Con este ‘modus operandi’ los detenidos habrían defraudado un total de 1,2 millones de euros, para lo cual habrían usado los documentos de 97 personas.
Agentes de la Policía Nacional de la Unidad Adscrita a los Juzgados han desarticulado una banda criminal compuesta por 6 personas que compraba DNI (Documentos Nacional de Identidad) a drogodependientes para comprar artículos de lujo, aunque también les encargaban robar estos documentos para su posterior uso fraudulento.
Según fuentes de la Jefatura Superior de la Policía de Madrid, los integrantes de la banda residían en Puente de Vallecas y les compraban a toxicómanos sus DNI por unos 50 euros cada uno o les pagaban esta cantidad por cada uno de los documentos que robasen para ellos.
Con estos DNI abrían cuentas bancarias, contrataban líneas de teléfono o pedían créditos, falsificando incluso las firmas y nóminas si para estas operaciones les eran requeridas. También se disfrazaban y caracterizaban como sus víctimas para acudir a las entidades bancarias para pedir los créditos, para lo cual hacían seguimiento de ellas durante días. Incluso tenían un manual interno de cómo hacerlo y cómo tratar con cada banco.
También compraban a crédito objetos de lujo de marcas como Christian Dior, Fendi o Louis Vuitton para revenderlos posteriormente. Un caso de ejemplo de estas operaciones es la compra de un bolso marca Gucci de 7.000 euros, que pagaban tras pedir un crédito a nombre de una de las víctimas. Posteriormente vendían el bolso por menos de su valor de compra.
Con este ‘modus operandi’ habrían defraudado un total de 1,2 millones de euros, para lo cual habrían usado los documentos de 97 personas. Las investigaciones dieron comienzo en septiembre del año pasado cuando se recibieron en el Juzgado de Instrucción nº 4 de Plaza Castilla una serie de denuncias sobre estos hechos, robo de DNI y posterior uso fraudulento, que finalmente ha concluido con la detención de 6 personas, todas jóvenes de nacionalidad española, salvo una mujer brasileña, y todas con antecedentes por robo.