Die Masterarbeit analysiert das Spannungsverhältnis zwischen den Identifizierungspflichten der EU-Geldwäscheverordnung (AML-VO) und den datenschutzrechtlichen Grundsätzen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Im Fokus steht die Frage, ob und unter welchen Voraussetzungen geldwäscherechtliche Sorgfaltspflichten datenschutzkonform umgesetzt werden können. Die Arbeit zeigt, dass bei konsequenter Anwendung der Datenminimierung und klarer Zweckbindung kein unauflösbarer Widerspruch zwischen Geldwäschebekämpfung und Datenschutz besteht.
Diese Arbeit ist in mehrere Abschnitte gegliedert, die Schritt für Schritt auf die Beantwortung der Forschungsfrage hinarbeiten. In Kapitel 1 werden die Ausgangslage, die Problemstellung sowie die Zielsetzung und Forschungsfrage vorgestellt und damit der thematische Rahmen dieser Arbeit umrissen. Im zweiten Kapitel werden die Grundlagen der Geldwäschebekämpfung dargestellt und die Entwicklung der europäischen Regelungen bis zum aktuellen AML-Paket nachgezeichnet. Daran anschließend folgt im dritten Kapitel eine Einführung in die datenschutzrechtlichen Grundlagen mit besonderem Fokus auf die Datenschutz-Grundverordnung und ihre zentralen Prinzipien. Kapitel 4 beinhaltet den Hauptteil dieser Arbeit und untersucht das Spannungsverhältnis zwischen den geldwäscherechtlichen Sorgfaltspflichten und den Grundsätzen der Datenminimierung und Zweckbindung. Hier werden die Identifizierungspflichten nach der AML-VO analysiert und in Beziehung zu den Anforderungen der DSGVO gesetzt. Ein praxisnaher Lösungsansatz, der eine datenschutzkonforme Umsetzung der geldwäscherechtlichen Pflichten ermöglichen soll, wird im fünften Kapitel aufgezeigt. Im letzten Kapitel werden die wichtigsten Ergebnisse zusammengeführt und die zentralen Erkenntnisse im Hinblick auf ihre Bedeutung für Praxis und Gesetzgebung eingeordnet sowie ein Ausblick auf mögliche Entwicklungen gegeben.
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- Silvia Szebedits (Autor), 2025, Das Spannungsverhältnis zwischen Geldwäschebekämpfung und Datenschutz, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1697022
