Entre el 28 y el 30 de julio de 2025, Luanda (Angola) vive días de paralización del transporte informal. La huelga, convocada por asociaciones representativas de taxistas, es un reflejo de un descontento legítimo: aumento del precio del combustible, ausencia de una regulación clara y falta de diálogo con el Ejecutivo.
Sin embargo, en contextos de crisis, el riesgo de delitos financieros y fraudes contra aseguradoras aumenta significativamente. Los profesionales del compliance y la investigación conocen bien este fenómeno: la inestabilidad crea “ventanas de oportunidad” para prácticas abusivas, muchas veces invisibles a los ojos del público e incluso de las autoridades.
Cómo puede utilizarse la huelga para defraudar al sector asegurador
1️⃣ Siniestros simulados
Durante las huelgas, el control operativo de las aseguradoras es menor y la comunicación con los asegurados se dificulta. Esto favorece:
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Declaración de accidentes ficticios que involucran taxis.
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Uso de fotografías antiguas o manipuladas para simular supuestos daños.
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Inclusión de vehículos que ni siquiera estaban en circulación.
2️⃣ Escenificación de vandalismo
Los vehículos pueden ser dañados deliberadamente para justificar solicitudes de indemnización, alegando actos vandálicos durante manifestaciones. El riesgo aumenta cuando hay disturbios reales en las calles, lo que hace que la narrativa sea difícil de refutar.
3️⃣ Manipulación de valores
Talleres y peritos cómplices pueden inflar presupuestos, argumentando que las piezas y las reparaciones son más costosas debido al contexto de inestabilidad.
4️⃣ Pólizas inexistentes o falsas
Conductores que nunca contrataron un seguro o que tenían pólizas caducadas pueden intentar regularizar documentos de forma retroactiva y, después, reclamar indemnizaciones como si estuvieran cubiertos.
Fraudes internos y abusos
La inestabilidad también puede ser aprovechada dentro de las propias estructuras asociativas y por intermediarios del sector:
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Desvío de indemnizaciones: dirigentes o intermediarios se apropian de los valores pagados por las aseguradoras, reteniendo parte o la totalidad de la compensación.
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Favorecimiento ilícito: priorización de siniestros de personas vinculadas a la dirección de la asociación.
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Cobro de “tasas” para acelerar procesos: cobros indebidos con el pretexto de facilitar o agilizar indemnizaciones.
Señales de alerta para aseguradoras y organismos reguladores
Para no convertirse en víctimas de estos esquemas, las aseguradoras y los organismos de supervisión deben estar atentos a:
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Picos repentinos en el volumen de siniestros durante el período de la huelga.
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Similitudes sospechosas en los relatos de daños, ubicaciones y horarios de los supuestos incidentes.
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Vehículos y conductores reincidentes en solicitudes de indemnización durante períodos de agitación social.
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Presupuestos inflados provenientes de los mismos talleres o peritos.
Estrategias de mitigación
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Refuerzo del due diligence en todas las solicitudes de indemnización ocurridas durante e inmediatamente después de la huelga.
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Cruce de datos entre aseguradoras, asociaciones y organismos públicos para confirmar la legitimidad de pólizas y vehículos.
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Auditorías internas sobre los pagos realizados en el período crítico.
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Formación de investigadores especializados en fraudes relacionados con siniestros durante protestas y disturbios.
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Canales de denuncia seguros para que conductores honestos puedan reportar fraudes sin temor a represalias.
Conclusão
La huelga de taxistas en Luanda no es solo un desafío logístico y social: también representa una prueba para la resiliencia e integridad del sector asegurador. Las situaciones de inestabilidad son terreno fértil para fraudes bien estructurados y abusos internos que, si no se combaten, minan la confianza y elevan los costes en toda la cadena.
Para los profesionales de compliance, fraude y prevención de blanqueo de capitales y financiación del terrorismo (AML/CFT), el mensaje es claro: en tiempos de crisis, la prevención y la investigación deben intensificarse. Más que nunca, es necesario mirar más allá de la protesta y detectar los movimientos silenciosos que drenan recursos y debilitan el sistema.
