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根据《中华人民共和国反洗钱法》(中华人民共和国主席令第五十六号)和《中华人民共和国外汇管理条例》(中华人民共和国国务院令第532号),国家外汇管理局加强外汇市场监管,严厉打击跨境赌博所涉资金非法买卖行为,维护外汇市场健康良性秩序。


  根据《中华人民共和国政府信息公开条例》(中华人民共和国国务院令第711号)等相关规定,现将部分违规典型案例通报如下:  案例1:北京籍王某非法买卖外汇案  2016年11月,王某通过非法移机境外的境内商户POS机刷卡,非法买卖涉赌外汇资金4次折合27.6万美元。


    该行为违反《个人外汇管理办法》第三十条,构成非法买卖外汇行为。


  根据《外汇管理条例》第四十五条,处以罚款28.2万元人民币(6.4749,0.0027,0.04%)。


  处罚信息纳入中国人民银行征信系统。


    案例2:黑龙江籍张某非法买卖外汇案  2017年3月至8月,张某通过地下钱庄非法买卖涉赌外汇资金18次折合52.4万美元。


    该行为违反《个人外汇管理办法》第三十条,构成非法买卖外汇行为。


  根据《外汇管理条例》第四十五条,处以罚款40.8万元人民币。


  处罚信息纳入中国人民银行征信系统。


    案例3:河南籍朱某非法买卖外汇案  2018年3月至4月,朱某通过非法移机境外的境内商户POS机刷卡,非法买卖涉赌外汇资金4次折合17.4万美元。


    该行为违反《个人外汇管理办法》第三十条,构成非法买卖外汇行为。


  根据《外汇管理条例》第四十五条,处以罚款17万元人民币。


  处罚信息纳入中国人民银行征信系统。


    案例4:北京籍覃某非法买卖外汇案  2018年5月至6月,覃某通过地下钱庄非法买卖涉赌外汇资金7次折合79.5万美元。


    该行为违反《个人外汇管理办法》第三十条,构成非法买卖外汇行为。


  根据《外汇管理条例》第四十五条,处以罚款60.6万元人民币。


  处罚信息纳入中国人民银行征信系统。


    案例5:安徽籍张某非法买卖外汇案  2018年11月至2019年2月,张某通过地下钱庄非法买卖涉赌外汇资金6次折合20.6万美元。


    该行为违反《个人外汇管理办法》第三十条,构成非法买卖外汇行为。


  根据《外汇管理条例》第四十五条,处以罚款21万元人民币。


  处罚信息纳入中国人民银行征信系统。


    案例6:浙江籍叶某非法买卖外汇案  2018年2月至2019年5月,叶某通过地下钱庄非法买卖涉赌外汇资金9次折合46.8万美元。


    该行为违反《个人外汇管理办法》第三十条,构成非法买卖外汇行为。


  根据《外汇管理条例》第四十五条,处以罚款31.9万元人民币。


  处罚信息纳入中国人民银行征信系统。


    案例7:四川籍潘某非法买卖外汇案  2018年11月至2019年6月,潘某通过地下钱庄非法买卖涉赌外汇资金4次折合113万美元。


    该行为违反《个人外汇管理办法》第三十条,构成非法买卖外汇行为。


  根据《外汇管理条例》第四十五条,处以罚款156.4万元人民币。


  处罚信息纳入中国人民银行征信系统。


    案例8:浙江籍李某非法买卖外汇案  2018年1月至2019年7月,李某通过非法移机境外的境内商户POS机刷卡,非法买卖涉赌外汇资金6次折合21.1万美元。


    该行为违反《个人外汇管理办法》第三十条,构成非法买卖外汇行为。


  根据《外汇管理条例》第四十五条,处以罚款20.2万元人民币。


  处罚信息纳入中国人民银行征信系统。


    案例9:江西籍龚某非法买卖外汇案  2019年8月至9月,龚某通过地下钱庄非法买卖涉赌外汇资金2次折合74.8万美元。


    该行为违反《个人外汇管理办法》第三十条,构成非法买卖外汇行为。


  根据《外汇管理条例》第四十五条,处以罚款58.1万元人民币。


  处罚信息纳入中国人民银行征信系统。


    案例10:广东籍宋某非法买卖外汇案  2020年3月,宋某通过地下钱庄非法买卖涉赌外汇资金4次折合56.9万美元。


    该行为违反《个人外汇管理办法》第三十条,构成非法买卖外汇行为。


  根据《外汇管理条例》第四十五条,处以罚款79.4万元人民币。


  处罚信息纳入中国人民银行征信系统。


  在伦敦街头,一名黑人穆斯林男子在出租车上被警察拦下。


  双方发生枪战,该男子当街死亡。


  两天后,约300人聚集在伦敦市中心的警察局抗议,后来演变为持续数天的骚乱。


  抗议者纵火焚烧汽车、商店和公共汽车。


  当晚,伦敦其他地区也发生了袭警、抢劫、纵火等类似事件。


  英国首相卡梅伦在接受采访时称,骚乱与贫富差距无关。


  英国《卫报》记者利用大数据的分析结果,对这一事件进行了一系列报道。


  报道的主题之一是骚乱与贫困之间是否存在联系。


  记者利用谷歌融合图,在伦敦地区的地图上标注了骚乱者的位置(黄点)、骚乱实际发生的地点(灰点)以及贫困地区的分布(黄点)。


  根据这张伦敦中心区地图,网友可以将地图扩大到整个大伦敦地区,也可以聚焦到特定的街区进行放大,观察每一次标记的骚乱的人流从哪里来,到哪里去。


  ,以便清晰地看到贫穷与骚乱之间的某种联系。


  这种关系的表达比单纯的文字报道更清晰,更有说服力。


  
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