How to deal with multiple regulators in multiple jurisdictions
Notice bibliographique
Résumé
Financial institutions are facing mounting compliance obligations as regulators place increased responsibility on them to combat financial crime. For financial institutions operating internationally, this has created the challenge of handling multiple regulators across multiple jurisdictions on matters of non-compliance. Non-US regulators have acquired, and continue to acquire, enhanced enforcement powers to investigate, levy fines and require remedial action of financial institutions on matters of non-compliance. Consequently, financial institutions must increasingly consider their compliance obligations across all their presence countries. The paper draws upon published sources, considering US and UK requirements predominantly, but also developments in Hong Kong, Singapore, France, Canada and Australia. It was reviewed, with input, by colleagues working in these locations. It argues that the increasingly complex global regulatory landscape combined with enhanced enforcement powers requires financial institutions to consider their regulatory obligations across jurisdictions in addition to meeting any US regulatory requirements. The paper provides practical suggestions for how to address an investigation for non-compliance whether internally or by one regulator or multiple cross-jurisdictional regulators (separately or as part of a global settlement). It is the intention of the paper to provide senior management in financial institutions an overview of what to consider during investigation, settlement and remediation of non-compliance with financial crime matters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,075 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,024 |
| Communication savante | 0,023 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».