Former le soupçon : les typologies propres aux DPT
Qu’est-ce qui rend une transaction en DPT suspecte ? Les indicateurs d’alerte du GAFI de septembre 2020 et les études typologiques de l’ACIP fournissent la grille d’analyse, et la MAS attend que les règles de surveillance et la formation des analystes d’un établissement la reflètent.1 Les indicateurs récurrents dans la pratique singapourienne sont les suivants. Le fractionnement de dépôts en monnaie fiduciaire ou d’achats de DPT juste en dessous des seuils internes. La conversion rapide de monnaie fiduciaire déposée en DPT suivie d’un retrait immédiat vers un portefeuille externe, sans aucune opération entre-temps, schéma classique de point d’entrée pour le produit d’escroqueries. La réception de DPT en provenance d’adresses que les outils d’analyse relient à des mixeurs, à des marchés du darknet, à des entités sanctionnées, à des rançongiciels ou à des plateformes piratées. Des transferts entrants depuis de nombreuses adresses sans lien entre elles, regroupés puis retirés vers une seule. L’utilisation de privacy coins ou le chain-hopping via des bridges. Des clients dont la profession et les revenus déclarés ne peuvent justifier les volumes. Des clients évasifs sur l’origine des jetons ou dont les explications varient. Des transactions incompatibles avec l’objet déclaré du compte.
Le produit des escroqueries domine le paysage des STR à Singapour. La Singapore Police Force a fait état de pertes liées aux escroqueries de plusieurs centaines de millions de dollars singapouriens par an à partir de 2021, une part importante des fonds des victimes quittant le système bancaire par l’intermédiaire de plateformes d’échange de DPT.2 Le schéma type est le suivant : la victime est incitée à virer de la monnaie fiduciaire sur un compte de mule ou directement sur un compte ouvert à son nom auprès d’une plateforme d’échange de DPT, à acheter des stablecoins et à les envoyer à une adresse contrôlée par l’escroc. Du point de vue de la plateforme, le client est la victime, le dépôt provient de son propre compte bancaire et le retrait part vers une adresse qu’il déclare comme la sienne. Les signaux d’alerte sont ténus : un nouveau client, un premier achat, un montant élevé au regard des revenus déclarés, un retrait immédiat, une adresse de destination que les outils d’analyse associent à des clusters d’escroquerie connus. Il arrive que le client soit au téléphone pendant l’appel vidéo d’entrée en relation. La MAS a exhorté les titulaires de licence DPT à intervenir précisément dans ces cas, au moyen de délais de traitement, de messages d’avertissement et d’appels sortants, et elle considère les statistiques d’intervention anti-escroquerie d’un établissement comme un élément de son évaluation LBC/FT.
Exemple
Une plateforme d’échange de DPT singapourienne accueille une enseignante retraitée de 62 ans qui déclare un revenu annuel de 30 000 S$ et une épargne de 400 000 S$. Dans la journée qui suit l’ouverture du compte, elle dépose 180 000 S$ depuis son propre compte bancaire, achète de l’USDT et donne l’ordre de retirer les fonds vers une adresse qu’elle a déclarée comme la sienne, en prouvant son contrôle par message signé. L’outil d’analyse indique que l’adresse est nouvelle. Rien dans la transaction n’est illicite à première vue. Mais la combinaison de l’âge, d’une première transaction, d’un montant élevé au regard des revenus, d’un retrait immédiat et d’une adresse nouvelle correspond à la typologie d’escroquerie figurant dans l’évaluation des risques de l’établissement. La politique de celui-ci impose un blocage et un appel sortant. L’appel révèle qu’elle « investit avec un conseiller rencontré en ligne », qui lui a dit d’ouvrir le compte. L’établissement refuse le retrait, explique pourquoi et dépose une STR identifiant l’adresse de destination. La cliente est furieuse. Trois semaines plus tard, elle remercie l’établissement. La STR, la note d’appel et le blocage forment le dossier qui démontre à la MAS que la surveillance fonctionne.
Notes
- GAFI, Virtual Assets: Red Flag Indicators of Money Laundering and Terrorist Financing, septembre 2020, regroupés en indicateurs relatifs aux transactions, aux schémas de transactions, à l’anonymat, aux expéditeurs et destinataires, à l’origine des fonds et aux risques géographiques. ↩
- Singapore Police Force, Annual Scams and Cybercrime Brief 2023 et 2024, indiquant le total des pertes liées aux escroqueries et la proportion des cas impliquant une conversion en cryptomonnaie. ↩
À titre d’information générale uniquement. Cet article ne constitue pas un conseil juridique ou fiscal, ne remplace pas un conseil adapté à votre situation et ne crée aucune relation avocat-client. Il reflète l’état du droit en octobre 2026.