> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.didit.me/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Puntuació de risc AML: fórmula de risc d'entitats

> Didit calcula la puntuació de risc AML a partir de factors de país, categoria i antecedents. Ajusta els llindars per automatitzar decisions.

La **Puntuació de risc** és una avaluació quantitativa que avalua **quin nivell de risc presenta una entitat que ha generat una coincidència AML**. Aquesta puntuació s'utilitza per determinar l'**estat final d'AML** (Aprovada/En revisió/Rebutjada) basant-se en la puntuació de risc més alta d'entre totes les coincidències que no siguin falsos positius.

> ⚠️ **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](https://docs.didit.me/ca/core-technology/aml-screening/aml-match-score.md).

## Resum

Cada coincidència AML rep una **puntuació de risc de 0 a 100**, calculada combinant tres factors de risc clau. Aquesta puntuació respon a la pregunta: **«Si es tracta d'una coincidència real, quin nivell de risc presenta aquesta entitat?»**

### Puntuació de risc i puntuació de coincidència

| Aspecte | Puntuació de coincidència | Puntuació de risc |
| - | - | - |
| **Pregunta** | És la mateixa persona? | Quin nivell de risc presenta aquesta entitat? |
| **Finalitat** | Classificar coincidències com a Fals positiu o No revisat | Determinar l'estat final d'AML |
| **Factors** | Nom, data de naixement, país, número de document | País, Categoria, Antecedents penals |
| **S'aplica a** | Totes les coincidències | Només a les coincidències que no siguin falsos positius |

***

## Com determina la puntuació de risc l'estat final d'AML

L'estat final d'AML es determina per la **puntuació de risc més alta** d'entre totes les coincidències que NO estiguin classificades com a Fals positiu:

| Puntuació de risc més alta | Estat final d'AML |
| - | - |
| Puntuació per sota del llindar d'aprovació | **Aprovada** |
| Puntuació entre els llindars d'aprovació i de revisió | **En revisió** |
| Puntuació per sobre del llindar de revisió | **Rebutjada** |

> **Llindars per defecte:**
>
> * Llindar d'aprovació: 80
> * Llindar de revisió: 100

**Exemple:** Amb els llindars per defecte:

* 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

La puntuació de risc global es calcula mitjançant una mitjana ponderada:

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

| Component | Pes | Descripció |
| - | - | - |
| **País** | 30% | Avaluació del risc geogràfic basada en factors AML/CFT |
| **Categoria** | 50% | Nivell de risc basat en el tipus d'inclusió a la llista de vigilància |
| **Antecedents penals** | 20% | Risc derivat d'antecedents penals i condemnes |

***

## Nivells de risc

A partir de la puntuació de risc calculada, les entitats es classifiquen en tres nivells de risc:

| Nivell de risc | Rang de puntuació | Descripció |
| - | - | - |
| 🟢 **Risc baix** | \< 30 | Preocupació mínima de compliment, diligència deguda estàndard |
| 🟡 **Risc mitjà** | 30 – 49 | Preocupació elevada, es recomana diligència deguda reforçada |
| 🔴 **Risc alt** | ≥ 50 | Preocupació significativa, es requereix una investigació exhaustiva |

***

## Detalls de la puntuació dels components

### Puntuació del país (ponderació del 30%)

La puntuació de país reflecteix el risc inherent d'AML/CFT associat a una jurisdicció. Entre els factors s'inclouen:

