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# Puntuación de riesgo AML: fórmula de riesgo de la entidad

> Didit calcula la puntuación de riesgo AML según país, categoría y antecedentes penales. Ajusta los umbrales para automatizar decisiones AML.

La **Puntuación de riesgo** es una evaluación cuantitativa que mide **el nivel de riesgo de la entidad de una coincidencia AML**. Esta puntuación sirve para determinar el **estado AML final** (aprobado/en revisión/rechazado) a partir de la puntuación de riesgo más alta entre todas las coincidencias que no son falsos positivos.

> ⚠️ **Importante:** La puntuación de riesgo determina el **estado AML final**, NO la clasificación de cada coincidencia. Cada coincidencia se clasifica primero como falso positivo o sin revisar mediante la [puntuación de coincidencia](https://docs.didit.me/es/core-technology/aml-screening/aml-match-score.md).

## Descripción general

Cada coincidencia AML recibe una **puntuación de riesgo de 0 a 100**, que se calcula combinando tres factores de riesgo clave. Esta puntuación responde a la pregunta: **"Si es una coincidencia real, ¿qué nivel de riesgo tiene esta entidad?"**

### Puntuación de riesgo frente a puntuación de coincidencia

| Aspecto | Puntuación de coincidencia | Puntuación de riesgo |
| - | - | - |
| **Pregunta** | ¿Es la misma persona? | ¿Qué nivel de riesgo tiene esta entidad? |
| **Finalidad** | Clasificar las coincidencias como falso positivo o sin revisar | Determinar el estado AML final |
| **Factores** | Nombre, fecha de nacimiento, país, número de documento | País, categoría, antecedentes penales |
| **Se aplica a** | Todas las coincidencias | Solo las coincidencias que no son falsos positivos |

***

## Cómo determina la puntuación de riesgo el estado AML final

El estado AML final se determina según la **puntuación de riesgo más alta** entre todas las coincidencias que NO están clasificadas como falso positivo:

| Puntuación de riesgo más alta | Estado AML final |
| - | - |
| Puntuación por debajo del umbral de aprobación | **Aprobado** |
| Puntuación entre los umbrales de aprobación y de revisión | **En Revisión** |
| Puntuación por encima del umbral de revisión | **Rechazado** |

> **Umbrales predeterminados:**
>
> * Umbral de aprobación: 80
> * Umbral de revisión: 100

**Ejemplo:** con los umbrales predeterminados:

* Puntuación de riesgo más alta = 50 → **Aprobado** (riesgo bajo)
* Puntuación de riesgo más alta = 90 → **En Revisión** (riesgo medio, requiere revisión manual)
* Puntuación de riesgo más alta = 101 (imposible, pero >100) → **Rechazado** (riesgo alto)

***

## Fórmula de la puntuación de riesgo

La puntuación de riesgo global se calcula mediante una media ponderada:

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

| Componente | Peso | Descripción |
| - | - | - |
| **País** | 30% | Evaluación del riesgo geográfico según factores AML/CFT |
| **Categoría** | 50% | Nivel de riesgo según el tipo de inclusión en la lista de vigilancia |
| **Antecedentes penales** | 20% | Riesgo derivado del historial delictivo y las condenas |

***

## Niveles de riesgo

Según la puntuación de riesgo calculada, las entidades se clasifican en tres niveles de riesgo:

| Nivel de riesgo | Rango de puntuación | Descripción |
| - | - | - |
| 🟢 **Riesgo bajo** | \< 30 | Preocupación mínima en materia de cumplimiento, diligencia debida estándar |
| 🟡 **Riesgo medio** | 30 – 49 | Preocupación elevada, se recomienda diligencia debida reforzada |
| 🔴 **Riesgo alto** | ≥ 50 | Preocupación significativa, se requiere una investigación exhaustiva |

***

## Detalles de la puntuación por componente

### Puntuación de país (peso del 30%)

La puntuación de país refleja el riesgo inherente de AML/CFT asociado a una jurisdicción. Entre los factores se incluyen:

* Riesgos de blanqueo de capitales y financiación del terrorismo
* Cumplimiento de las recomendaciones del GAFI (FATF)
* Existencia de sanciones internacionales
* Índices de percepción de la corrupción
* Solidez del marco regulatorio

**Rango de puntuación:** 0-100 (más alto = más riesgo)

> **Nota:** Cuando una coincidencia está asociada a varios países, en el cálculo se usa la **puntuación de país más alta**.

