Money Laundering Phenomenon - Ozan Gülhan - Kriter Yayınları
Hiç mesaj bulunmadı
| Taksit | Tutar | Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 178.50 TL | 178.50 TL |
| 2 Taksit | 89.25 TL | 178.50 TL |
| 3 Taksit | 63.07 TL | 189.21 TL |
| 4 Taksit | 47.75 TL | 191.00 TL |
| 5 Taksit | 38.56 TL | 192.78 TL |
| 6 Taksit | 32.43 TL | 194.57 TL |
| Taksit | Tutar | Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 178.50 TL | 178.50 TL |
| 2 Taksit | 89.25 TL | 178.50 TL |
| Taksit | Tutar | Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 178.50 TL | 178.50 TL |
| 2 Taksit | 89.25 TL | 178.50 TL |
| Taksit | Tutar | Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 178.50 TL | 178.50 TL |
| 2 Taksit | 89.25 TL | 178.50 TL |
| 3 Taksit | 61.88 TL | 185.64 TL |
| 4 Taksit | 46.86 TL | 187.43 TL |
| 5 Taksit | 37.84 TL | 189.21 TL |
| 6 Taksit | 31.83 TL | 191.00 TL |
| Taksit | Tutar | Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 178.50 TL | 178.50 TL |
| 2 Taksit | 89.25 TL | 178.50 TL |
| 3 Taksit | 62.48 TL | 187.43 TL |
| 4 Taksit | 47.30 TL | 189.21 TL |
| Ödeme Türü | Toplam Tutar |
|---|---|
| Diğer Kredi Kartları | 178.50 TL |
| Havale / Eft | 178.50 TL |
| Posta Çeki | 178.50 TL |
| Kapıda Ödeme | 193.50 TL |
Kapıda ödemeli siparişlerde +15,00TL kapıda ödeme hizmet bedeli ilave edilir. | |
- Vade farksız taksitler KOYU renkte gösterilmektedir.
- X+X şeklinde belritilen taksitler (Örneğin: 2+3) 2 taksit olarak işleme alınmakta ancak ilgili bankanın kampanyası dahilinde 2 taksit üzerinden işlem yapıldığı halde 2+3 yani 5 taksit olarak kartınıza ve ödemenize yansımaktadır. (2 taksit seçilmiş olsa bile banka kampanyası dahilinde ekstradan vade farkı eklenmeden işlem 5 taksite bölünmektedir.)
Money Laundering Phenomenon - Ozan Gülhan - Kriter Yayınları
Money laundering disguises illicit funds as legitimate wealth, fuelling crime and economic instability. As financial systems evolve—spanning traditional banking, fintech, and digital assets—so do financial crime risks. AML Fundamentals, Banking Dynamics, and Digital Economy Expansion explores these complexities, equipping readers to detect, prevent, and combat financial crime. This edition expands its scope to include Anti-Bribery and Corruption frameworks, Machine Learning in AML Alerts, Digital Economy Expansion and AML/CTF.
Leveraging principles of risk-based approach and behavioural analytics, we advocate for a holistic approach to AML/CFT alert management that prioritizes high-risk transactions while minimizing false positives. We examine the integration of machine learning with human analysis, offering insights into enhancing AML alert efficiency and reducing false positives. The book covers few updates of new EU Package of laws and Regulations on AML.
Designed for compliance officers, bankers, policymakers, and academics, this book provides essential knowledge to navigate evolving financial crime threats and regulatory landscapes, fostering a more resilient financial ecosystem.
