AMLConsensus · curso
Programa · Lección 4.2
Sección 4 · Lección 4.2

Pesos por categoría, dirección y antigüedad

En la lección anterior obtuvimos un perfil de exposición: "22 % a través de P2P sin KYC, 4 % a través de un mezclador, 6 % a través de la darknet". Pero un 4 % de contacto con una dirección sancionada y un 4 % de contacto con un casino en línea son un nivel de alarma completamente distinto. En esta lección examinamos cómo se asignan pesos a las proporciones de exposición, por qué la dirección y la antigüedad del contacto cambian la evaluación, qué son las banderas duras y cómo nace de todo esto un único número de 0 a 100.

Por qué las sanciones pesan más que los casinos

No todas las categorías de riesgo son iguales. El scoring asigna a cada categoría un peso: un multiplicador que refleja la gravedad y las consecuencias legales del contacto. La lógica de los pesos se deriva del riesgo regulatorio real, no de una "maldad" abstracta.

Principio clave. La evaluación final no es simplemente "qué porcentaje está sucio", sino la suma de proporciones multiplicadas por los pesos de categoría. El 6 % de darknet con un peso alto da una contribución mayor que el 30 % de un casino con uno bajo. Por eso exactamente dos monederos con el mismo "porcentaje global de riesgo" pueden recibir puntuaciones de 25 y 85.

Exposición entrante frente a saliente

La dirección del flujo de dinero cambia el significado del riesgo, y un buen motor pondera estas dos direcciones de forma distinta según la tarea.

Entrante (fuente)
Fuente ⟶ TÚ
"¿De dónde vino el dinero?" Riesgo de blanqueo: estás aceptando fondos de origen criminal. Crítico para exchanges, vendedores, escrow.
Saliente (destino)
TÚ ⟶ Destinatario
"¿Adónde va el dinero?" Riesgo de financiación: estás enviando fondos a un servicio prohibido. Crítico para el cumplimiento de pagos y retiradas.

Ejemplo: un monedero que recibe un salario de una exchange pero lo envía a un servicio sancionado es un problema saliente, y es invisible si miras solo las fuentes. Y viceversa: un monedero con retiradas limpias pero entradas sucias es peligroso para quien acepta esas entradas. Por eso un informe siempre tiene dos bloques de exposición, y no deben confundirse.

Antigüedad (recency): hace cuánto fue el contacto

El riesgo envejece. Un contacto con un mezclador hace una semana y uno de hace tres años son un nivel distinto de amenaza actual. Los motores introducen un factor de antigüedad (recency / decaimiento temporal).

  1. Contacto reciente (días–semanas). Peso pleno. El dinero está "caliente", el vínculo es actual.Especialmente importante para hackeos y sanciones: los fondos recién robados se rastrean activamente.
  2. Antigüedad media (meses). El peso se reduce parcialmente.El monedero puede haber cambiado de comportamiento, los fondos pueden haberse mezclado muchas veces.
  3. Contacto antiguo (años). El peso es notablemente menor, pero no cero para las categorías pesadas.Un contacto de sanciones o CSAM no se "perdona" con el tiempo como uno de casino P2P.
Una salvedad importante. La antigüedad no reduce el peso por igual en todas las categorías. Para un casino, la antigüedad anula rápido el riesgo. Para las sanciones y la financiación del terrorismo, la antigüedad apenas ayuda: la responsabilidad legal no prescribe en el mismo sentido. Un buen motor aplica curvas de decaimiento distintas a categorías distintas.

Banderas duras: cuando el número ya no importa

Aparte quedan las banderas duras (hard flags): condiciones bajo las cuales la evaluación se fuerza al máximo con independencia de proporciones, pesos y antigüedad. Son "interruptores de emergencia rojos".

El objetivo de las banderas duras es no dejar que una catástrofe se "promedie". Sin ellas, un monedero con un 2 % de exposición directa a sanciones y un 98 % de fondos limpios obtendría una evaluación ponderada baja y pasaría la comprobación. Una bandera dura anula toda la aritmética: el 2 % de sanciones importa más que el 98 % de limpieza.

Cómo sale de todo esto un número de 0 a 100

Ensamblemos la fórmula completa. La evaluación final es un pipeline:

Proporciones de exposición
del análisis de taint
→
× peso de categoría
sanciones ≫ casino
→
× dirección y antigüedad
fuente/destino, edad
→
Σ + banderas duras
0–100
  1. Toma cada proporción de exposición del análisis de taint (lección 4.1).Por ejemplo, 6 % de darknet al 2.º salto.
  2. Multiplica por el peso de categoría. La darknet es alta, un casino es bajo.Así se contabiliza la gravedad de forma cuantitativa.
  3. Ajusta por dirección y antigüedad. Una exposición saliente reciente a sanciones es casi el máximo.Un casino entrante antiguo es casi cero.
  4. Suma las contribuciones ponderadas y normaliza a una escala de 0 a 100.Normalmente de forma no lineal: los primeros porcentajes de una categoría pesada elevan la evaluación más rápido que los posteriores.
  5. Comprueba las banderas duras. Si al menos una se ha activado, la evaluación se fuerza al máximo.Anula todo el cálculo.
Bandas de puntuación de riesgo de un monedero

El número final se despliega en un "semáforo". Los límites de las bandas son una cuestión de política de umbrales (véase la lección 4.3): un servicio llamará "medio" a un 55, otro "alto".

Cómo leer las bandas de riesgo

Resumen de la lección. Un número de 0 a 100 no es una magnitud medida, sino construida: proporciones de exposición × pesos de categoría × ajustes por dirección y antigüedad, más las banderas duras que lo anulan. Al entender estas tres palancas, dejas de creer en la cifra a ciegas y empiezas a leer de qué está ensamblada. De ahí un puente directo a la próxima lección: como cada servicio fija a su manera pesos, umbrales y bases de datos de etiquetas, sus evaluaciones del mismo monedero divergen naturalmente, y esto no es un fallo, sino la razón por la que existe el enfoque de consenso.

Este material tiene únicamente fines educativos.