Chińska twórczyni ogromnego oszustwa skazana w Wielkiej Brytanii za pranie bitcoinów

pon, 15 gru 2025, 0:07 CET, NY 18:07, Londyn 23:07, Tokio 8:07, ^SPX -1.07%

Symbol np: ^SPX

Przegląd wiadomości (Analizy Wszystkie)

Widok: Ostatnia \| Kilka \| Wszystkie	Kategoria: Biznes \| Kraj i Świat \| Kraj \| Świat \| Wszystkie


Źródła:	Szukaj w niusach:

Chińska twórczyni ogromnego oszustwa skazana w Wielkiej Brytanii za pranie bitcoinów
Reuters - Biznes
11 lis 2025, 16:46

11.11.2025 (Reuters) - Mózg ogromnego schematu Ponziego w Chinach został we wtorek skazany w Wielkiej Brytanii na ponad jedenaście lat więzienia za pranie zysków z oszustwa w kryptowalutę, która jest teraz warta miliardy dolarów. [1]

Zhimin Qian, lat 47, otrzymała wyrok dziesięciu lat i ośmiu miesięcy więzienia po przyznaniu się do zarzutów prania pieniędzy. Brytyjska policja przejęła ponad 61 000 bitcoinów powiązanych z oszustwem, które obecnie są wyceniane na ponad 4,8 mld funtów (6,0 mld dolarów). Konfiskata jest jedną z największych tego typu na świecie. Środki pochodziły ze schematu Ponziego, który w latach 2014-2017 oszukał około 128 000 inwestorów w Chinach. [+4][2, 3, 4, 5]

Qian uciekła z Chin w 2017 roku, gdy władze zaczęły badać jej firmę zarządzającą majątkiem Lantian Gerui. Wjechała do Wielkiej Brytanii pod fałszywą tożsamością i próbowała zamienić kryptowalutę na gotówkę oraz nieruchomości. Jej wspólnik Jian Wen został skazany wcześniej w 2024 roku za pomoc w praniu pieniędzy i otrzymał wyrok sześciu lat i ośmiu miesięcy więzienia. Wen wpadł, gdy próbował kupić luksusowe nieruchomości w Londynie, nie mogąc udowodnić legalnego pochodzenia środków. [+3][6, 7, 8]

(Reuters, AI)

g25p/ o3p/

Powyższy materiał tekstowy został przetłumaczony i sformatowany automatycznie. Treść przewodnia pochodzi z tekstu Reuters, do którego link znajduje się na końcu pierwszego akapitu. Opcjonalne treści od drugiego akapitu włącznie zostały wygenerowane z użyciem AI na bazie informacji dostępnych w internecie (na końcu każdego z akapitów dostępne są linki do stron, z których informacje zostały pozyskane). Cały tekst może nie być wolny od błędów, w tym semantycznych i merytorycznych.

RSS