A critical analysis of Somalia’s current antimoney laundering and counter financing of terrorism regime: a comparative study with Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Concerns on money laundering (ML) and terrorist financing increased, as ML accounted 2%–5% of the global GDP, with Switzerland, the USA, Canada, India and Russia having high laundering rates. Banks were fined over US$320bn in 2008, but money laundering still accounted for 3.6% of global GDP in 2009, thereby indicating the need for effective regimes. Therefore, this study aims to critically analyze the antimoney laundering (AML)/CFT regime of Somalia, identify loopholes in the regime, raise awareness and propose recommendations for regime improvement. Design/methodology/approach The qualitative research approach is used to compare Somalia’s AML/CFT regime with the corresponding regime of Malaysia through the black letter method combined with document analysis. Malaysia is selected as a benchmark for two reasons: firstly, it is an Islamic country like Somalia, and secondly, Malaysia has complied with integrity-related standards. Findings This study revealed that an impactful AML/CTF regime is reached by closing loopholes in the law, reevaluating and improving regulatory agencies and measures, facilitating formal financial services and collaborating with regional and international standard setters. According to the results, Somalia AML/CFT regime is counterproductive in criminalizing offenses; regulating digital currencies and mobile money, disclosures and nonfinancial business and provisions; and governing training requirements for regulatory agencies and financial institutions. Originality/value To the best of the author’s knowledge, this paper is the first of its kind in the study of Somalia’s regime building. Also, this study incorporates rich scholarly discourse on effective regime building.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».