The Role of Financial Intelligence Units in Shaping and Effective International Anti-Money Laundering Law and Policy
Notice bibliographique
Résumé
This thesis, by taking a comparative approach to study national models of Financial Intelligence Units (FIUs) from ten, selected, Western (Canada, Denmark, Netherlands, Luxembourg, United States) and Eastern (post-Soviet) countries (Estonia, Latvia, Lithuania, Poland, Ukraine), offers a critical assessment of the international, Anti Money Laundering (AML) law approach to fight money laundering. Since the 1990’s, an international AML regime was set up, within which a crucial role was assigned to national FIUs, which is to gather, analyze, and disseminate financial intelligence. However, the AML regime does not seem to be working effectively, considering the numerous examples of banking scandals, including the recent, $200 billion Danske Bank case. Is this failure related to FIU function? In this thesis, I propose the theory that the problem stems from a lack of appreciation, by the international and the EU AML frameworks, that tackling financial crime is a heavily endogenous and idiosyncratic endeavour. To be specific, it is possible that national and local non-legal factors shape the nature and efficacy of FIUs. Hence, the diverse structures and modus operandi of national FIUs may impact on their domestic functioning and cross-border cooperation, and this may impede the international efforts in tackling money laundering. In addition, I speculate that there may be differences in FIU structure and function that are related to national, historical, social, and economic factors that define differences between Western and Eastern (post-Soviet) European countries. The findings of my research are that FIUs are, indeed, substantially less homogenous than we could have expected because of the harmonization attempts. Part of their diversity can be characterized as ranging from a primarily administrative structure to a primarily law-enforcement one. Moreover, as suggested, FIUs do tend to cluster (with one telling exception) along an East-West dimension. The characterization offered here is not an evaluation of FIU efficacy per se, but simply a clarification of their structures and modus operandi, which may lead to a better understanding of their efficacy in future studies. To make FIUs work effectively, identification of their idiosyncratic problems is needed first, because issuing new global AML standards is not a solution.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,031 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».