#### Puntuaciones de riesgo por país

| País | Código | Puntuación de riesgo | Nivel de riesgo |
| - | - | - | - |
| 🇮🇷 Irán | `IR` | 81.66 | 🔴 Alto |
| 🇰🇵 Corea del Norte | `KP` | 78.20 | 🔴 Alto |
| 🇲🇲 Myanmar | `MM` | 75.09 | 🔴 Alto |
| 🇦🇫 Afganistán | `AF` | 74.63 | 🔴 Alto |
| 🇸🇾 Siria | `SY` | 74.49 | 🔴 Alto |
| 🇭🇹 Haití | `HT` | 74.30 | 🔴 Alto |
| 🇨🇩 República Democrática del Congo | `CD` | 71.66 | 🔴 Alto |
| 🇷🇺 Rusia | `RU` | 71.25 | 🔴 Alto |
| 🇻🇪 Venezuela | `VE` | 71.09 | 🔴 Alto |
| 🇸🇸 Sudán del Sur | `SS` | 70.77 | 🔴 Alto |
| 🇾🇪 Yemen | `YE` | 68.40 | 🔴 Alto |
| 🇱🇧 Líbano | `LB` | 67.76 | 🔴 Alto |
| 🇸🇴 Somalia | `SO` | 65.38 | 🔴 Alto |
| 🇲🇱 Malí | `ML` | 62.78 | 🔴 Alto |
| 🇱🇾 Libia | `LY` | 61.96 | 🔴 Alto |
| 🇲🇿 Mozambique | `MZ` | 57.15 | 🔴 Alto |
| 🇧🇮 Burundi | `BI` | 56.48 | 🔴 Alto |
| 🇵🇭 Filipinas | `PH` | 56.44 | 🔴 Alto |
| 🇬🇼 Guinea-Bisáu | `GW` | 55.99 | 🔴 Alto |
| 🇰🇪 Kenia | `KE` | 55.49 | 🔴 Alto |
| 🇽🇰 Kosovo | `XK` | 55.49 | 🔴 Alto |
| 🇪🇷 Eritrea | `ER` | 54.72 | 🔴 Alto |
| 🇵🇸 Estado de Palestina | `PS` | 54.41 | 🔴 Alto |
| 🇳🇬 Nigeria | `NG` | 54.40 | 🔴 Alto |
| 🇻🇳 Vietnam | `VN` | 54.24 | 🔴 Alto |
| 🇮🇶 Irak | `IQ` | 54.15 | 🔴 Alto |
| 🇹🇿 Tanzania | `TZ` | 53.22 | 🔴 Alto |
| 🇭🇷 Croacia | `HR` | 53.03 | 🔴 Alto |
| 🇩🇿 Argelia | `DZ` | 52.28 | 🔴 Alto |
| 🇵🇦 Panamá | `PA` | 52.28 | 🔴 Alto |
| 🇨🇮 Costa de Marfil | `CI` | 51.61 | 🔴 Alto |
| 🇨🇲 Camerún | `CM` | 51.35 | 🔴 Alto |
| 🇨🇫 República Centroafricana | `CF` | 50.98 | 🔴 Alto |
| 🇸🇩 Sudán | `SD` | 49.52 | 🔴 Alto |
| 🇦🇴 Angola | `AO` | 49.47 | 🟡 Medio |
| 🇳🇮 Nicaragua | `NI` | 49.07 | 🟡 Medio |
| 🇹🇹 Trinidad y Tobago | `TT` | 48.45 | 🟡 Medio |
| 🇧🇫 Burkina Faso | `BF` | 47.94 | 🟡 Medio |
| 🇹🇷 Turquía | `TR` | 47.93 | 🟡 Medio |
| 🇻🇺 Vanuatu | `VU` | 47.93 | 🟡 Medio |
| 🇳🇪 Níger | `NE` | 47.02 | 🟡 Medio |
| 🇬🇹 Guatemala | `GT` | 47.01 | 🟡 Medio |
| 🇧🇦 Bosnia y Herzegovina | `BA` | 46.75 | 🟡 Medio |
| 🇺🇬 Uganda | `UG` | 46.67 | 🟡 Medio |
| 🇿🇦 Sudáfrica | `ZA` | 46.60 | 🟡 Medio |
