Comparative analysis of Anti-Money Laundering (AML) and Counter Terrorist Financing (CTF) regimes in the UK and USA
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the Anti-Money Laundering (AML) initiatives and Counter Terrorist Financing (CTF) approaches in the United Kingdom (UK) and United States of America (USA). Furthermore, it examines the various regulatory frameworks in the above-mentioned jurisdictions. AML/CTF regulations are very critical for the security of economies and societies because they provide frameworks and guidelines for detecting and combating money laundering and other associated crimes. Some of the significant statutory frameworks are: The Bank Secrecy Act (BSA) in the United States, the USA Patriot Act, the Anti-Money Laundering Directives (AMLDs) in Europe, the Sanctions and Anti-Money Laundering Act (SAMLA) in the United Kingdom, and the Proceeds of Crime (Money Laundering) and Terrorist Financing Act (PCMLTFA) in Canada are some examples of these laws. The paper used legal methodologies to explicate the phenomenon under investigation. A doctrinal methodology hinges upon analysis of existing case laws, statutes and other primary sources to understand better the legal proposition. The study established that AML and CTF compliance is one of the important outcomes beneficial to combating Money Laundering and Terrorist Financing.Key Words: Money laundering, Terrorist financing, Regulatory frameworks, Compliance
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».