The role and importance of financial intelligence in identifying and tracing criminal assets
Notice bibliographique
Résumé
The paper examines the basic principles of improving efficiency and providing law enforcement officers, as well as authorized bodies, in whose management the seized property is transferred, with instructions on the legal grounds, procedural and tactical features of detection, search and seizure of property. It was determined that financial intelligence is a complex system aimed at detecting operations related to the legalization of proceeds obtained through crime. This system can act as a component of the pre-trial investigation in criminal proceedings related to the research. Asset search activities should include elements of economic and monetary intelligence. It has been established that in Ukraine, the State Financial Monitoring Service, subordinate to the Ministry of Finance of Ukraine, is entrusted with the functions of financial intelligence, which implements the state policy in the field of prevention and countermeasures against the legalization (laundering) of proceeds obtained through crime, the financing of terrorism, and the proliferation of weapons of mass destruction. It is argued that financial intelligence is not a function of the National Agency of Ukraine for detection, search and management of assets obtained from corruption and other crimes. In turn, the DSFM collects, processes and analyzes information on financial transactions subject to mandatory financial monitoring and other transactions related to money laundering. It was investigated that the bodies of foreign countries are similar: Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) - the US financial intelligence agency; Financial Transactions and Reports Analysis Center (FINTRAC), Canada's financial intelligence agency; Zentralstelle für Verdachtsanzeigen – German financial intelligence agency; TRACFIN – financial intelligence unit of the French Republic; The Inland Revenue Service NCIS/ECU is the UK's financial intelligence agency. Having analyzed the relevant legislation of ARMA and the State Financial Monitoring Service, we come to the conclusion that the terms "asset discovery" and "asset search" are explicitly defined at the legislative level only for ARMA. The profile legislation of the State Financial Monitoring Service does not reflect or explain the essence of these terms, however, in the course of implementing measures to prevent and counter the legalization (laundering) of proceeds obtained through crime, the State Financial Monitoring Service conducts financial investigations with the aim of finding information about the assets of questionable origin.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».