Smurfing: a técnica de lavagem de dinheiro por trás do caso Deolane
Entenda o que é smurfing, termo que ganhou popularidade com o caso Deolane Bezerra, e como o mercado financeiro combate esse método
O smurfing é uma técnica engenhosa e amplamente utilizada em esquemas de lavagem de dinheiro, representando um grande desafio para o mercado financeiro e as autoridades reguladoras. No entanto, com o avanço da tecnologia e o fortalecimento da regulamentação, é possível reduzir os impactos dessa prática criminosa e proteger a integridade do sistema financeiro.
Com casos como o de Deolane Bezerra, o tema vem ganhando destaque, reforçando a importância de ferramentas modernas e colaboração entre instituições para prevenir e combater esse tipo de crime.
Continue acompanhando para entender o que é smurfing, por que desse nome e mais.
O que é smurfing e como funciona esse método?
O smurfing é uma técnica de lavagem de dinheiro também conhecida como "estruturação".
Nesse método, grandes quantias de dinheiro de origem ilícita são divididas em pequenas transações. Essas operações, que incluem depósitos, transferências ou movimentações financeiras de valores baixos, são feitas por diferentes pessoas, conhecidas como "smurfs" ou "laranjas".
O objetivo é evitar que as transações alcancem os limites de notificação obrigatória das instituições financeiras, dificultando a identificação por órgãos reguladores. Ao longo do tempo, o montante total é consolidado na conta de um único recebedor, mascarando sua origem.
Essa prática se baseia no conceito de “passar despercebido”, tornando o dinheiro sujo mais difícil de rastrear, e é amplamente usada por grupos criminosos em esquemas que envolvem tráfico de drogas, milícias e jogos ilegais.
Por que o nome smurfing?
O termo "smurfing" é inspirado nos pequenos personagens do desenho animado “Os Smurfs”. Assim como eles são diminutos, o dinheiro é fragmentado em pequenas partes, criando uma associação direta com o fracionamento das transações.
Smurfing e o caso Deolane Bezerra
O smurfing ficou em evidência no Brasil após a prisão de Deolane Bezerra, influenciadora digital e advogada.
De acordo com as investigações da Polícia Civil de Pernambuco, Deolane e sua mãe, Solange Alves, foram acusadas de integrar um esquema de lavagem de dinheiro por meio de jogos ilegais.
A polícia apontou que o grupo utilizava o smurfing para movimentar dinheiro ilícito, evitando a fiscalização. Um site de apostas online teria sido usado como fachada para justificar as transações e dificultar sua identificação pelas autoridades.
Esse caso destacou a vulnerabilidade do mercado financeiro a técnicas avançadas de ocultação de recursos, como o smurfing, e a importância de mecanismos de combate mais eficientes.
Como o mercado financeiro combate o smurfing?
O combate ao smurfing exige tecnologia de ponta e regulamentações rigorosas. Aqui estão algumas das principais estratégias adotadas:
- sistemas de inteligência artificial (IA): fintechs e instituições financeiras utilizam IA e machine learning para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões de movimentação suspeitos em tempo real;
- monitoramento de transações: operações repetitivas e frequentes de valores próximos ao limite de detecção são sinais de alerta. Instituições financeiras estão cada vez mais equipadas para identificar essas movimentações;
- parcerias entre órgãos reguladores: no Brasil, o Banco Central e o COAF (Conselho de Controle de Atividades Financeiras) desempenham papel fundamental na identificação e rastreamento de transações suspeitas, promovendo a troca de informações entre instituições e países;
- educação e treinamento: equipes internas das instituições financeiras recebem treinamentos constantes para identificar sinais de práticas ilícitas e aplicar as melhores práticas de compliance
- Regulamentação mais rígida: leis, como a 9.613/98 no Brasil, ampliam as obrigações das instituições financeiras para reportar movimentações irregulares, o que ajuda a inibir práticas como a estruturação.
Por que o smurfing é desafiador para combater?
O principal desafio da estruturação está em sua capacidade de mascarar as transações ilícitas, diluindo-as em operações de baixo valor que, individualmente, não despertam suspeitas. Isso torna a identificação do esquema uma tarefa complexa, exigindo ferramentas sofisticadas e cooperação entre diferentes órgãos e países.
As instituições financeiras precisam investir continuamente em tecnologia, como sistemas de machine learning, para detectar movimentações fora do padrão e evitar que criminosos se aproveitem das brechas no sistema.