| 🇺🇦 Ucrania | `UA` | 46.43 | 🟡 Medio |
| 🇨🇳 China | `CN` | 45.92 | 🟡 Medio |
| 🇨🇺 Cuba | `CU` | 45.89 | 🟡 Medio |
| 🇧🇬 Bulgaria | `BG` | 45.70 | 🟡 Medio |
| 🇦🇪 Emiratos Árabes Unidos | `AE` | 45.39 | 🟡 Medio |
| 🇿🇼 Zimbabue | `ZW` | 45.37 | 🟡 Medio |
| 🇦🇱 Albania | `AL` | 45.34 | 🟡 Medio |
| 🇯🇲 Jamaica | `JM` | 45.11 | 🟡 Medio |
| 🇧🇧 Barbados | `BB` | 45.04 | 🟡 Medio |
| 🇬🇳 Guinea | `GN` | 44.80 | 🟡 Medio |
| 🇸🇽 Sint Maarten | `SX` | 44.79 | 🟡 Medio |
| 🇱🇷 Liberia | `LR` | 44.66 | 🟡 Medio |
| 🇷🇸 Serbia | `RS` | 44.26 | 🟡 Medio |
| 🇲🇪 Montenegro | `ME` | 43.47 | 🟡 Medio |
| 🇲🇨 Mónaco | `MC` | 43.13 | 🟡 Medio |
| 🇪🇹 Etiopía | `ET` | 42.85 | 🟡 Medio |
| 🇩🇯 Yibuti | `DJ` | 41.96 | 🟡 Medio |
| 🇳🇦 Namibia | `NA` | 41.83 | 🟡 Medio |
| 🇱🇦 Laos | `LA` | 41.73 | 🟡 Medio |
| 🇹🇳 Túnez | `TN` | 41.35 | 🟡 Medio |
| 🇬🇮 Gibraltar | `GI` | 41.21 | 🟡 Medio |
| 🇧🇾 Bielorrusia | `BY` | 41.17 | 🟡 Medio |
| 🇬🇾 Guyana | `GY` | 40.75 | 🟡 Medio |
| 🇰🇲 Comoras | `KM` | 40.50 | 🟡 Medio |
| 🇨🇼 Curazao | `CW` | 39.88 | 🟡 Medio |
| 🇵🇰 Pakistán | `PK` | 39.49 | 🟡 Medio |
| 🇸🇱 Sierra Leona | `SL` | 39.44 | 🟡 Medio |
| 🇸🇷 Surinam | `SR` | 39.38 | 🟡 Medio |
| 🇲🇰 Macedonia del Norte | `MK` | 39.14 | 🟡 Medio |
| 🇦🇿 Azerbaiyán | `AZ` | 38.69 | 🟡 Medio |
| 🇹🇩 Chad | `TD` | 38.54 | 🟡 Medio |
| 🇰🇮 Kiribati | `KI` | 37.94 | 🟡 Medio |
| 🇰🇭 Camboya | `KH` | 37.90 | 🟡 Medio |
| 🇬🇶 Guinea Ecuatorial | `GQ` | 37.90 | 🟡 Medio |
| 🇸🇨 Seychelles | `SC` | 37.60 | 🟡 Medio |
| 🇲🇩 Moldavia | `MD` | 37.54 | 🟡 Medio |
| 🇧🇿 Belice | `BZ` | 37.48 | 🟡 Medio |
| 🇭🇰 Hong Kong | `HK` | 37.47 | 🟡 Medio |
| 🇨🇴 Colombia | `CO` | 37.26 | 🟡 Medio |
| 🇵🇬 Papúa Nueva Guinea | `PG` | 37.20 | 🟡 Medio |
| 🇸🇿 Esuatini | `SZ` | 37.00 | 🟡 Medio |
| 🇦🇬 Antigua y Barbuda | `AG` | 36.74 | 🟡 Medio |
| 🇻🇬 Islas Vírgenes Británicas | `VG` | 36.70 | 🟡 Medio |
| 🇸🇹 Santo Tomé y Príncipe | `ST` | 36.64 | 🟡 Medio |
| 🇧🇯 Benín | `BJ` | 36.60 | 🟡 Medio |
| 🇲🇻 Maldivas | `MV` | 36.20 | 🟡 Medio |