* 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

**Rang de puntuació:** 0-100 (més alt = més risc)

> **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

| País | Codi | Puntuació de risc | Nivell de risc |
| - | - | - | - |
| 🇮🇷 Iran | `IR` | 81.66 | 🔴 Alt |
| 🇰🇵 Corea del Nord | `KP` | 78.20 | 🔴 Alt |
| 🇲🇲 Myanmar | `MM` | 75.09 | 🔴 Alt |
| 🇦🇫 Afganistan | `AF` | 74.63 | 🔴 Alt |
| 🇸🇾 Síria | `SY` | 74.49 | 🔴 Alt |
| 🇭🇹 Haití | `HT` | 74.30 | 🔴 Alt |
| 🇨🇩 República Democràtica del Congo | `CD` | 71.66 | 🔴 Alt |
| 🇷🇺 Rússia | `RU` | 71.25 | 🔴 Alt |
| 🇻🇪 Veneçuela | `VE` | 71.09 | 🔴 Alt |
| 🇸🇸 Sudan del Sud | `SS` | 70.77 | 🔴 Alt |
| 🇾🇪 Iemen | `YE` | 68.40 | 🔴 Alt |
| 🇱🇧 Líban | `LB` | 67.76 | 🔴 Alt |
| 🇸🇴 Somàlia | `SO` | 65.38 | 🔴 Alt |
| 🇲🇱 Mali | `ML` | 62.78 | 🔴 Alt |
| 🇱🇾 Líbia | `LY` | 61.96 | 🔴 Alt |
| 🇲🇿 Moçambic | `MZ` | 57.15 | 🔴 Alt |
| 🇧🇮 Burundi | `BI` | 56.48 | 🔴 Alt |
| 🇵🇭 Filipines | `PH` | 56.44 | 🔴 Alt |
| 🇬🇼 Guinea Bissau | `GW` | 55.99 | 🔴 Alt |
| 🇰🇪 Kenya | `KE` | 55.49 | 🔴 Alt |
| 🇽🇰 Kosovo | `XK` | 55.49 | 🔴 Alt |
| 🇪🇷 Eritrea | `ER` | 54.72 | 🔴 Alt |
| 🇵🇸 Estat de Palestina | `PS` | 54.41 | 🔴 Alt |
| 🇳🇬 Nigèria | `NG` | 54.40 | 🔴 Alt |
| 🇻🇳 Vietnam | `VN` | 54.24 | 🔴 Alt |
| 🇮🇶 Iraq | `IQ` | 54.15 | 🔴 Alt |
| 🇹🇿 Tanzània | `TZ` | 53.22 | 🔴 Alt |
| 🇭🇷 Croàcia | `HR` | 53.03 | 🔴 Alt |
| 🇩🇿 Algèria | `DZ` | 52.28 | 🔴 Alt |
| 🇵🇦 Panamà | `PA` | 52.28 | 🔴 Alt |
| 🇨🇮 Costa d'Ivori | `CI` | 51.61 | 🔴 Alt |
| 🇨🇲 Camerun | `CM` | 51.35 | 🔴 Alt |
| 🇨🇫 República Centreafricana | `CF` | 50.98 | 🔴 Alt |
| 🇸🇩 Sudan | `SD` | 49.52 | 🔴 Alt |
| 🇦🇴 Angola | `AO` | 49.47 | 🟡 Mitjà |
| 🇳🇮 Nicaragua | `NI` | 49.07 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇹 Trinitat i Tobago | `TT` | 48.45 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇫 Burkina Faso | `BF` | 47.94 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇷 Turquia | `TR` | 47.93 | 🟡 Mitjà |
| 🇻🇺 Vanuatu | `VU` | 47.93 | 🟡 Mitjà |
| 🇳🇪 Níger | `NE` | 47.02 | 🟡 Mitjà |
| 🇬🇹 Guatemala | `GT` | 47.01 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇦 Bòsnia i Hercegovina | `BA` | 46.75 | 🟡 Mitjà |
| 🇺🇬 Uganda | `UG` | 46.67 | 🟡 Mitjà |
| 🇿🇦 Sud-àfrica | `ZA` | 46.60 | 🟡 Mitjà |
| 🇺🇦 Ucraïna | `UA` | 46.43 | 🟡 Mitjà |
