Unveiling sentiments of the cullen commission: Exploring AML compliance and regulation through deep learning techniques
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the role of anti-money laundering (AML) regulations and compliance in combating money laundering and terrorist financing (ML/TF) in Canada. AML regulations establish guidelines for financial institutions to identify, prevent, and report suspicious activities. However, tensions often arise between AML compliance and regulation due to the challenges associated with implementing and adhering to AML regulations. This paper aims to investigate the sentiments expressed by individuals involved in AML compliance and regulation regarding the effectiveness of AML measures in the Canadian financial sector. The paper uses advanced deep learning (DL) methods like convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks with long short-term memory (RNN+LSTM), and pre-trained models like GloVe and BERT to explore emotions in the context of AML compliance and regulation. The findings indicate that DL models excel at accurately classifying sentiments from testimonies related to AML compliance and regulation. However, there are challenges in accurately capturing negative sentiments, which reflect the complexities and nuances associated with expressing criticisms about regulatory standards. The study emphasizes the importance of understanding the interplay between rational decision-making in compliance and the inherent conflicts with regulation. This article also highlights how DL models can potentially enhance sentiment analysis in the AML enterprise, enabling analysts to make decisions and policies based on financial intelligence. Nevertheless, DL models are not always easy to comprehend. Further research is needed to enhance the understandability and scalability of DL models when analyzing different AML datasets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».