| 🇱🇨 Santa Lucía | `LC` | 36.18 | 🟡 Medio |
| 🇰🇳 San Cristóbal y Nieves | `KN` | 36.03 | 🟡 Medio |
| 🇫🇲 Micronesia | `FM` | 35.97 | 🟡 Medio |
| 🇹🇻 Tuvalu | `TV` | 35.94 | 🟡 Medio |
| 🇨🇬 Congo | `CG` | 35.92 | 🟡 Medio |
| 🇹🇯 Tayikistán | `TJ` | 35.90 | 🟡 Medio |
| 🇸🇳 Senegal | `SN` | 35.88 | 🟡 Medio |
| 🇵🇾 Paraguay | `PY` | 35.77 | 🟡 Medio |
| 🇹🇭 Tailandia | `TH` | 35.71 | 🟡 Medio |
| 🇼🇸 Samoa | `WS` | 35.68 | 🟡 Medio |
| 🇬🇦 Gabón | `GA` | 35.54 | 🟡 Medio |
| 🇪🇨 Ecuador | `EC` | 35.29 | 🟡 Medio |
| 🇭🇳 Honduras | `HN` | 35.28 | 🟡 Medio |
| 🇸🇻 El Salvador | `SV` | 35.15 | 🟡 Medio |
| 🇲🇽 México | `MX` | 35.01 | 🟡 Medio |
| 🇹🇬 Togo | `TG` | 35.01 | 🟡 Medio |
| 🇧🇷 Brasil | `BR` | 34.94 | 🟡 Medio |
| 🇬🇩 Granada | `GD` | 34.87 | 🟡 Medio |
| 🇹🇲 Turkmenistán | `TM` | 34.75 | 🟡 Medio |
| 🇦🇷 Argentina | `AR` | 34.71 | 🟡 Medio |
| 🇲🇬 Madagascar | `MG` | 34.67 | 🟡 Medio |
| 🇸🇮 Eslovenia | `SI` | 34.62 | 🟡 Medio |
| 🇳🇵 Nepal | `NP` | 34.60 | 🟡 Medio |
| 🇰🇬 Kirguistán | `KG` | 34.54 | 🟡 Medio |
| 🇹🇱 Timor Oriental | `TL` | 34.50 | 🟡 Medio |
| 🇮🇩 Indonesia | `ID` | 34.44 | 🟡 Medio |
| 🇬🇭 Ghana | `GH` | 34.18 | 🟡 Medio |
| 🇦🇮 Anguila | `AI` | 34.17 | 🟡 Medio |
| 🇻🇨 San Vicente y las Granadinas | `VC` | 34.08 | 🟡 Medio |
| 🇨🇷 Costa Rica | `CR` | 33.84 | 🟡 Medio |
| 🇧🇴 Bolivia | `BO` | 33.75 | 🟡 Medio |
| 🇧🇸 Bahamas | `BS` | 33.48 | 🟡 Medio |
| 🇩🇲 Dominica | `DM` | 33.16 | 🟡 Medio |
| 🇹🇴 Tonga | `TO` | 33.13 | 🟡 Medio |
| 🇪🇭 Sáhara Occidental | `EH` | 33.03 | 🟡 Medio |
| 🇵🇪 Perú | `PE` | 32.99 | 🟡 Medio |
| 🇰🇾 Islas Caimán | `KY` | 32.89 | 🟡 Medio |
| 🇨🇾 Chipre | `CY` | 32.74 | 🟡 Medio |
| 🇦🇲 Armenia | `AM` | 32.69 | 🟡 Medio |
| 🇨🇻 Cabo Verde | `CV` | 32.61 | 🟡 Medio |
| 🇳🇺 Niue | `NU` | 32.38 | 🟡 Medio |
| 🇵🇼 Palaos | `PW` | 32.18 | 🟡 Medio |
| 🇲🇾 Malasia | `MY` | 32.16 | 🟡 Medio |
| 🇸🇧 Islas Salomón | `SB` | 32.08 | 🟡 Medio |
| 🇮🇳 India | `IN` | 32.02 | 🟡 Medio |
| 🇮🇱 Israel | `IL` | 31.77 | 🟡 Medio |
| 🇬🇲 Gambia | `GM` | 31.70 | 🟡 Medio |
| 🇦🇼 Aruba | `AW` | 31.64 | 🟡 Medio |
