Smurfing inom AML: viktiga varningssignaler som varje bank bör övervaka

Kriminella nätverk blir allt mer sofistikerade, och smurfing är fortfarande en av deras vanligaste och mest effektiva metoder för penningtvätt.

Genom att dela upp stora transaktioner i mindre belopp försöker brottslingar kringgå rapporteringsgränser och passera bankens kontrollsystem utan att upptäckas.

För finansiella institutioner innebär bristande förmåga att identifiera smurfing en risk för regelöverträdelser, förlorat kundförtroende och skadat anseende.

Att förstå hur smurfing fungerar och hur det kan upptäckas i ett tidigt skede är avgörande för att upprätthålla ett effektivt AML-program.

Vad är smurfing?

Smurfing, även kallat structuring, innebär att en större transaktion delas upp i flera mindre för att undvika upptäckt av AML-kontroller.

Exempel: Istället för att sätta in 50,000 euro på en gång kan en kriminell person göra tio insättningar på 4,900 euro vardera, precis under rapporteringsgränsen på 5,000 euro.

Var för sig kan dessa transaktioner verka ofarliga, men tillsammans visar de ett tydligt försök att dölja ursprunget till olagliga medel.

Effektiv upptäckt kräver att man ser helheten: att koppla samman aktivitet mellan konton, kanaler och tidsperioder.

Varför smurfing är ett problem

Smurfing utgör en betydande risk både för institutioner och för det finansiella systemets integritet. 

Konsekvenserna sträcker sig över verksamhet, reglering och rykte.

• Operativ risk: Utan korrekt övervakning kan banker omedvetet hantera strukturerade transaktioner som underlättar organiserad brottslighet.
• Regelrisk: Tillsynsmyndigheter i Norden, Storbritannien och EU har skärpt tillsynen av struktureringsfall och utfärdar ofta kännbara sanktioner.
• Rykterisk: Att kopplas till smurfing kan skada allmänhetens förtroende, investerarrelationer och långsiktiga kundsamarbeten.

Starka AML-kontroller, baserade på dynamisk data och adaptiv övervakning, är det första skyddet mot detta växande hot.

Tio viktiga varningssignaler för smurfing

Att upptäcka smurfing kräver vaksamhet och rätt inställning i övervakningssystemen. Följande tio mönster är några av de mest tillförlitliga varningssignalerna för att identifiera smurfingaktivitet:

1. Hög frekvens av små insättningar under en kort tidsperiod.
2. Transaktioner strax under rapporteringsgränsen, till exempel 9,900 euro när gränsen är 10,000.
3. Snabb följd av transaktioner: flera insättningar eller överföringar inom minuter eller timmar.
4. Transaktioner på flera platser, som olika kontor, bankomater eller digitala kanaler.
5. Plötsliga toppar i kontoanvändning, särskilt på inaktiva eller sällan använda konton.
6. Betalningar till eller från högriskländer eller jurisdiktioner med svaga AML-regler.
7. Uppdelade betalningar där stora summor delas upp i mindre delbelopp.
8. Återkommande mönster: insättningar eller överföringar av identiska belopp vid regelbundna intervaller.
9. Transaktioner vid ovanliga tidpunkter, till exempel sent på natten eller tidigt på morgonen.
10. Flera kopplade konton under samma ägande eller kontroll som uppvisar liknande beteende.

När dessa indikatorer övervakas tillsammans bildar de ett effektivt varningssystem som hjälper institutioner att upptäcka smurfing innan det leder till regulatoriska problem.

Hur Trapets hjälper dig att upptäcka smurfing

Trapets Transaction Monitoring är utvecklat för att identifiera komplexa struktureringsupplägg som smurfing, genom att kombinera avancerad analys med realtidsinsyn. 

Plattformen omvandlar fragmenterad transaktionsdata till handlingsbara insikter.

Centrala funktioner inkluderar:

• Omfattande dataintegration som kombinerar interna och externa källor.
• Riskbaserade detektionsmodeller som identifierar ovanliga mönster även över flera konton eller enheter.
• Automatiserad övervakning som flaggar misstänkta flöden innan de eskalerar.
• Integrerad ärendehantering för effektiv utredning och dokumentation.

Med Trapets kan banker och finansiella institutioner ligga steget före kriminella metoder och upprätthålla stark regelefterlevnad utan att överbelasta sina team.

Framtidsutsikter

När EU:s myndighet mot penningtvätt (AMLA) förbereder sin lansering kommer tillsynen att skärpas och det införs mer enhetliga detektionsstandarder inom EU.

Institutioner som enbart förlitar sig på statiska tröskelvärden eller regelbaserade system kommer att hamna i ett sämre läge. 

Framtidens AML-arbete bygger på adaptiv, datadriven övervakning som utvecklas i takt med brottslighetens metoder och tillsynsmyndigheternas krav.

Proaktiva organisationer som redan nu investerar i smartare modeller minskar inte bara sin riskexponering utan visar även ledarskap inom regelefterlevnad.

Agera nu

Smurfing kan vara subtilt, men riskerna är stora. Stärk dina försvar, skydda din licens och bygg förtroende genom att säkerställa att ditt övervakningssystem kan upptäcka även de mest avancerade struktureringsmetoderna.

Skydda din verksamhet, uppfyll regulatoriska krav och stärk kundernas förtroende med Trapets. Boka en demo idag.