| 🇨🇳 Xina | `CN` | 45.92 | 🟡 Mitjà |
| 🇨🇺 Cuba | `CU` | 45.89 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇬 Bulgària | `BG` | 45.70 | 🟡 Mitjà |
| 🇦🇪 Emirats Àrabs Units | `AE` | 45.39 | 🟡 Mitjà |
| 🇿🇼 Zimbàbue | `ZW` | 45.37 | 🟡 Mitjà |
| 🇦🇱 Albània | `AL` | 45.34 | 🟡 Mitjà |
| 🇯🇲 Jamaica | `JM` | 45.11 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇧 Barbados | `BB` | 45.04 | 🟡 Mitjà |
| 🇬🇳 Guinea | `GN` | 44.80 | 🟡 Mitjà |
| 🇸🇽 Sint Maarten | `SX` | 44.79 | 🟡 Mitjà |
| 🇱🇷 Libèria | `LR` | 44.66 | 🟡 Mitjà |
| 🇷🇸 Sèrbia | `RS` | 44.26 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇪 Montenegro | `ME` | 43.47 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇨 Mònaco | `MC` | 43.13 | 🟡 Mitjà |
| 🇪🇹 Etiòpia | `ET` | 42.85 | 🟡 Mitjà |
| 🇩🇯 Djibouti | `DJ` | 41.96 | 🟡 Mitjà |
| 🇳🇦 Namíbia | `NA` | 41.83 | 🟡 Mitjà |
| 🇱🇦 Laos | `LA` | 41.73 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇳 Tunísia | `TN` | 41.35 | 🟡 Mitjà |
| 🇬🇮 Gibraltar | `GI` | 41.21 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇾 Bielorússia | `BY` | 41.17 | 🟡 Mitjà |
| 🇬🇾 Guyana | `GY` | 40.75 | 🟡 Mitjà |
| 🇰🇲 Comores | `KM` | 40.50 | 🟡 Mitjà |
| 🇨🇼 Curaçao | `CW` | 39.88 | 🟡 Mitjà |
| 🇵🇰 Pakistan | `PK` | 39.49 | 🟡 Mitjà |
| 🇸🇱 Sierra Leone | `SL` | 39.44 | 🟡 Mitjà |
| 🇸🇷 Surinam | `SR` | 39.38 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇰 Macedònia del Nord | `MK` | 39.14 | 🟡 Mitjà |
| 🇦🇿 Azerbaidjan | `AZ` | 38.69 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇩 Txad | `TD` | 38.54 | 🟡 Mitjà |
| 🇰🇮 Kiribati | `KI` | 37.94 | 🟡 Mitjà |
| 🇰🇭 Cambodja | `KH` | 37.90 | 🟡 Mitjà |
| 🇬🇶 Guinea Equatorial | `GQ` | 37.90 | 🟡 Mitjà |
| 🇸🇨 Seychelles | `SC` | 37.60 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇩 Moldàvia | `MD` | 37.54 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇿 Belize | `BZ` | 37.48 | 🟡 Mitjà |
| 🇭🇰 Hong Kong | `HK` | 37.47 | 🟡 Mitjà |
| 🇨🇴 Colòmbia | `CO` | 37.26 | 🟡 Mitjà |
| 🇵🇬 Papua Nova Guinea | `PG` | 37.20 | 🟡 Mitjà |
| 🇸🇿 Eswatini | `SZ` | 37.00 | 🟡 Mitjà |
| 🇦🇬 Antigua i Barbuda | `AG` | 36.74 | 🟡 Mitjà |
| 🇻🇬 Illes Verges Britàniques | `VG` | 36.70 | 🟡 Mitjà |
