WHISTLEBLOWER INCENTIVISATION SCHEMES FOR OBLIGED ENTITIES UNDER ANTI-MONEY LAUNDERING LEGISLATION
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of the research is derived from the observation that the imposition of a mandatory obligation on designated entities to undertake due diligence in order to detect and report suspicious transactions and perform other activities under anti-money laundering and terrorist financing legislation without allocating public funds as a basis for these activities of designated entities does not align with the generally accepted principles governing the delegation of governmental functions. The central proposition of the article is that this flaw could be partially remedied by providing monetary incentives to obligated entities by paying them a reward for properly fulfilling their duties to identify suspicious financial transactions and notify the financial intelligence unit about such transactions. The article examines the legislation and experience of the countries with the longest and most meaningful experience of whistleblower incentive schemes: Lithuania, the Republic of Korea, the United States of America and the Canadian province of Ontario. It is evident that there is an emerging trend of widespread and effective utilisation of whistleblowing incentive programmes, which are designed to combat complex financial crimes in specific domains of the public sector. These programmes have been implemented in various sectors, including capital markets, commodity markets, tax debt collection, anti-trust activities, corruption prevention, and the fight against money laundering and terrorism financing. Consequently, the establishment of a framework for remunerating obliged entities in accordance with their satisfactory fulfilment of their duties to identify suspicious financial transactions and notify a financial intelligence unit of them is hereby proposed. The amount of the reward is calculated at between 15 and 30 per cent of the base amount, which may include the sums of funds of illegal origin, penalties for failure to ensure proper organisation and/or conduct of due diligence, or other relevant amounts. The right to receive the reward is to arise at the time of collection/return by government agents of funds of illegal origin in criminal proceedings initiated upon notification by the obligated entity.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».