| 🇲🇸 Montserrat | `MS` | 31.63 | 🟡 Medio |
| 🇧🇭 Baréin | `BH` | 31.61 | 🟡 Medio |
| 🇰🇼 Kuwait | `KW` | 31.52 | 🟡 Medio |
| 🇱🇸 Lesoto | `LS` | 31.50 | 🟡 Medio |
| 🇩🇴 República Dominicana | `DO` | 31.28 | 🟡 Medio |
| 🇪🇬 Egipto | `EG` | 31.17 | 🟡 Medio |
| 🇲🇭 Islas Marshall | `MH` | 31.11 | 🟡 Medio |
| 🇲🇷 Mauritania | `MR` | 31.08 | 🟡 Medio |
| 🇹🇨 Islas Turcas y Caicos | `TC` | 31.08 | 🟡 Medio |
| 🇧🇩 Bangladés | `BD` | 30.99 | 🟡 Medio |
| 🇫🇯 Fiyi | `FJ` | 30.88 | 🟡 Medio |
| 🇳🇷 Nauru | `NR` | 30.84 | 🟡 Medio |
| 🇺🇿 Uzbekistán | `UZ` | 30.78 | 🟡 Medio |
| 🇱🇰 Sri Lanka | `LK` | 30.67 | 🟡 Medio |
| 🇲🇦 Marruecos | `MA` | 30.03 | 🟡 Medio |
| 🇯🇴 Jordania | `JO` | 29.73 | 🟢 Bajo |
| 🇲🇺 Mauricio | `MU` | 29.73 | 🟢 Bajo |
| 🇬🇪 Georgia | `GE` | 29.40 | 🟢 Bajo |
| 🇰🇿 Kazajistán | `KZ` | 28.92 | 🟢 Bajo |
| 🇸🇰 Eslovaquia | `SK` | 28.88 | 🟢 Bajo |
| 🇲🇳 Mongolia | `MN` | 28.82 | 🟢 Bajo |
| 🇷🇼 Ruanda | `RW` | 28.82 | 🟢 Bajo |
| 🇲🇼 Malaui | `MW` | 28.76 | 🟢 Bajo |
| 🇭🇺 Hungría | `HU` | 28.70 | 🟢 Bajo |
| 🇷🇴 Rumania | `RO` | 28.62 | 🟢 Bajo |
| 🇲🇹 Malta | `MT` | 28.46 | 🟢 Bajo |
| 🇸🇦 Arabia Saudita | `SA` | 28.32 | 🟢 Bajo |
| 🇿🇲 Zambia | `ZM` | 28.16 | 🟢 Bajo |
| 🇨🇰 Islas Cook | `CK` | 28.13 | 🟢 Bajo |
| 🇵🇱 Polonia | `PL` | 28.13 | 🟢 Bajo |
| 🇴🇲 Omán | `OM` | 27.90 | 🟢 Bajo |
| 🇹🇼 Taiwán | `TW` | 27.90 | 🟢 Bajo |
| 🇨🇱 Chile | `CL` | 27.74 | 🟢 Bajo |
| 🇧🇹 Bután | `BT` | 27.70 | 🟢 Bajo |
| 🇮🇹 Italia | `IT` | 27.66 | 🟢 Bajo |
| 🇧🇼 Botsuana | `BW` | 27.50 | 🟢 Bajo |
| 🇧🇶 Caribe Neerlandés | `BQ` | 27.23 | 🟢 Bajo |
| 🇳🇱 Países Bajos | `NL` | 27.23 | 🟢 Bajo |
| 🇬🇷 Grecia | `GR` | 26.70 | 🟢 Bajo |
| 🇮🇲 Isla de Man | `IM` | 26.69 | 🟢 Bajo |
| 🇻🇮 Islas Vírgenes de los EE. UU. | `VI` | 26.64 | 🟢 Bajo |
| 🇮🇪 Irlanda | `IE` | 25.95 | 🟢 Bajo |
| 🇪🇸 España | `ES` | 25.71 | 🟢 Bajo |
| 🇨🇿 República Checa | `CZ` | 25.46 | 🟢 Bajo |
| 🇧🇪 Bélgica | `BE` | 25.38 | 🟢 Bajo |
| 🇸🇬 Singapur | `SG` | 25.31 | 🟢 Bajo |
| 🇺🇸 Estados Unidos | `US` | 25.22 | 🟢 Bajo |