| 🇸🇹 São Tomé i Príncipe | `ST` | 36.64 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇯 Benín | `BJ` | 36.60 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇻 Maldives | `MV` | 36.20 | 🟡 Mitjà |
| 🇱🇨 Santa Llúcia | `LC` | 36.18 | 🟡 Mitjà |
| 🇰🇳 Saint Kitts i Nevis | `KN` | 36.03 | 🟡 Mitjà |
| 🇫🇲 Micronèsia | `FM` | 35.97 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇻 Tuvalu | `TV` | 35.94 | 🟡 Mitjà |
| 🇨🇬 Congo | `CG` | 35.92 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇯 Tadjikistan | `TJ` | 35.90 | 🟡 Mitjà |
| 🇸🇳 Senegal | `SN` | 35.88 | 🟡 Mitjà |
| 🇵🇾 Paraguai | `PY` | 35.77 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇭 Tailàndia | `TH` | 35.71 | 🟡 Mitjà |
| 🇼🇸 Samoa | `WS` | 35.68 | 🟡 Mitjà |
| 🇬🇦 Gabon | `GA` | 35.54 | 🟡 Mitjà |
| 🇪🇨 Equador | `EC` | 35.29 | 🟡 Mitjà |
| 🇭🇳 Hondures | `HN` | 35.28 | 🟡 Mitjà |
| 🇸🇻 El Salvador | `SV` | 35.15 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇽 Mèxic | `MX` | 35.01 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇬 Togo | `TG` | 35.01 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇷 Brasil | `BR` | 34.94 | 🟡 Mitjà |
| 🇬🇩 Grenada | `GD` | 34.87 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇲 Turkmenistan | `TM` | 34.75 | 🟡 Mitjà |
| 🇦🇷 Argentina | `AR` | 34.71 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇬 Madagascar | `MG` | 34.67 | 🟡 Mitjà |
| 🇸🇮 Eslovènia | `SI` | 34.62 | 🟡 Mitjà |
| 🇳🇵 Nepal | `NP` | 34.60 | 🟡 Mitjà |
| 🇰🇬 Kirguizistan | `KG` | 34.54 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇱 Timor Oriental | `TL` | 34.50 | 🟡 Mitjà |
| 🇮🇩 Indonèsia | `ID` | 34.44 | 🟡 Mitjà |
| 🇬🇭 Ghana | `GH` | 34.18 | 🟡 Mitjà |
| 🇦🇮 Anguilla | `AI` | 34.17 | 🟡 Mitjà |
| 🇻🇨 Saint Vincent i les Grenadines | `VC` | 34.08 | 🟡 Mitjà |
| 🇨🇷 Costa Rica | `CR` | 33.84 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇴 Bolívia | `BO` | 33.75 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇸 Les Bahames | `BS` | 33.48 | 🟡 Mitjà |
| 🇩🇲 Dominica | `DM` | 33.16 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇴 Tonga | `TO` | 33.13 | 🟡 Mitjà |
| 🇪🇭 Sàhara Occidental | `EH` | 33.03 | 🟡 Mitjà |
| 🇵🇪 Perú | `PE` | 32.99 | 🟡 Mitjà |
| 🇰🇾 Illes Caiman | `KY` | 32.89 | 🟡 Mitjà |
| 🇨🇾 Xipre | `CY` | 32.74 | 🟡 Mitjà |
| 🇦🇲 Armènia | `AM` | 32.69 | 🟡 Mitjà |
