Is there a commendable regime for combatting money laundering in international business transactions?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Money laundering and grand business corruption continue to plague the global economy, accounting for 2%-5% of the global gross domestic product. Illicit funds, produced through grand corruption, are laundered using complex layering schemes that cloak them in legitimacy by concealing their origins. Lamentably, weak anti-money laundering (AML) frameworks promote economic instability, unjust commercial advantages and organized crimes. This study aims to highlight the need for comprehensive anti-corruption and AML frameworks by critiquing the exploitable gaps in the global AML regime created by heterogeneous state-level AML regimes to date. Design/methodology/approach This study welcomes the United Nations Convention against Corruption (UNCAC) and the financial action task force (FATF) recommendations but underscores the limitations of their effectiveness by investigating state-level enforcement mechanisms to determine these instruments’ true impact or lack thereof. The mutual evaluation reports (MERs) and state-level AML regimes in the UK, the USA and Canada are analyzed to illustrate the distinct implementation of international soft law in domestic legislation. Findings This study finds that UNCAC and the FATF recommendations are pivotal steps towards the establishment of a global AML regime for international business, albeit, one that remains imperfect because of the inconsistency of state-level AML frameworks. Consequently, international cooperation is needed to navigate and improve the discrepancies in varied AML legislation. Originality/value The author provides an in-depth and balanced analysis of current state-level AML developments and relies upon the recent 2016-2018 MERs to indicate the successes and flaws of various AML legislation. Therefore, this critique may guide stakeholders to construct robust AML frameworks and contributes to academic research in AML.
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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 | 0,018 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».