Notice bibliographique
Résumé
Purpose International bodies, such as the Financial Action Task Force , have mandated the use of financial intelligence units (FIU) to address organized crime and money laundering. The purpose of this paper is to examine Canada’s FIU, the Financial Transactions and Reports Analysis Centre of Canada (FINTRAC), and explore its current effectiveness and future challenges. Design/methodology/approach This paper examines FIUs in general and then looks more specifically at Canada’s FIU, its policy and legislative basis as well as future challenges for the FIU. Findings The challenge money laundering poses to society is a mirror of the challenge that organized crime poses: a test of the values and the importance of rule of law. The FIU is an important mechanism to address this challenge generally, and there are important changes in the environment that must be addressed if the future policy objectives of the FIU are to be met. Research limitations/implications Some of the policy nostrums that are baked into the anti-money laundering system, such as placement, layering and integration, need to be revisited and researched to incorporate changes in the licit and illicit marketplaces. Practical implications Financial institutions and other intermediaries must comply with domestic anti-money laundering laws. Compliance is always contextual, and this paper will outline the role of the regulator and the environmental challenges that need to be met. Social implications Effectively addressing money laundering and organized crime is critical to the maintenance of rule of law and the protection of the financial system. Originality/value This is a brief but very fulsome review of Canada’s FIU, FINTRAC, which captures broader challenges in addressing money laundering, economic crime and regulatory systems designed to protect rule of law and the integrity of the financial system. The paper not only examines the current state of the FIU but also explores challenges on the horizon.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,014 |
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 ».