| 🇨🇻 Cap Verd | `CV` | 32.61 | 🟡 Mitjà |
| 🇳🇺 Niue | `NU` | 32.38 | 🟡 Mitjà |
| 🇵🇼 Palau | `PW` | 32.18 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇾 Malàisia | `MY` | 32.16 | 🟡 Mitjà |
| 🇸🇧 Illes Salomó | `SB` | 32.08 | 🟡 Mitjà |
| 🇮🇳 Índia | `IN` | 32.02 | 🟡 Mitjà |
| 🇮🇱 Israel | `IL` | 31.77 | 🟡 Mitjà |
| 🇬🇲 Gàmbia | `GM` | 31.70 | 🟡 Mitjà |
| 🇦🇼 Aruba | `AW` | 31.64 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇸 Montserrat | `MS` | 31.63 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇭 Bahrain | `BH` | 31.61 | 🟡 Mitjà |
| 🇰🇼 Kuwait | `KW` | 31.52 | 🟡 Mitjà |
| 🇱🇸 Lesotho | `LS` | 31.50 | 🟡 Mitjà |
| 🇩🇴 República Dominicana | `DO` | 31.28 | 🟡 Mitjà |
| 🇪🇬 Egipte | `EG` | 31.17 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇭 Illes Marshall | `MH` | 31.11 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇷 Mauritània | `MR` | 31.08 | 🟡 Mitjà |
| 🇹🇨 Illes Turks i Caicos | `TC` | 31.08 | 🟡 Mitjà |
| 🇧🇩 Bangla Desh | `BD` | 30.99 | 🟡 Mitjà |
| 🇫🇯 Fiji | `FJ` | 30.88 | 🟡 Mitjà |
| 🇳🇷 Nauru | `NR` | 30.84 | 🟡 Mitjà |
| 🇺🇿 Uzbekistan | `UZ` | 30.78 | 🟡 Mitjà |
| 🇱🇰 Sri Lanka | `LK` | 30.67 | 🟡 Mitjà |
| 🇲🇦 Marroc | `MA` | 30.03 | 🟡 Mitjà |
| 🇯🇴 Jordània | `JO` | 29.73 | 🟢 Baix |
| 🇲🇺 Maurici | `MU` | 29.73 | 🟢 Baix |
| 🇬🇪 Geòrgia | `GE` | 29.40 | 🟢 Baix |
| 🇰🇿 Kazakhstan | `KZ` | 28.92 | 🟢 Baix |
| 🇸🇰 Eslovàquia | `SK` | 28.88 | 🟢 Baix |
| 🇲🇳 Mongòlia | `MN` | 28.82 | 🟢 Baix |
| 🇷🇼 Ruanda | `RW` | 28.82 | 🟢 Baix |
| 🇲🇼 Malawi | `MW` | 28.76 | 🟢 Baix |
| 🇭🇺 Hongria | `HU` | 28.70 | 🟢 Baix |
| 🇷🇴 Romania | `RO` | 28.62 | 🟢 Baix |
| 🇲🇹 Malta | `MT` | 28.46 | 🟢 Baix |
| 🇸🇦 Aràbia Saudita | `SA` | 28.32 | 🟢 Baix |
| 🇿🇲 Zàmbia | `ZM` | 28.16 | 🟢 Baix |
| 🇨🇰 Illes Cook | `CK` | 28.13 | 🟢 Baix |
| 🇵🇱 Polònia | `PL` | 28.13 | 🟢 Baix |
| 🇴🇲 Oman | `OM` | 27.90 | 🟢 Baix |
| 🇹🇼 Taiwan | `TW` | 27.90 | 🟢 Baix |
| 🇨🇱 Xile | `CL` | 27.74 | 🟢 Baix |
| 🇧🇹 Bhutan | `BT` | 27.70 | 🟢 Baix |
| 🇮🇹 Itàlia | `IT` | 27.66 | 🟢 Baix |
| 🇧🇼 Botswana | `BW` | 27.50 | 🟢 Baix |
| 🇧🇶 Països Baixos del Carib | `BQ` | 27.23 | 🟢 Baix |
| 🇳🇱 Països Baixos | `NL` | 27.23 | 🟢 Baix |
| 🇬🇷 Grècia | `GR` | 26.70 | 🟢 Baix |
| 🇮🇲 Illa de Man | `IM` | 26.69 | 🟢 Baix |
| 🇻🇮 Illes Verges dels Estats Units | `VI` | 26.64 | 🟢 Baix |
