AML-Übereinstimmungswert: Formel für Identitätskonfidenz

⚠️ Wichtig: Der Übereinstimmungswert bestimmt die Klassifizierung einzelner Treffer, NICHT den endgültigen AML-Status. Der endgültige AML-Status (Genehmigt/In Prüfung/Abgelehnt) wird durch den Risiko-Score von Treffern bestimmt, die nicht falsch positiv sind.

​

Übersicht

​

Übereinstimmungswert vs. Risiko-Score

​

Wie der Übereinstimmungswert den Prüfstatus bestimmt

Standard-Schwellenwert: 93%

• Treffer mit Wert 85 → Falsch positiv (automatisch verworfen)
• Treffer mit Wert 95 → Nicht geprüft (erfordert Prüfung, Risiko-Score bestimmt die Dringlichkeit)

​

Erläuterung der Prüfstatus

​

Wie der Übereinstimmungswert berechnet wird

​

Schritt 1: Berechnung des Basiswerts

Base Score = (Name Score × Name Weight) + (DOB Score × DOB Weight) + (Country Score × Country Weight)

Hinweis: Die Gewichtungen müssen in der Summe immer 100% ergeben.

​

Schritt 2: „Golden Key“-Logik für Dokumentennummern

​

Details zum Scoring der Komponenten

​

Namensähnlichkeit (0-100)

• Tipp- und Rechtschreibfehlern
• Unterschieden in der Wortreihenfolge („John Smith“ vs. „Smith, John“)
• Variationen bei zweiten Vornamen („Robert J. Smith“ vs. „Robert James Smith“)
• Längenunterschieden

​

Scoring des Geburtsdatums

Wichtig: Wenn der Treffer nur ein Jahr enthält (z. B. „1974“), zählt die Übereinstimmung dieses Jahres als volle Übereinstimmung, da dies die gesamten zur Verifizierung verfügbaren Informationen sind.

​

Scoring von Land/Staatsangehörigkeit

• ISO-Alpha-2-Codes (ES)
• ISO-Alpha-3-Codes (ESP)
• Vollständigen Ländernamen (Spanien)

​

Score-Normalisierung (Neugewichtung)

​

Beispiel: Reines Namens-Screening

​

Beispiel: Fehlendes Land beim Treffer

​

Konfigurationsoptionen

​

Schwellenwert für den Übereinstimmungswert

​

Gewichtungen (müssen in Summe 100 ergeben)

​

API-Anfragebeispiel

{
  "full_name": "John Doe",
  "date_of_birth": "1990-01-01",
  "nationality": "USA",
  "document_number": "SAMPLE-DOC-12345",
  "aml_name_weight": 60,
  "aml_dob_weight": 25,
  "aml_country_weight": 15,
  "aml_match_score_threshold": 93
}

​

Antwort: Score-Aufschlüsselung

• match_score — Der berechnete Übereinstimmungswert (0-100)
• risk_score — Der berechnete Risiko-Score (0-100) - siehe Risiko-Score
• review_status — „falsch positiv“ oder „nicht geprüft“ basierend auf dem Schwellenwert für den Übereinstimmungswert
• score_breakdown — Detaillierte Aufschlüsselung der Berechnung des Übereinstimmungswerts

{
  "caption": "David Sanchez",
  "match_score": 95,
  "risk_score": 65.5,
  "review_status": "Unreviewed",
  "score_breakdown": {
    "name_score": 95,
    "name_weight": 60,
    "name_weight_normalized": 70.59,
    "name_contribution": 67.06,
    "dob_score": 100,
    "dob_weight": 25,
    "dob_weight_normalized": 29.41,
    "dob_contribution": 29.41,
    "country_score": 0,
    "country_weight": 15,
    "country_weight_normalized": 0,
    "country_contribution": 0,
    "document_number_match_type": "NEUTRAL",
    "document_number_effect": "No document number provided for screening",
    "total_score": 95
  }
}

