„Reine, ungebremste Gier.“
Mit diesen Worten verurteilte die US-Bezirksrichterin Nancy E. Brasel am 6. August Abdiaziz Shafii Farah zu 28 Jahren Gefängnis wegen seiner Rolle im Fall „Feeding Our Future“, den Bundesbeamte als eines der größten Covid-19-Betrugspläne des Landes bezeichneten.
„Sie haben hier in den Vereinigten Staaten Erfolge erzielt und dennoch die Gesetze der Vereinigten Staaten völlig und offensichtlich missachtet“, sagte Brasel zu Farah, die in Somalia geboren wurde. „Die Auswirkungen Ihres Verbrechens werden in Minnesota und in Ihrer Gemeinde – der Flüchtlingsgemeinschaft – noch lange zu spüren sein.“
Der Plan beinhaltete den Diebstahl von mehr als 250 Millionen US-Dollar an bundesstaatlichen Kinderernährungsfonds, die zur Ernährung einkommensschwacher Kinder bestimmt waren. In verschiedenen Ermittlungen wurden fast 100 Personen angeklagt und mindestens 60 verurteilt.
Der Fall löste eine breitere, politisch brisante Debatte in Minnesota aus und veranlasste die Trump-Administration, die Strafverfolgungsmaßnahmen des Bundes im Bundesstaat zu verstärken, sagten Regierungsbeamte.
Der Schritt löste Proteste aus, und die Spannungen verschärften sich noch, nachdem Renee Good, eine 37-jährige Einwohnerin von Minneapolis und Mutter von drei Kindern, von einem Beamten der US-Einwanderungs- und Zollbehörde (ICE) tödlich erschossen wurde.
Farah wurde wegen einer Reihe von Straftaten verurteilt, darunter Verschwörung, Überweisungsbetrug und elf Fälle von Geldwäsche.
Der Fall verdeutlicht die Gefahr der Geldwäsche, die laut Analysten zunimmt, da Kriminelle neue Technologien wie künstliche Intelligenz, Kryptowährung und soziale Medien ausnutzen.
US-Finanzinstitute meldeten im ersten Halbjahr 2025 einen Anstieg der aufgedeckten Geldwäschekonten um 168 % im Vergleich zum Vorjahr. nach Angaben des Cybersicherheitsunternehmens BioCatch.
Der Bericht der Kriminalpolizei des IRS Für das Geschäftsjahr 2025 wurden Finanzkriminalität im Wert von über 10,59 Milliarden US-Dollar festgestellt, ein Anstieg von 15,7 % gegenüber den Ergebnissen des Geschäftsjahres 2024, mit einem erheblichen Anstieg von Steuerbetrug und Cyber-Fällen.
Umgang mit Deepfakes
Bemühungen zur Bekämpfung der Geldwäsche sind ein zentrales Element der Unternehmens-Compliance, und Unternehmen, die bei diesen Bemühungen scheitern, können mit schwerwiegenden Strafen rechnen.
Goldman Sachs zahlte im Jahr 2020 2,9 Milliarden US-Dollar für die Ermöglichung von Geldwäsche im Zusammenhang mit dem malaysischen 1MDB-Fonds, einem staatlichen Staatsfonds, der zum Zentrum eines massiven internationalen Finanzskandals wurde.
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TD Die Bank zahlte im Jahr 2024 eine Rekordsumme von 3,1 Milliarden US-Dollar für ihre „erstaunlichen und weitreichenden Geldwäscheversagen“, die es internationalen Drogenhändlern und anderen Kriminellen ermöglichten, mehr als 670 Millionen US-Dollar über die zehntgrößte Bank des Landes zu waschen.
Und erst am 6. Januar bekannte sich Wilfredo Aquino, ein ehemaliger Mitarbeiter der TD Bank, schuldig, einem Geldwäschenetzwerk die Überweisung von Hunderten Millionen Dollar über die Konten der Bank erleichtert zu haben.
