Ga direct naar de inhoud
AMLC is onderdeel van de Rijksoverheid - Naar de homepagina

Risico-indicatoren Cash Integration in de automotive sector

30 maart 2021 16:55

Geschreven door: Nick ten Dam

Momenteel ben ik werkzaam bij de afdeling Forensic & Financial Crime binnen Deloitte. In het kader van het afronden van de master opsporingscriminologie moest ik naast mijn werkzaamheden bij Deloitte (destijds werkzaam als werkstudent) nog een masterscriptie schrijven. Het leek mij nuttig om ook buiten de private sector te kijken en deze scriptie te combineren met een stage bij een publieke partij. Vanuit mijn interesse in Trade-based Money Laundering en Cash Integration ben ik uiteindelijk bij het AMLC terecht gekomen. In dit artikel een korte samenvatting van mijn onderzoek.

Uit strafrechtelijke onderzoeken blijkt dat criminelen de Nederlandse automotive sector gebruiken om illegaal verdiend contant vermogen aan de hand van internationale handel wit te wassen[1]. De gebruikte modus operandi is als volgt: criminelen kopen met contant geld, verdiend uit criminele activiteiten, auto’s in bulk in Nederland, exporteren en verhandelen deze in het buitenland. Deze vorm van witwassen noemt men Cash Integration. Cash Integration kan als volgt worden omschreven ‘Het verhullen en legitimeren van contante criminele gelden via handel in goederen met als doel het verhullen van de illegale herkomst of de financiering van criminele activiteiten.’

Cash Integration kan gezien worden als een vorm van Trade Based Money Laundering waarbij de te verhandelen goederen exclusief betaald worden met contant geld dat een criminele oorsprong heeft. In dit onderzoek is ervoor gekozen om specifiek te kijken naar de automotive sector. Deze keuze is gemaakt om het onderzoek af te bakenen. Uit strafrechtelijke onderzoeken blijkt dat Cash Integration zich niet beperkt tot de automotive sector, het komt bijvoorbeeld ook in de agrarische sector voor[2]. Dit maakt dat de methoden en resultaten van dit onderzoek ook relevant zijn voor andere sectoren.

Opzet onderzoek

Met het onderzoek wordt getracht inzicht te geven in kwetsbaarheden van Nederlandse autohandelaren voor Cash Integration. Deze kwetsbaarheden bieden toezichthouders de mogelijkheid om adequaat barrières tegen Cash Integration op te werpen. In het onderzoek stond de volgende vraag centraal: ‘Welke risico-indicatoren maken handelaren in de automotive sector een aantrekkelijk doelwit voor criminelen, om hun contante geld aan de hand van Cash Integration wit te wassen?’

Ter beantwoording van deze vraag is stapsgewijs gebruik gemaakt van kwalitatief en kwantitatief onderzoek. Eerst zijn aan de hand van interviews risico-indicatoren onderkent die erop duiden dat een autohandelaar Cash Integration faciliteert. De interviews zijn gehouden met experts werkzaam bij de FIOD, FIU, politie, Belastingdienst, twee grootbanken, Bureau Toezicht Wwft en het Openbaar Ministerie. Vervolgens is een onderzoeksgroep samengesteld aan de hand van door de FIU verdacht verklaarde transacties. Bij de autohandelaren in de onderzoeksgroep bestaat het vermoeden dat zij Cash Integration faciliteren. Deze onderzoeksgroep is vergeleken met een controlegroep op door de experts onderkende risico-indicatoren. Deze controlegroep is willekeurig geselecteerd uit de totale populatie autohandelaren. Naast deze vergelijkende analyse is middels een logistische regressie[3] gekeken hoe goed de door de experts genoemde indicatoren in staat zijn om te voorspellen of het vermoeden bestaat dat een handelaar Cash Integration faciliteert.