| 🇱🇻 Letonia | `LV` | 25.16 | 🟢 Bajo |
| 🇲🇴 Macao | `MO` | 25.07 | 🟢 Bajo |
| 🇨🇦 Canadá | `CA` | 24.95 | 🟢 Bajo |
| 🇬🇧 Reino Unido | `GB` | 24.79 | 🟢 Bajo |
| 🇶🇦 Catar | `QA` | 24.70 | 🟢 Bajo |
| 🇨🇭 Suiza | `CH` | 24.51 | 🟢 Bajo |
| 🇲🇵 Islas Marianas del Norte | `MP` | 24.19 | 🟢 Bajo |
| 🇦🇸 Samoa Americana | `AS` | 24.10 | 🟢 Bajo |
| 🇬🇺 Guam | `GU` | 24.10 | 🟢 Bajo |
| 🇯🇵 Japón | `JP` | 23.94 | 🟢 Bajo |
| 🇩🇪 Alemania | `DE` | 23.52 | 🟢 Bajo |
| 🇰🇷 Corea del Sur | `KR` | 23.48 | 🟢 Bajo |
| 🇱🇺 Luxemburgo | `LU` | 23.41 | 🟢 Bajo |
| 🇵🇹 Portugal | `PT` | 23.40 | 🟢 Bajo |
| 🇱🇮 Liechtenstein | `LI` | 23.23 | 🟢 Bajo |
| 🇦🇩 Andorra | `AD` | 22.55 | 🟢 Bajo |
| 🇦🇹 Austria | `AT` | 22.38 | 🟢 Bajo |
| 🇻🇦 Santa Sede | `VA` | 22.17 | 🟢 Bajo |
| 🇦🇺 Australia | `AU` | 22.12 | 🟢 Bajo |
| 🇵🇷 Puerto Rico | `PR` | 22.11 | 🟢 Bajo |
| 🇱🇹 Lituania | `LT` | 22.08 | 🟢 Bajo |
| 🇺🇾 Uruguay | `UY` | 22.06 | 🟢 Bajo |
| 🇧🇲 Bermudas | `BM` | 21.85 | 🟢 Bajo |
| 🇫🇷 Francia | `FR` | 21.71 | 🟢 Bajo |
| 🇧🇳 Brunéi | `BN` | 21.40 | 🟢 Bajo |
| 🇪🇪 Estonia | `EE` | 21.37 | 🟢 Bajo |
| 🇫🇰 Islas Malvinas | `FK` | 21.20 | 🟢 Bajo |
| 🇸🇭 Santa Elena | `SH` | 21.20 | 🟢 Bajo |
| 🇬🇫 Guayana Francesa | `GF` | 21.05 | 🟢 Bajo |
| 🇵🇫 Polinesia Francesa | `PF` | 21.05 | 🟢 Bajo |
| 🇬🇵 Guadalupe | `GP` | 21.05 | 🟢 Bajo |
| 🇲🇶 Martinica | `MQ` | 21.05 | 🟢 Bajo |
| 🇳🇨 Nueva Caledonia | `NC` | 21.05 | 🟢 Bajo |
| 🇧🇱 San Bartolomé | `BL` | 21.05 | 🟢 Bajo |
| 🇲🇫 San Martín | `MF` | 21.05 | 🟢 Bajo |
| 🇵🇲 San Pedro y Miquelón | `PM` | 21.05 | 🟢 Bajo |
| 🇼🇫 Wallis y Futuna | `WF` | 21.05 | 🟢 Bajo |
| 🇮🇸 Islandia | `IS` | 21.04 | 🟢 Bajo |
| 🇬🇱 Groenlandia | `GL` | 19.43 | 🟢 Bajo |
| 🇳🇿 Nueva Zelanda | `NZ` | 19.19 | 🟢 Bajo |
| 🇹🇰 Tokelau | `TK` | 19.18 | 🟢 Bajo |
| 🇸🇲 San Marino | `SM` | 19.10 | 🟢 Bajo |
| 🇸🇪 Suecia | `SE` | 18.85 | 🟢 Bajo |
| 🇩🇰 Dinamarca | `DK` | 18.46 | 🟢 Bajo |
| 🇫🇴 Islas Feroe | `FO` | 18.46 | 🟢 Bajo |
| 🇫🇮 Finlandia | `FI` | 18.01 | 🟢 Bajo |
| 🇳🇴 Noruega | `NO` | 17.62 | 🟢 Bajo |