| 🇮🇪 Irlanda | `IE` | 25.95 | 🟢 Baix |
| 🇪🇸 Espanya | `ES` | 25.71 | 🟢 Baix |
| 🇨🇿 República Txeca | `CZ` | 25.46 | 🟢 Baix |
| 🇧🇪 Bèlgica | `BE` | 25.38 | 🟢 Baix |
| 🇸🇬 Singapur | `SG` | 25.31 | 🟢 Baix |
| 🇺🇸 Estats Units | `US` | 25.22 | 🟢 Baix |
| 🇱🇻 Letònia | `LV` | 25.16 | 🟢 Baix |
| 🇲🇴 Macau | `MO` | 25.07 | 🟢 Baix |
| 🇨🇦 Canadà | `CA` | 24.95 | 🟢 Baix |
| 🇬🇧 Regne Unit | `GB` | 24.79 | 🟢 Baix |
| 🇶🇦 Qatar | `QA` | 24.70 | 🟢 Baix |
| 🇨🇭 Suïssa | `CH` | 24.51 | 🟢 Baix |
| 🇲🇵 Illes Mariannes del Nord | `MP` | 24.19 | 🟢 Baix |
| 🇦🇸 Samoa Americana | `AS` | 24.10 | 🟢 Baix |
| 🇬🇺 Guam | `GU` | 24.10 | 🟢 Baix |
| 🇯🇵 Japó | `JP` | 23.94 | 🟢 Baix |
| 🇩🇪 Alemanya | `DE` | 23.52 | 🟢 Baix |
| 🇰🇷 Corea del Sud | `KR` | 23.48 | 🟢 Baix |
| 🇱🇺 Luxemburg | `LU` | 23.41 | 🟢 Baix |
| 🇵🇹 Portugal | `PT` | 23.40 | 🟢 Baix |
| 🇱🇮 Liechtenstein | `LI` | 23.23 | 🟢 Baix |
| 🇦🇩 Andorra | `AD` | 22.55 | 🟢 Baix |
| 🇦🇹 Àustria | `AT` | 22.38 | 🟢 Baix |
| 🇻🇦 Santa Seu | `VA` | 22.17 | 🟢 Baix |
| 🇦🇺 Austràlia | `AU` | 22.12 | 🟢 Baix |
| 🇵🇷 Puerto Rico | `PR` | 22.11 | 🟢 Baix |
| 🇱🇹 Lituània | `LT` | 22.08 | 🟢 Baix |
| 🇺🇾 Uruguai | `UY` | 22.06 | 🟢 Baix |
| 🇧🇲 Bermudes | `BM` | 21.85 | 🟢 Baix |
| 🇫🇷 França | `FR` | 21.71 | 🟢 Baix |
| 🇧🇳 Brunei | `BN` | 21.40 | 🟢 Baix |
| 🇪🇪 Estònia | `EE` | 21.37 | 🟢 Baix |
| 🇫🇰 Illes Malvines | `FK` | 21.20 | 🟢 Baix |
| 🇸🇭 Santa Helena | `SH` | 21.20 | 🟢 Baix |
| 🇬🇫 Guaiana Francesa | `GF` | 21.05 | 🟢 Baix |
| 🇵🇫 Polinèsia Francesa | `PF` | 21.05 | 🟢 Baix |
| 🇬🇵 Guadalupe | `GP` | 21.05 | 🟢 Baix |
| 🇲🇶 Martinica | `MQ` | 21.05 | 🟢 Baix |
| 🇳🇨 Nova Caledònia | `NC` | 21.05 | 🟢 Baix |
| 🇧🇱 Saint-Barthélemy | `BL` | 21.05 | 🟢 Baix |
| 🇲🇫 Saint-Martin | `MF` | 21.05 | 🟢 Baix |
| 🇵🇲 Saint-Pierre i Miquelon | `PM` | 21.05 | 🟢 Baix |
| 🇼🇫 Wallis i Futuna | `WF` | 21.05 | 🟢 Baix |
| 🇮🇸 Islàndia | `IS` | 21.04 | 🟢 Baix |
| 🇬🇱 Grenlàndia | `GL` | 19.43 | 🟢 Baix |
| 🇳🇿 Nova Zelanda | `NZ` | 19.19 | 🟢 Baix |
| 🇹🇰 Tokelau | `TK` | 19.18 | 🟢 Baix |
| 🇸🇲 San Marino | `SM` | 19.10 | 🟢 Baix |
| 🇸🇪 Suècia | `SE` | 18.85 | 🟢 Baix |
| 🇩🇰 Dinamarca | `DK` | 18.46 | 🟢 Baix |
| 🇫🇴 Illes Fèroe | `FO` | 18.46 | 🟢 Baix |
| 🇫🇮 Finlàndia | `FI` | 18.01 | 🟢 Baix |
| 🇳🇴 Noruega | `NO` | 17.62 | 🟢 Baix |