Resultaten onderzoek

Door de experts werden acht risico-indicatoren onderkend, te weten:

  • financiële crisis
  • geografische spreiding
  • geen officieel dealerschap
  • geen lidmaatschap BOVAG
  • verhouding verkoop binnenland en buitenland
  • geen showroom
  • inkoop ex-leasevoertuigen
  • korte doorlooptijd handelsvoorraad

Uit de vergelijkende analyse blijkt dat de twee onderzochte groepen significant van elkaar verschillen op basis van twee van de risico-indicatoren: ‘korte doorlooptijd handelsvoorraad’ en ‘verhouding verkoop binnenland en buitenland’. Ten eerste blijkt dat auto’s vier keer korter in de handelsvoorraad staan bij autohandelaren waarbij het vermoeden bestaat dat zij Cash Integration faciliteren. Bij die handelaren blijkt ook dat de buitenlandse omzet ruim een kwart meer van de totale omzet bedraagt.

De logistische regressie met de acht risico-indicatoren is in staat om in 75.9% van de gevallen juist te voorspellen of het vermoeden bestaat dat een autohandelaar Cash Integration faciliteert. De indicatoren een ‘snelle doorloop van de handelsvoorraad’, ‘verhouding verkoop binnenland en buitenland’ en een ‘financiële crisis’ leveren een significante bijdrage aan het model. Hieruit blijkt dat, aanvullend op de twee indicatoren gevonden in de vergelijkende analyse, een ‘financiële crisis’ in samenhang met de andere variabelen ook een significante bijdrage levert. Concluderend kan gesteld worden dat drie risico-indicatoren in dit onderzoek zijn onderkend die erop wijzen dat een handelaar in de automotive sector een aantrekkelijk doelwit is voor criminelen om hun contante geld aan de hand van Cash Integration wit te wassen. 

Beperkingen en discussie

Ten eerste is het belangrijk om te vermelden dat het kwantitatieve gedeelte van dit onderzoek is gestoeld op verdachte transacties, niet op veroordelingen. Alle resultaten uit het kwantitatieve gedeelte zeggen dus slechts iets over handelaren waarbij het vermoeden bestaat dat zij Cash Integration faciliteren.

Daarnaast dient te worden vermeld dat de onderzochte populatie niet groot was (N<50). Deze beperking heeft ongetwijfeld consequenties gehad voor de resultaten van de kwantitatieve analyses. Het is immers goed mogelijk dat risico-indicatoren die nu als niet-significant worden aangemerkt, dit wel zijn bij toetsen met een grotere populatie. Het zou daarom nuttig zijn om hetzelfde onderzoek te herhalen wanneer meer verdachte transacties beschikbaar zijn.

Verder is dit onderzoek vanuit een wetenschappelijke benadering ingestoken. Dit betekent onder andere dat enkel risico-indicatoren zijn onderzocht die werden onderkend door de experts. Het is aan te raden om dit blikveld te verruimen en analyses te draaien op alle beschikbare variabelen. Mogelijk komen er dan nieuwe risico-indicatoren aan het licht. Wegens de afbakening van dit onderzoek is slechts gekeken naar een zeer specifieke vorm van witwassen in een zeer specifieke sector. De methoden van het onderzoek lenen zich echter voor een relatief eenvoudige verbreding naar andere sectoren. Zoals eerder gemeld blijkt uit strafrechtelijk onderzoek dat de agrarische sector ook vatbaar is voor Cash Integration. Een onderzoek gericht op deze sector strekt daarom tot aanbeveling.

[1] https://www.fiod.nl/vier-autobedrijven-verdacht-van-btw-fraude-en-faciliteren-witwassen-bij-export-van-autos/

[2] https://www.om.nl/actueel/nieuws/2019/07/17/aardappel--en-uienhandel-vatbaar-voor-witwaspraktijken

[3] Een logistische regressieanalyse is een voorspellend model waarbij het per individuele variabele inzichtelijk is welke invloed deze heeft op het voorspellen van de afhankelijke variabele.