​

Vollständiger Ablauf: Vom Übereinstimmungswert zum endgültigen AML-Status

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           AML SCREENING FLOW                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                             │
│  1. RETRIEVE MATCHES FROM WATCHLISTS                                        │
│     └── All matches with score ≥ 75% are included                           │
│                                                                             │
│  2. CALCULATE MATCH SCORE FOR EACH MATCH                                    │
│     Match Score = (Name × W1) + (DOB × W2) + (Country × W3)                │
│     + Golden Key document number logic                                      │
│                                                                             │
│  3. CLASSIFY MATCHES BY MATCH SCORE (Match Score Threshold = 93)           │
│     ├── Match Score < 93 → FALSE POSITIVE (excluded from risk assessment)  │
│     └── Match Score ≥ 93 → UNREVIEWED (included in risk assessment)        │
│                                                                             │
│  4. CALCULATE RISK SCORE FOR NON-FALSE-POSITIVE MATCHES                     │
│     Risk Score = (Country × 30%) + (Category × 50%) + (Criminal × 20%)     │
│                                                                             │
│  5. DETERMINE FINAL AML STATUS (based on highest risk score)               │
│     ├── Highest Risk Score < approve_threshold → APPROVED                   │
│     ├── Highest Risk Score ≤ review_threshold → IN REVIEW                   │
│     └── Highest Risk Score > review_threshold → DECLINED                    │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

​

Berechnungsbeispiele

​

Beispiel 1: Starke Übereinstimmung → Nicht geprüft

• Name: “Robert J. Smith”
• Geburtsdatum: “1985-03-15”
• Land: “US”

• Name: “Robert James Smith”
• Geburtsdatum: “1985”
• Land: “United States”

1. Namensbewertung: 90% (unscharfe Übereinstimmung)
2. Geburtsdatums-Score: 100% (Treffer enthält nur das Jahr, Jahr stimmt überein)
3. Länder-Score: 100% (exakte Übereinstimmung)

Match Score = (90 × 0.60) + (100 × 0.25) + (100 × 0.15)
            = 54 + 25 + 15
            = 94

​

Beispiel 2: Schwache Übereinstimmung → Falsch positiv

• Name: “John Smith”
• Geburtsdatum: “1990-05-20”
• Land: “US”

• Name: “Johnny Smithson”
• Geburtsdatum: “1975”
• Land: “Canada”

1. Namensbewertung: 72% (schwache unscharfe Übereinstimmung)
2. Geburtsdatums-Score: -100% (Abzug für nicht übereinstimmendes Jahr)
3. Länder-Score: -50% (Abzug für nicht übereinstimmendes Land)

Match Score = (72 × 0.60) + (-100 × 0.25) + (-50 × 0.15)
            = 43.2 - 25 - 7.5
            = 10.7 → 11

​

Beispiel 3: Golden-Key-Überschreibung

• Name: “John D. Smith”
• Dokumentnummer: “A12345678”

• Name: “Jonathan David Smith”
• Dokumentnummer: “A12345678”

1. Basis-Score: ~70 (Name-Fuzzy-Match)
2. Dokumentnummer: ÜBEREINSTIMMUNG (exakte Übereinstimmung)

​

Prüfstatus verwalten

​

In der Konsole

1. Navigieren Sie zur AML-Übersicht der Sitzung
2. Klicken Sie auf einen bestimmten Treffer, um Details anzuzeigen
3. Verwenden Sie das Status-Dropdown, um den Prüfstatus zu ändern:
   • Bestätigte Übereinstimmung – Bestätigen Sie, dass es sich bei der Übereinstimmung um dieselbe Person handelt
   • Falsch positiv – Markieren Sie den Treffer als nicht übereinstimmend
   • Nicht eindeutig – Nicht feststellbar

​

Best Practices

1. Beginnen Sie mit dem Standard-Schwellenwert (93) – Dies bietet ein gutes Gleichgewicht zwischen dem Erfassen echter Treffer und dem Filtern falsch positiver Ergebnisse.
2. Senken Sie den Schwellenwert für Hochrisikoszenarien – Wenn Sie vorsichtiger vorgehen müssen, senken Sie den Schwellenwert für den Übereinstimmungswert, um mehr potenzielle Treffer zu erfassen.
3. Verwenden Sie Dokumentnummern, sofern verfügbar – Sie bieten die stärkste Identitätsbestätigung und können niedrige Übereinstimmungswerte überschreiben.
4. Überprüfen Sie die normalisierten Gewichtungen – Prüfen Sie die Felder für normalisierte Gewichtungen in der Score-Aufschlüsselung, um nachzuvollziehen, wie sich fehlende Daten auf den Score ausgewirkt haben.
5. Überwachen Sie die Raten falsch-positiver Ergebnisse – Wenn zu viele legitime Treffer als falsch positiv markiert werden, senken Sie den Schwellenwert.