Puntuació de risc AML: fórmula de risc d'entitats

⚠️ Important: La puntuació de risc determina l’estat final d’AML, NO la classificació individual de les coincidències. Les coincidències individuals es classifiquen primer com a Fals positiu o No revisat mitjançant la puntuació de coincidència.

​

Resum

​

Puntuació de risc i puntuació de coincidència

​

Com determina la puntuació de risc l’estat final d’AML

Llindars per defecte:

• Llindar d’aprovació: 80
• Llindar de revisió: 100

• Puntuació de risc més alta = 50 → Aprovada (risc baix)
• Puntuació de risc més alta = 90 → En revisió (risc mitjà, requereix revisió manual)
• Puntuació de risc més alta = 101 (impossible, però >100) → Rebutjada (risc alt)

​

Fórmula de la puntuació de risc

Risk Score = (Country Score × 0.30) + (Category Score × 0.50) + (Criminal Score × 0.20)

​

Nivells de risc

​

Detalls de la puntuació dels components

​

Puntuació del país (ponderació del 30%)

• Riscos de blanqueig de capitals i finançament del terrorisme
• Compliment de les recomanacions del FATF
• Presència de sancions internacionals
• Índexs de percepció de la corrupció
• Solidesa del marc regulador

Nota: Quan una coincidència està associada a diversos països, en el càlcul s’utilitza la puntuació més alta dels països.

​

Puntuacions de risc per país

233 països · Puntuacions de risc basades en factors d’AML/CFT

​

Puntuació de la categoria (ponderació del 50%)

Nota: Quan una coincidència pertany a diverses categories, s’utilitza la puntuació de categoria més alta.

​

Nivells de risc per categoria

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  CRITICAL (100)     │ Sanctions, PEP, PEP Level 1              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  VERY HIGH (80-95)  │ Warnings, Insolvency, PEP Level 2        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  HIGH (70-79)       │ SIE, SIP, PEP Level 3                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ELEVATED (55-69)   │ Fitness/Probity, Adverse Media, PEP L4   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  MODERATE (40-54)   │ Business, Businessperson                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

​

Puntuació d’antecedents penals (20% de ponderació)

Nota: Els antecedents penals tenen un pes significatiu malgrat l’assignació del 20% perquè una condemna pot canviar radicalment el perfil de risc d’una entitat.

​

Opcions de configuració

​

Llindars de puntuació de risc (determinen l’estat AML final)

​

Llindar de puntuació de coincidència (determina la classificació de coincidències)

​

Flux complet: del cribratge a l’estat final

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           AML SCREENING FLOW                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                             │
│  1. SCREEN AGAINST WATCHLISTS                                               │
│     └── Returns list of potential hits (match score ≥ 75%)                  │
│                                                                             │
│  2. FOR EACH HIT: CALCULATE MATCH SCORE                                     │
│     Match Score = (Name × W1) + (DOB × W2) + (Country × W3)                │
│     + Golden Key document number logic                                      │
│                                                                             │
│  3. CLASSIFY HITS BY MATCH SCORE                                            │
│     ├── Match Score < 93 → FALSE POSITIVE (excluded)                        │
│     └── Match Score ≥ 93 → UNREVIEWED (included)                            │
│                                                                             │
│  4. FOR EACH UNREVIEWED HIT: CALCULATE RISK SCORE                           │
│     Risk Score = (Country × 30%) + (Category × 50%) + (Criminal × 20%)     │
│                                                                             │
│  5. DETERMINE FINAL AML STATUS                                              │
│     If no non-false-positive hits → APPROVED                                │
│     Else, based on HIGHEST RISK SCORE:                                      │
│     ├── Risk Score < 86 → APPROVED                                          │
│     ├── 86 ≤ Risk Score ≤ 100 → IN REVIEW                                   │
│     └── Risk Score > 100 → DECLINED                                         │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

​

Exemples de càlcul

​

Exemple 1: PEP d’alt risc d’un país sancionat

• País: Iran (Puntuació: 81.66)
• Categoria: Sancions (Puntuació: 100)
• Antecedents penals: Cap (Puntuació: 0)

Risk Score = (81.66 × 0.30) + (100 × 0.50) + (0 × 0.20)
           = 24.50 + 50.00 + 0.00
           = 74.50

• Si aquesta és la puntuació de risc més alta entre les coincidències sense revisar i els llindars són els predeterminats (86/100):
• 74.50 < 86 → Estat AML final: Aprovada (l’entitat és arriscada però està per sota del llindar de revisió)

​

Exemple 2: PEP de nivell 1 d’un país d’alt risc

• País: Rússia (Puntuació: 71.25)
• Categoria: PEP de nivell 1 (Puntuació: 100)
• Antecedents penals: Condemnada per un tribunal (Puntuació: 100)

Risk Score = (71.25 × 0.30) + (100 × 0.50) + (100 × 0.20)
           = 21.38 + 50.00 + 20.00
           = 91.38

• Amb els llindars predeterminats (86/100): 86 ≤ 91.38 ≤ 100 → Estat AML final: En revisió

​

Exemple 3: Entitat empresarial de baix risc

• País: Regne Unit (Puntuació: 24.79)
• Categoria: Empresa (Puntuació: 40)
• Antecedents penals: Cap (Puntuació: 0)

Risk Score = (24.79 × 0.30) + (40 × 0.50) + (0 × 0.20)
           = 7.44 + 20.00 + 0.00
           = 27.44

• Amb els llindars predeterminats (86/100): 27.44 < 86 → Estat AML final: Aprovada

​

Exemple de resposta de l’API

{
  "caption": "John Doe",
  "match_score": 95,
  "risk_score": 74.5,
  "review_status": "Unreviewed",
  "properties": {
    "countries": ["IR"],
    "topics": ["sanction"]
  }
}

{
  "status": "In Review",
  "total_hits": 3,
  "score": 91,
  "hits": [
    {
      "caption": "John Doe",
      "match_score": 95,
      "risk_score": 91,
      "review_status": "Unreviewed"
    },
    {
      "caption": "Johnny D.",
      "match_score": 88,
      "risk_score": 45,
      "review_status": "False Positive"
    },
    {
      "caption": "J. Doe",
      "match_score": 94,
      "risk_score": 65,
      "review_status": "Unreviewed"
    }
  ]
}

• La coincidència 2 és un fals positiu (match_score 88 < llindar 93), de manera que s’exclou
• El valor de risk_score més alt entre les coincidències sense revisar és 91 (de la coincidència 1)
• 86 ≤ 91 ≤ 100 → Estat final: En revisió

​

Gestió de l’estat de revisió de coincidències

​

Bones pràctiques

1. Entén el sistema de dues puntuacions — La puntuació de coincidència filtra els falsos positius; la puntuació de risc en determina la urgència.
2. Revisa primer les coincidències d’alt risc — Utilitza la puntuació de risc per prioritzar la càrrega de treball del teu equip de compliment entre les coincidències sense revisar.
3. Ajusta els llindars segons el teu apetit pel risc:
   • Llindar de puntuació de coincidència més baix → Més coincidències es consideren sense revisar
   • Llindar d’aprovació més baix → Més sessions autoaprovades
   • Llindar de revisió més baix → Més sessions autorebutjades
4. Documenta les teves decisions — Quan revisis manualment les coincidències, registra per què has aprovat o escalat en funció tant de la confiança en la coincidència com dels factors de risc.
5. Monitora les tendències — Fes un seguiment de la distribució de coincidències de la teva organització tant per puntuació de coincidència com per nivell de risc per identificar patrons.