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Betrügerische Investment-Apps ergaunern Millionen von deutschen Anlegern

Ein umfangreiches Betrugsnetzwerk mit einer App namens „STLSTE“ hat Anleger in Deutschland offenbar um mehrere Millionen Euro gebracht. Hinter der Masche mit vermeintlichen Aktientipps und angeblichen Investments über eine US-Investmentbank sollen laut einem Medienbericht illegale Fabriken in Südostasien und Zwangsarbeit stehen. Ermittlungen der Finanzaufsicht und Hinweise auf ein internationales Scam-Netzwerk mit Spuren nach China werfen ein Schlaglicht auf die weltweiten Dimensionen des Betrugs.

Betrug mit Aktientipps über soziale Netzwerke

Ein betrügerisches App-Netzwerk bringt Geschädigte in Deutschland offenbar um Millionen von Euro. Die Masche: Kriminelle locken mit Aktientipps auf Facebook und WhatsApp und kassieren von ahnungslosen Anlegern Geld.

Dahinter stecken oft illegale Fabriken in Südostasien, in denen Zwangsarbeiter unter menschenunwürdigen Bedingungen schuften müssen, wie der „Spiegel“ auf Basis einer umfassenden Recherche berichtet. Eine Gruppe Geschädigter in Deutschland verlor demnach mehrere Millionen Euro in dem Glauben, sie würden vorgeblich unter Anleitung der US-Investmentbank Stifel in Aktien investieren – Stifel hatte aber nichts mit dem Betrug zu tun.

Ermittlungen der Bafin gegen App „STLSTE“

Der vermeintliche Handel erfolgte über eine App mit dem Namen „STLSTE“, die auf den Marktplätzen für Android und Apple angeboten wurde, und gegen die mittlerweile auch die Bafin ermittelt. Laut „Spiegel“ stammen zahlreiche Apps und Websites aus demselben Scam-Netzwerk – und es soll Spuren nach China geben.

Weltweite Dimension des Schadens

Die Nichtregierungsorganisation Global Anti-Scam Alliance in Den Haag schätzt, dass Betrüger auf diese Art weltweit mehr als eine Billion Dollar ergaunern.

Quelle: Mit Material der dts Nachrichtenagentur. ✨ durch KI bearbeitet, .


 
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Die HASEPOST-Redaktion liefert täglich aktuelle Nachrichten für Osnabrück und die Region. Dieser Artikel basiert auf Basismaterial der dts Nachrichtenagentur, das – sofern gekennzeichnet – durch KI bearbeitet wurde. Der Artikel wurde von unserer Redaktion geprüft, inhaltlich bearbeitet und gegebenenfalls um lokale Aspekte oder weiterführende Informationen aus anderen Quellen ergänzt.
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