233 países · Puntuaciones de riesgo basadas en factores AML/CFT

***

### Puntuación por categoría (peso del 50%)

La puntuación por categoría refleja el nivel de riesgo inherente según el tipo de lista de vigilancia en la que aparece la entidad. Es el componente con **mayor peso** porque el tipo de inclusión en la lista indica directamente el riesgo regulatorio y de cumplimiento.

| Categoría | Puntuación | Descripción |
| - | - | - |
| **Sanciones** | 100 | Incluido en listas de sanciones internacionales (OFAC, ONU, UE, etc.) |
| **PEP** | 100 | Persona expuesta políticamente (clasificación general) |
| **PEP Nivel 1** | 100 | Jefes de Estado, altos cargos del gobierno, jueces de tribunales supremos |
| **Advertencias y asuntos regulatorios** | 95 | Advertencias regulatorias, medidas coercitivas |
| **Insolvencia** | 80 | Procedimientos de quiebra o liquidación |
| **PEP Nivel 2** | 80 | Miembros del parlamento, altos mandos militares, embajadores |
| **SIE** | 75 | Empresa con influencia estatal (State-Influenced Enterprise): empresas con vínculos gubernamentales |
| **SIP** | 75 | Persona con influencia estatal (State-Influenced Person): personas influidas por el Estado |
| **PEP Nivel 3** | 70 | Funcionarios de gobiernos regionales, alcaldes, jueces |
| **Idoneidad y probidad** | 65 | Evaluaciones de idoneidad en servicios financieros, revisiones regulatorias |
| **Medios adversos** | 60 | Cobertura informativa negativa relacionada con delitos financieros |
| **PEP Nivel 4** | 55 | Funcionarios de menor rango, miembros de partidos políticos |
| **Empresario** | 55 | Figuras empresariales de alto perfil con posible exposición |
| **Empresa** | 40 | Entidades empresariales en general con presencia en listas de vigilancia |

> **Nota:** Cuando una coincidencia pertenece a varias categorías, se usa la **puntuación de categoría más alta**.

#### Niveles de riesgo por categoría

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  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                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

***

### Puntuación de antecedentes penales (ponderación del 20%)

El componente de antecedentes penales evalúa cualquier historial delictivo asociado a la entidad.

| Situación penal | Puntuación | Descripción |
| - | - | - |
| **Condenado por un tribunal** | 100 | La entidad ha sido condenada por un delito |
| **Sanción penal ejecutada** | 90 | A la entidad se le han ejecutado sanciones penales o multas |
| **Sin antecedentes penales** | 0 | No se conoce historial delictivo |

> **Nota:** Los antecedentes penales tienen un peso considerable pese a la asignación del 20%, porque una condena puede cambiar drásticamente el perfil de riesgo de una entidad.

***

## Opciones de configuración

### Umbrales de puntuación de riesgo (determinan el estado AML final)

| Configuración | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - |
| Umbral de aprobación | 80 | Las puntuaciones de riesgo por debajo de este valor obtienen el estado **Aprobado** |
| Umbral de revisión | 100 | Las puntuaciones de riesgo por encima de este valor obtienen el estado **Rechazado**. Las puntuaciones entre ambos umbrales obtienen el estado **En Revisión**. |

### Umbral de puntuación de coincidencia (determina la clasificación de los hits)

| Configuración | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - |
| Umbral de puntuación de coincidencia | 93 | Las puntuaciones de coincidencia por debajo de este valor clasifican los hits como **Falso positivo**. Solo los hits que no son falsos positivos se incluyen en la evaluación de riesgo. |

