Strengthening Indonesia's Cryptocurrency Regulation to Combat Money Laundering: A Comparative Analysis of Canada and South Korea's Approaches
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the challenges posed by cryptocurrency-based money laundering in Indonesia and the need for enhanced legislation to address this growing threat. It highlights the gaps in the current regulatory framework, which lacks specific provisions targeting the unique risks of digital currencies. By comparing the regulatory approaches of Canada and South Korea, the study identifies best practices that Indonesia could adopt to combat cryptocurrency-related crimes. The research emphasizes the importance of implementing targeted legislation for cryptocurrency exchanges, requiring compliance with Anti-Money Laundering (AML) and Counter-Terrorism Financing (CTF) regulations, and introducing Know-Your-Customer (KYC) procedures and real-name account policies to address the anonymity of digital assets. Furthermore, the paper advocates for strengthening international cooperation, utilizing advanced technologies like blockchain analytics, and increasing public awareness and institutional capacity to effectively tackle cryptocurrency-based money laundering. The findings underscore the need for Indonesia to adopt a more comprehensive and technologically forward-thinking legal framework that aligns with global standards to ensure a safer and more transparent digital financial ecosystem. This research contributes to the ongoing discourse on cryptocurrency regulation and offers recommendations for strengthening Indonesia's efforts in combating illicit financial activities within the digital asset space.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».