utilizó el aprendizaje automático para analizar los registros y obtener un primer conjunto de datos transaccionales. Las variaciones en el lenguaje y la complejidad de los informes impidieron la captura de algunos detalles clave.

Al final, el ICIJ y sus socios lanzaron un gigantesco esfuerzo de extracción de datos: durante más de un año, 85 periodistas en 30 países revisaron y extrajeron información de transacciones de informes de actividades sospechosas asignados y la ingresaron manualmente en archivos de Excel, que luego se cargaron en Plataforma de comunicaciones del ICIJ, Global iHub. El esfuerzo resultó en 55,000 registros de datos estructurados e incluyó detalles sobre más de 200,000 transacciones marcadas por los bancos en los SAR.

Una vez completada la extracción, el ICIJ revisó cada extracción tres veces. Solo la verificación de hechos tomó siete meses. Utilizando el marco web Django, ICIJ construyó su propia herramienta de verificación de hechos que resaltaba la información extraída por cada reportero, lo que permitía a los colegas marcar errores y realizar un seguimiento de las ediciones durante todo el proceso.

El ICIJ realizó extensas sesiones de capacitación para socios sobre el uso de las tecnologías del ICIJ para la investigación y sesiones de revisión de seguimiento para comprender mejor los datos. El proyecto también hizo un uso extensivo del iHub global de ICIJ y de conferencias telefónicas seguras para coordinar la compleja empresa.

A través de este esfuerzo masivo, ICIJ pudo encontrar detalles que de otro modo habrían permanecido ocultos en más de $ 380.6 mil millones en los Archivos de FinCEN, incluidos, por ejemplo, más de $ 9.3 mil millones en transacciones sospechosas reportadas que involucran a la empresa de comercio de oro Kaloti. Más de una cuarta parte de la cantidad total de transacciones sospechosas revisadas como parte de la investigación de los Archivos de FinCEN estaban relacionadas con el oro.

Este gigantesco esfuerzo de extracción ayudó a rastrear a los bancos corresponsales, los bancos globales con acceso a la Reserva Federal de los Estados Unidos, por parte de sus instituciones financieras clientes en todo el mundo. El análisis encontró que en las jurisdicciones de FinCEN Files como Letonia y Hong Kong se encontraban entre las ubicaciones más comunes de bancos locales que recibían o enviaban dinero a través de bancos corresponsales.

Registros Públicos

El ICIJ también encontró enormes discrepancias entre la cantidad que las denominadas sociedades de responsabilidad limitada habían presentado en los estados financieros del gobierno del Reino Unido y la cantidad que los oficiales de cumplimiento bancario informaron que fluía a través de las cuentas de las mismas empresas. ICIJ descubrió que aparecían más de $ 4.5 mil millones en los archivos de FinCEN que fluían a través de las cuentas de LLP más de lo que las LLP informan en sus estados financieros como ingresos para Companies House, el registrador de empresas del Reino Unido criticado durante mucho tiempo por permitir que las corporaciones se registren con propietarios secretos.

El ICIJ también usó información del Registro Venezolano de Contratistas y bases de datos de registros públicos Sayari y Vendata para identificar en los Archivos de FinCEN más de $ 4.8 mil millones en transacciones sospechosas reportadas con vínculos a Venezuela entre 2009 y 2017. Casi el 70% de esa cantidad incluyó un gobierno venezolano. entidad, como el Ministerio de Finanzas, como parte de la transacción.

Conectando los puntos

Por último, ICIJ utilizó bases de datos de gráficos ( Neo4J y Linkurious ) para visualizar y explorar las 400 hojas de cálculo de FinCEN Files que contienen datos sobre 100.000 transacciones. Estas fueron algunas de las muchas herramientas para ayudar a reconstruir una imagen matizada de un sistema roto.

Contribuyentes de colaboración de datos globales:Kenzi Abou-Sabe, Krishna Acharya, Rickard Andersson, Roman Anin, Agustin Armendariz, Peter Babutzky, Jeremie Baruch, Helena Bengtsson, Paolo Biondani, Jacob Borg, Lars Bové, Simon Bowers, Andrea Cardenas, Claire Caruana, Miriam Castillo, Daniela Castro, Sasha Chavkin, Mario Christodoulou, Kristof Clerix, Anthony Cormier, Jelena Cosic, Xavier Counasse, Gaby De Groot, Emilia Díaz-Struck, Lara Dihmis, Irina Dolinina, Philipp Eckstein, Marcus Engert, Jesús Escudero, Miguel Fiandor Gutierrez, Kaspar Fink, Mariel Fitz Patrick, Will Fitzgibbon, Azeen Ghorayshi, Kyra Gurney, Günter Hack, John Hansen, Richard Holmes, Karol Ilagan, Maia Jastreblansky, Karlijn Kuijpers, Ville Juutilainen, Karrie Kehoe, Jiyoon Kim, Minna Knus-Galán, Anouk Koschuhotstra, Ulla Kramar-Schmid, Tomohiro Kubota, Andrew Lehren, Boyoung Lim, Lee Long Hui, Norihisa Makino,Alesya Marohovskaya, Stefan Melichar, Carmen Molina Acosta, Gretchen Morgenson, Michael Nikbakhsh, Toshihiro Okuyama, Marco Oved, Andras Petho, Scott Pham, Petra Pichler, Kit Ramgopal, Aidila Razak, Delphine Reuter, Michael Sallah, Yasuomi Sawa, Nina Selbopal Karina Shedrofsky, Roman Shleynov, Olesya Shmagun, Emily Siegel, Jeremy Singer-Vine, Fredrik Stalnacke, Jan Strozyk, John Templon, Rory Tinman, Mago Torres, Yukiko Toyoda, Maxime Vaudano, Mika Velikovskiy, Tom Warren, Margot Williams, Amy Wilson- Chapman, Spencer Woodman, Shyamlal Yadav y Blanka ZoldiRoman Shleynov, Olesya Shmagun, Emily Siegel, Jeremy Singer-Vine, Fredrik Stalnacke, Jan Strozyk, John Templon, Rory Tinman, Mago Torres, Yukiko Toyoda, Maxime Vaudano, Mika Velikovskiy, Tom Warren, Margot Williams, Amy Wilson-Chapman, Spencer Woodman, Shyamlal Yadav, Blanka ZoldiRoman Shleynov, Olesya Shmagun, Emily Siegel, Jeremy Singer-Vine, Fredrik Stalnacke, Jan Strozyk, John Templon, Rory Tinman, Mago Torres, Yukiko Toyoda, Maxime Vaudano, Mika Velikovskiy, Tom Warren, Margot Williams, Amy Wilson-Chapman, Spencer Woodman, Shyamlal Yadav, Blanka Zoldi