US-Banken wuschen 312 Milliarden Dollar, während Kritiker weiterhin auf Krypto abzielen

Laut einem neuen Bericht von FinCEN haben US-Banken zwischen 2020 und 2024 schmutziges Geld in Höhe von 312 Milliarden US-Dollar verarbeitet, das mit chinesischen Geldwäsche-Netzwerken in Verbindung steht.

FinCEN gibt eine Warnung und eine Finanztrend-Analyse zu chinesischen Geldwäsche-Netzwerken heraus. Quelle: Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN)

Das Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) analysierte in diesem Zeitraum mehr als 137.000 Berichte nach dem Bank Secrecy Act. Im Durchschnitt flossen jährlich über 62 Milliarden US-Dollar durch das US-Bankensystem von chinesischen Geldwäschern.

FinCEN erklärte, dass diese Netzwerke eng mit mexikanischen Drogenkartellen zusammenarbeiteten. Die Kartelle mussten Erlöse aus dem Drogenverkauf in US-Dollar waschen, während chinesische Gruppen US-Währung suchten, um die strengen Kapitalverkehrskontrollen Chinas zu umgehen.

FinCEN-Direktorin Andrea Gacki erklärte:

„Diese Netzwerke waschen Erlöse für in Mexiko ansässige Drogenkartelle und sind in andere bedeutende, illegale Geldbewegungssysteme innerhalb der Vereinigten Staaten und weltweit involviert.“

Immobilien und Betrug im Zusammenhang mit chinesischen Geldwäschern

Die FinCEN-Warnung zeigte, dass chinesische Geldwäsche-Netzwerke nicht nur mit Drogengeldern in Verbindung standen.

Sie waren auch mit Menschenhandel, Schmuggel, Betrug im Gesundheitswesen und Betrug an älteren Menschen verbunden.

Ein wichtiger Kanal war die Geldwäsche über Immobilien. FinCEN identifizierte 53,7 Milliarden US-Dollar an verdächtigen Immobilientransaktionen, die mit diesen Gruppen in Verbindung stehen. Die Umwandlung von illegalem Bargeld in Immobilien ermöglichte es den Netzwerken, Gelder in schwerer zu überwachenden Vermögenswerten zu verstecken.

Der Bericht beschrieb diese Geldwäsche-Operationen als ein Schattenfinanzsystem, das es der organisierten Kriminalität ermöglicht, weltweit Geld über US-Banken und andere traditionelle Kanäle zu bewegen.

Krypto wird trotz kleinerer Rolle bei Geldwäsche verantwortlich gemacht

Trotz des Ausmaßes der Geldwäsche in US-Banken konzentrieren sich einige Gesetzgeber weiterhin auf Krypto-Geldwäsche.

Senatorin Elizabeth Warren, das ranghöchste Mitglied des Bankenausschusses des Senats, sagte Anfang dieses Jahres: „Kriminelle Akteure wenden sich zunehmend auch Kryptowährungen zu, um Geldwäsche zu ermöglichen,“ und forderte strengere Aufsicht.

Die Daten zeigen jedoch die Diskrepanz zwischen traditioneller Banken- und Krypto-Geldwäsche.

Laut Chainalysis beliefen sich illegale Krypto-Aktivitäten in den letzten fünf Jahren auf insgesamt 189 Milliarden US-Dollar. Im Vergleich dazu zeigen die FinCEN-Daten, dass US-Banken diesen Betrag in weniger als einem Jahr verarbeitet haben.

Globale Geldwäsche erreicht 2 Billionen US-Dollar

Das Büro der Vereinten Nationen für Drogen- und Verbrechensbekämpfung (UNODC) schätzt, dass weltweit jedes Jahr mehr als 2 Billionen US-Dollar gewaschen werden. Dieser Betrag übersteigt die mit Krypto-Geldwäsche verbundenen Zahlen bei weitem.

Angela Ang, Leiterin für Politik und strategische Partnerschaften bei TRM Labs, sagte:

„Illegale Aktivitäten machen nur einen kleinen Bruchteil des Krypto-Ökosystems aus. Wir schätzen, dass es weniger als 1 % des gesamten Krypto-Volumens ist.“

Sie fügte hinzu:

„Die Ergebnisse von FinCEN entsprechen einem breiteren Muster – diese Untergrund-Banknetzwerke fungieren als Schattenfinanzsystem für die organisierte Kriminalität weltweit und operieren an den Nahtstellen der Bankensysteme.“

Traditionelle Finanzsysteme übertreffen Krypto bei schmutzigen Geldströmen

Die Daten zeigen, dass Geldwäsche über US-Banken und Bargeld die globalen illegalen Geldströme dominiert, während Krypto-Geldwäsche vergleichsweise gering bleibt.

Diagramme von Zigram bestätigten, dass traditionelle Banken weiterhin den Großteil der weltweiten verdächtigen Transaktionen ausmachen, was unterstreicht, dass der meiste schmutzige Geldfluss durch regulierte Finanzsysteme erfolgt.