***

## Flujo completo: del análisis al estado 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                                         │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

***

## Ejemplos de cálculo

### Ejemplo 1: PEP de alto riesgo de un país sancionado

**Datos del hit:**

* País: Irán (puntuación: 81.66)
* Categoría: Sanciones (puntuación: 100)
* Antecedentes penales: ninguno (puntuación: 0)

**Cálculo de la puntuación de riesgo:**

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

**Resultado:** puntuación de riesgo 74.50 → nivel de riesgo de la entidad: **Alto** 🔴

* Si esta es la puntuación de riesgo más alta entre los hits sin revisar y los umbrales son los predeterminados (86/100):
* 74.50 \< 86 → estado AML final: **Aprobado** (la entidad presenta riesgo, pero está por debajo del umbral de revisión)

### Ejemplo 2: PEP Nivel 1 de un país de alto riesgo

**Datos del hit:**

* País: Rusia (puntuación: 71.25)
* Categoría: PEP Nivel 1 (puntuación: 100)
* Antecedentes penales: condenado por un tribunal (puntuación: 100)

**Cálculo de la puntuación de riesgo:**

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

**Resultado:** puntuación de riesgo 91.38 → nivel de riesgo de la entidad: **Alto** 🔴

* Con los umbrales predeterminados (86/100): 86 ≤ 91.38 ≤ 100 → estado AML final: **En revisión**

### Ejemplo 3: entidad empresarial de bajo riesgo

**Datos del hit:**

* País: Reino Unido (puntuación: 24.79)
* Categoría: Empresa (puntuación: 40)
* Antecedentes penales: ninguno (puntuación: 0)

**Cálculo de la puntuación de riesgo:**

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

**Resultado:** puntuación de riesgo 27.44 → nivel de riesgo de la entidad: **Bajo** 🟢

* Con los umbrales predeterminados (86/100): 27.44 \< 86 → estado AML final: **Aprobado**

***

## Ejemplo de respuesta de la API

Cada hit de la respuesta AML incluye ambas puntuaciones:

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

El resultado AML global incluye el estado final basado en la puntuación de riesgo más 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 este ejemplo:

* El hit 2 es un falso positivo (match\_score 88 \< umbral 93), por lo que se excluye
* El valor más alto de risk\_score entre los hits sin revisar es 91 (del hit 1)
* 86 ≤ 91 ≤ 100 → estado final: **In Review**

***

## Gestión del estado de revisión de los hits

Puedes actualizar manualmente el estado de revisión de cada hit después de la clasificación inicial:

| Estado | Descripción |
| - | - |
| **Sin revisar** | Estado inicial de los hits con una puntuación de coincidencia ≥ el umbral |
| **Falso positivo** | Estado inicial de los hits con una puntuación de coincidencia \< umbral (o marcados manualmente como falsos positivos) |
| **Coincidencia confirmada** | Se ha verificado manualmente que corresponde a la misma persona |
| **No concluyente** | No es posible determinar si el hit corresponde a la misma persona |

> [!NOTE]
>
> ### **Consejo:** Actualiza el estado de revisión de los hits en la Console desde la vista general de AML o haciendo clic en los detalles de un hit concreto.

***

## Buenas prácticas

1. **Comprende el sistema de dos puntuaciones**: la puntuación de coincidencia filtra los falsos positivos; la puntuación de riesgo determina la urgencia.

2. **Revisa primero los hits de alto riesgo**: usa la puntuación de riesgo para priorizar la carga de trabajo de tu equipo de cumplimiento relacionada con los hits sin revisar.

3. **Ajusta los umbrales según tu apetito de riesgo:**
   * Umbral de puntuación de coincidencia más bajo → más hits considerados como no revisados
   * Umbral de aprobación más bajo → más sesiones aprobadas automáticamente
   * Umbral de revisión más bajo → más sesiones rechazadas automáticamente

4. **Documenta tus decisiones**: al revisar manualmente los hits, registra por qué los aprobaste o escalaste en función tanto de la confianza de la coincidencia como de los factores de riesgo.

5. **Monitoriza las tendencias**: haz un seguimiento de la distribución de hits de tu organización por puntuación de coincidencia y por nivel de riesgo para identificar patrones.


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