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

***

### Puntuació de la categoria (ponderació del 50%)

La puntuació de categoria reflecteix el nivell de risc inherent segons el tipus de llista de vigilància en què apareix l'entitat. Aquest és el component amb **més pes** perquè el tipus de llista indica directament el risc regulatori i de compliment.

| Categoria | Puntuació | Descripció |
| - | - | - |
| **Sancions** | 100 | Inclòs en llistes de sancions internacionals (OFAC, ONU, UE, etc.) |
| **PEP** | 100 | Persona políticament exposada (classificació general) |
| **PEP Nivell 1** | 100 | Caps d'estat, alts càrrecs governamentals, jutges de tribunals suprems |
| **Advertències i regulació** | 95 | Advertències regulatòries, accions d'execució |
| **Insolvència** | 80 | Fallida, procediments de liquidació |
| **PEP Nivell 2** | 80 | Membres del parlament, oficials militars d'alt rang, ambaixadors |
| **SIE** | 75 | Empresa influenciada per l'estat — empreses amb vincles governamentals |
| **SIP** | 75 | Persona influenciada per l'estat — persones amb influència governamental |
| **PEP Nivell 3** | 70 | Càrrecs de governs regionals, alcaldes locals, jutges |
| **Idoneïtat i integritat** | 65 | Avaluacions d'idoneïtat en serveis financers, revisions regulatòries |
| **Mitjans adversos** | 60 | Cobertura de notícies negatives relacionada amb delictes financers |
| **PEP de nivell 4** | 55 | Funcionaris de rang inferior, membres de partits polítics |
| **Persona empresària** | 55 | Figures empresarials d'alt perfil amb exposició potencial |
| **Empresa** | 40 | Entitats empresarials generals amb presència en llistes de vigilància |

> **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)

El component d'antecedents penals avalua qualsevol historial delictiu associat amb l'entitat.

| Estat penal | Puntuació | Descripció |
| - | - | - |
| **Condemnada per un tribunal** | 100 | L'entitat ha estat condemnada per una infracció penal |
| **Sanció penal executada** | 90 | S'han executat sancions o multes penals contra l'entitat |
| **Sense antecedents penals** | 0 | Sense historial delictiu conegut |

> **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)

| Configuració | Per defecte | Descripció |
| - | - | - |
| Llindar d'aprovació | 80 | Les puntuacions de risc inferiors a aquest valor donen lloc a l'estat **Aprovada** |
| Llindar de revisió | 100 | Les puntuacions de risc superiors a aquest valor donen lloc a l'estat **Rebutjada**. Les puntuacions intermèdies donen lloc a l'estat **En revisió**. |

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

| Configuració | Per defecte | Descripció |
| - | - | - |
| Llindar de puntuació de coincidència | 93 | Les puntuacions de coincidència inferiors a aquest valor es classifiquen com a **Fals positiu**. Només les coincidències que no són falsos positius s'inclouen en l'avaluació de risc. |

***

## 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

**Dades de la coincidència:**

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

**Càlcul de la puntuació de risc:**

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

**Resultat:** Puntuació de risc 74.50 → Nivell de risc de l'entitat: **Alt** 🔴

* 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

**Dades de la coincidència:**

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

**Càlcul de la puntuació de risc:**

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

**Resultat:** Puntuació de risc 91.38 → Nivell de risc de l'entitat: **Alt** 🔴

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

### Exemple 3: Entitat empresarial de baix risc

**Dades de la coincidència:**

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

**Càlcul de la puntuació de risc:**

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

**Resultat:** Puntuació de risc 27.44 → Nivell de risc de l'entitat: **Baix** 🟢

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

***

## Exemple de resposta de l'API

Cada coincidència a la resposta d'AML inclou totes dues puntuacions:

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

El resultat global d'AML inclou l'estat final basat en la puntuació de risc més alta:

```json theme={null}
{
  "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"
    }
  ]
}
```

En aquest exemple:

* 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

Pots actualitzar manualment l'estat de revisió de cada coincidència després de la classificació inicial:

| Estat | Descripció |
| - | - |
| **Sense revisar** | Estat inicial per a coincidències amb puntuació de coincidència ≥ llindar |
| **Fals positiu** | Estat inicial per a coincidències amb puntuació de coincidència \< llindar (o marcades manualment) |
| **Coincidència confirmada** | Verificada manualment com la mateixa persona |
| **No concloent** | No s'ha pogut determinar si es tracta de la mateixa persona |

> [!NOTE]
>
> ### **Consell:** Actualitza l'estat de revisió de la coincidència a la Console navegant a la visió general d'AML o fent clic als detalls d'una coincidència específica.

***

## 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.


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.