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有益所有权（BO）透明度是全球反洗钱（AML）辩论中的核心问题。在过去的15年中，已经采取了各种措施来最大程度地减少公司所有权的不透明性，最后是在各个司法管辖区建立BO登记册。，尽管有所有重点，但支持这种关注的证据仅限于案例研究，并且缺乏实证研究。本文是由欧盟资助的项目数据流的研究活动造成的，它解决了这一差距。它实现了一种机器学习方法，首先是开发新的指标，以衡量公司所有权不透明的各个方面，其次，验证了它们，以防止非法活动的证据。这是通过对在九个欧洲国家注册的300万公司的实证分析以及对这些公司和/或其所有者的制裁和执法措施的证据进行的。结果表明，公司所有权不透明是一个相关因素，该因素解释了公司（或其所有者）可能参与非法活动的可能性。因此，拟议的风险指标在识别与负面证据相关的公司中具有强大的预测能力，这些证据可用于AML/CTF风险评估活动。包括地理位置和商业领域等宏观信息的包含，进一步改善了对现象的理解。
洗钱和对坏公司的检测
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