Unter anderem ersetzte die TD Bank ihre gesamte Führung im Bereich der Bekämpfung der Geldwäsche in den USA, entließ Mitarbeiter, die an Fehlverhalten beteiligt waren, und verpflichtete sich zum Umbau ihres Rahmenwerks zur Bekämpfung der Geldwäsche, einschließlich der Einstellung von bis zu 700 Spezialisten und umfangreicher Investitionen in neue Technologien und Überwachung.
Einer der beliebtesten Einsatzmöglichkeiten von KI durch Kriminelle ist die Erstellung sogenannter „Deepfakes“, um Betrug zu begehen, so die Anwaltskanzlei Duane Morris sagte. Diese KI-generierten Medien reichen von der Nachahmung berühmter Persönlichkeiten bis hin zu Sprachklonen, die zur Umgehung sprachbasierter Authentifizierungsmethoden verwendet werden.
„KI hat das Spiel bei traditionelleren Betrügereien und Machenschaften bei der Kompromittierung geschäftlicher E-Mails, Ransomware-Angriffen, Hochstaplerbetrug, Betrug mit Investmentclubs, Betrug bei neuen Konten, Kontoübernahmen und Marktmanipulation verbessert“, sagte das Unternehmen.
In einem Fall wurde ein Finanzmitarbeiter eines multinationalen Unternehmens mithilfe von Deepfake-Technologie dazu verleitet, 25 Millionen US-Dollar an Betrüger auszuzahlen, um sich in einer Videokonferenz als Finanzvorstand des Unternehmens auszugeben. CNN berichtete im Jahr 2024.
Einsatz von KI zur Betrugsbekämpfung
„Die technologischen Fähigkeiten der KI ermöglichen die Erstellung von Inhalten, bei denen es immer schwieriger wird, realistische Deepfakes von scheinbar realen Ereignissen und echten Menschen zu unterscheiden“, sagte Duane Morris.
Die Polizei von Hongkong sagte, der Arbeiter sei dazu verleitet worden, an einem Videoanruf mit mehreren seiner Meinung nach anderen Mitarbeitern teilzunehmen, bei denen es sich jedoch in Wirklichkeit allesamt um Fake-Nachbildungen handelte.
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Kriminelle nutzen KI auch, um große Geldsummen systematisch in Tausende kleiner, zeitlich verteilter Transaktionen über mehrere Konten aufzuteilen – eine Praxis, die als Strukturierung bekannt ist –, um zu vermeiden, dass Warnsignale zur Bekämpfung der Geldwäsche (AML) ausgelöst werden.
„In dieser schnelllebigen Welt digitaler Transaktionen ist Betrug das neue Raubüberfall, komplett mit Erpressung und Sklavenarbeitsfarmen“, sagte er Rio-BergmannGründer und CEO von Financial Crimes Intelligence Tradecraft.
Kartelle, Untergrundbankennetzwerke und seriöse Unternehmen arbeiten jetzt – manchmal unabsichtlich – zusammen, um Geld zu waschen, indem sie Werte durch Spiegelhandel von Warenströmen und Kryptowährung bewegen und so legalen Handel mit illegalen Gewinnen vermischen.
KI wird auch zur Bekämpfung der Geldwäsche eingesetzt.
„Eine KI-gesteuerte Transaktionsüberwachung ist für Finanzinstitute von entscheidender Bedeutung, um den sich entwickelnden kriminellen Taktiken und regulatorischen Anforderungen immer einen Schritt voraus zu sein“, so das Wirtschaftsprüfungs- und Wirtschaftsprüfungsunternehmen sagte EY in einer Forschungsnotiz vom 12. November.
„Traditionelle Systeme sind zwar grundlegend, müssen jedoch durch fortschrittliche Technologien wie KI und maschinelles Lernen ergänzt werden, um die Effizienz, Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit zu verbessern.“
Und Modelle des maschinellen Lernens können riesige Datensätze durchsuchen, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf verdächtige Aktivitäten hinweisen.
„Diese Systeme können kontinuierlich auf der Grundlage neuer Daten lernen und sich anpassen, was eine dynamischere und reaktionsfähigere Überwachung ermöglicht“, sagte EY.
