魔戒/阿北用加密貨幣洗錢?金流高手檢察官出馬追追追!
EBC東森新聞.2024年9月14日 20:40

柯文哲捲入京華城案,被發現USB檔案寫著「1500小沈」,到底是什麼?現在確定不是時間,因為當天這時間,柯文哲是跟里長見面,不可能會有人有分身。那不是時間,是錢嗎?大家都想知道真相。尤其柯文哲這麼有把握,說「絕對查不到的,兩個月後我就自由了」,這更讓檢方有了不能輸的壓力。

本周,檢方重整兵馬繼續再戰!除了原先「天下第一組」忠組的班底、檢肅黑金專組檢察官郭建鈺專門查金流外,再找來另一個幫手——陳玟瑾。她的專長是經濟犯罪、洗錢、虛擬幣,過去偵辦的ACE王牌交易所詐騙案,對方都用虛擬幣詐騙洗錢,最後突破層層關卡,查出20億元金流,一共起訴133人。

看到這,找她的理由慢慢浮現。這個「1500」,甚至其餘不明金流,會跟虛擬幣的洗錢移轉有關嗎?北檢偵辦京華城案,柯文哲可能從圖利轉向收賄貪汙。隨身碟Excel檔案裡,「小沈1500」的意旨為何,有待金流印證。但USB裡的突破關鍵,恐怕不只這一樁。

資安專家劉彥伯(2024.09.09):「像Excel檔案,平常正常的情況之下,你看起來是一個檔案而已,但它事實上是一個封裝檔,把它解開來的時候,就會發現裡面有非常非常多的資料。」

柯文哲的USB裡還有甚麼資料,引發討論。台北地檢署檢察官陳玟瑾加入偵辦團隊,更引發外界臆測。台北市議員鍾小平:「沈慶京有沒有用虛擬貨幣等於是錢來給他(柯文哲),要查虛擬貨幣的流向,涉及犯罪,總共起訴偵案118件,檢警合力打詐有利,讚不讚?讚。」

陳玟瑾政大經濟法律雙主修畢業,曾到泰國進修洗錢防制,是檢方公認的金流高手。今年上半年ACE王牌交易所詐騙案,利用虛擬幣吸金22億,陳玟瑾就從複雜金流當中,追出詐團洗錢真相。她的出現,讓人懷疑檢方追查柯文哲的金流方向,跟虛擬幣有關。

時事評論員吳子嘉(2024.09.10):「中間有一個人,威京(集團)在同一個時期領了4億多公關費,4.3億全部花完了嗎?中間有2億多不知去向,不見了,2億多給誰了?2億多有可能小沈拿錢,在台灣的(交易)盤商,直接交易掉,直接買虛擬貨幣。所以為什麼柯文哲那麼囂張地說『你查金流給我看』。」

所謂虛擬貨幣,應該說是加密貨幣或是數位貨幣,是由區塊鏈技術發展出來,透過網路記錄交易資料,有不可竄改的可靠性,所以能成為數位資產。不用經過銀行系統,不用花中間的手續成本,就能全球直接點對點,立即轉帳給另一個加密貨幣帳戶,再兌換成實體貨幣。最著名的就是比特幣、乙太幣和泰達幣。

幣圈專家鬼才阿水:「泰達幣本質上對著數位美金,今天不論這禮拜收1萬美金,價格波動不會有太大折損。多數在使用上還是都有(利用),國內外大多數在儲備上各方面都會以這個(泰達幣)為多數。」

大多數人聽了加密貨幣的原理,常常是一知半解。但智商157的柯文哲,台北市長任內,出席多次新創交流活動,對區塊鏈的理解應該不陌生。

時任台北市長柯文哲(2018.06.11):「我這次乾脆那個競選帳戶用區塊鏈來登錄,這是最狠的一招,保證那些名嘴再也不能罵我。」

柯文哲還沒用區塊鏈登錄選舉經費,反倒被懷疑先運用在收賄的洗錢路徑。他心心念念被檢方帶走的USB裡頭,是否有加密貨幣的帳戶代號跟密碼金鑰?

時事評論員張禹宣(2024.09.10):「為什麼他USB捨不得砸?會不會是(加密貨幣)錢包?如果是(加密貨幣)錢包,這就說得通了。因為柯文哲帳目太多,金流太多,全部Excel檔記錄的狀況下,當他(錢)全部轉換成虛擬貨幣或是轉換成無法追蹤(金流)的時候,他必須要做一件事情,我要記錄啊。」

幣圈律師林紘宇:「確實加密貨幣(例如)比特幣,被犯罪者、壞人利用,也包含了施行詐欺的各種方法。」

加密貨幣具有匿名性,因此過去幾年常被犯罪集團利用當作洗錢工具。雖然比例只有0.34%,但2021年全球透過加密貨幣非法洗錢就高達86億美元。也因此近幾年,世界各國展開合作,要嚇阻加密貨幣被用來洗錢。

幣圈專家鬼才阿水:「以幣安來講,幣安現在是全球最大的加密貨幣交易所,它會配合各國司法的監管,當有(司法部門)公文進去,他們會配合做金流追查,去凍結相關資金。」

「報導本於目前偵辦進度與披露資訊,任何人在依法被判決有罪確定前,均應推定為無罪」

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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司