Informe de screening AML: coincidencias y JSON

Descripción general

El análisis AML coteja la identidad verificada de la persona con conjuntos de datos globales de sanciones, PEP, listas de vigilancia y medios adversos. Cada coincidencia devuelve la entidad coincidente, los conjuntos de datos que produjeron la coincidencia y dos puntuaciones: match_score (confianza en la identidad) y risk_score (riesgo de la entidad). También incluye un desglose estructurado por fuente (pep_matches[], sanction_matches[], warning_matches[], adverse_media_matches[]). La puntuación agregada score es el risk_score más alto entre las coincidencias que no están marcadas como False Positive. El análisis AML devuelve la misma estructura en las sesiones de usuario (KYC), en las sesiones de empresas (KYB) y en la API de AML independiente.

Captura de pantalla del informe de análisis AML de Didit con coincidencias de sanciones, PEP y medios adversos

Dónde aparece en las respuestas de la API

En el endpoint de decisión de la sesión, el análisis AML se devuelve como el array en plural aml_screenings[]. Cada entrada corresponde a una ejecución de AML en el flujo (una comprobación AML que se ejecuta dos veces produce dos entradas con valores de node_id distintos).

GET /v3/session/{sessionId}/decision/
  ──▶ { "aml_screenings": [ { node_id, status, total_hits, hits, … }, … ] }

Las sesiones de AML independientes y las sesiones de empresas devuelven la misma estructura por registro. Los campos que aparecen a continuación reflejan el esquema canónico de la página Modelos de datos.

Tres puntuaciones, no un único veredicto

El status es un veredicto, y los números de los que se derivó están en el mismo payload. Consúltalos cuando construyas tus propios niveles de riesgo en lugar de ramificar solo según Approved / In Review / Declined. Por ejemplo, puedes combinar el riesgo AML con respuestas de cuestionarios como el origen del patrimonio o la autodeclaración de PEP:

Puntuación	Dónde	Escala	Responde a
`hits[].match_score`	por coincidencia	0-100	¿Esta coincidencia es la misma persona que la analizada? Determina el `review_status` inicial de la coincidencia.
`hits[].risk_score`	por coincidencia	0-100	¿Qué riesgo representa la entidad coincidente? Depende de las categorías de la coincidencia (sanción, PEP, delito, …).
`score`	por análisis	0-100	El `risk_score` más alto entre las coincidencias que no están marcadas como `False Positive`. Es el valor que se compara con los umbrales de aprobación y revisión para producir el `status`.

Las tres están presentes en todos los lugares donde se entrega el informe AML: GET /v3/session/{sessionId}/decision/, el objeto decision de los webhooks status.updated y data.updated en todas las versiones de webhook (V3 aml_screenings[] y el aml en singular de las versiones heredadas V2 / V1) y la API de AML independiente. Un consumidor que solo ve una etiqueta de alerta / sin alertas está leyendo el status (o el review_status de una coincidencia) y omite las puntuaciones que lo acompañan. La consola muestra los mismos números: el encabezado de la sección AML incluye la Puntuación de riesgo agregada, y cada fila de la tabla de coincidencias incluye la Puntuación de coincidencia y la Puntuación de riesgo, con un desglose al pasar el cursor.

Esquema

Consulta Análisis AML en la referencia de modelos de datos para ver el esquema canónico. Campos de nivel superior:

Campo	Tipo	Notas
`status`	`Not Finished` \| `Approved` \| `Declined` \| `In Review`	Estado a nivel de función (`FeatureStatusChoices`). Determina las reglas del flujo de verificación (workflow) y la pantalla de revisión manual.
`total_hits`	integer	Número de entradas en `hits[]`. `0` cuando no hay coincidencias.
`entity_type`	`person` \| `company`	El tipo de sujeto analizado. Las empresas y las personas físicas usan una lógica de coincidencia distinta.
`score`	float (0-100) \| null	Puntuación de riesgo AML agregada: el `risk_score` más alto entre los hits no marcados como `False Positive`. `0` cuando no hay posibles coincidencias; `null` hasta que se ejecuta el análisis.
`hits`	`Hit[]`	Una entrada por cada registro coincidente, incluidos los hits clasificados automáticamente como `False Positive` (siguen en la lista, pero se excluyen del `score` agregado). Consulta los campos por hit más abajo.
`screened_data`	object	Los valores exactos que Didit envió al análisis: `full_name`, `date_of_birth`, `nationality` (ISO 3166-1 alfa-2), `document_number`. Útil para explicar un hit a un revisor o para auditar qué se buscó.
`is_ongoing_monitoring_enabled`	boolean	`true` en cuanto activas la monitorización continua para la sesión.
`next_ongoing_monitoring_bill_date`	string \| null	`YYYY-MM-DD` de la próxima renovación anual de la facturación (`last_aml_bill_date` + 365 días). `null` hasta que se activa la monitorización. No es una fecha de análisis: consulta `last_ongoing_screening_at` más abajo.
`last_ongoing_screening_at`	string (ISO 8601) \| null	Momento en que la monitorización continua completó por última vez un nuevo análisis de este registro, haya cambiado o no el resultado. `null` cuando el registro nunca se ha vuelto a analizar desde que se publicó este campo; nunca se rellena retroactivamente a partir de la fecha de activación ni de la de facturación.
`last_ongoing_screening_datasets_updated_at`	string (ISO 8601) \| null	La fecha de actualización más reciente de los conjuntos de datos AML que el proveedor informó en el momento de ese análisis. `null` cuando el proveedor no informó fechas de los conjuntos de datos; nunca se estima.
`warnings`	`Warning[]`	Etiquetas de advertencia específicas de AML. Consulta Advertencias AML.
`node_id`	string \| null	Identifica el nodo del grafo del flujo que produjo esta ejecución AML en las respuestas de sesión de `/v3/`. La respuesta de la API AML independiente no lo incluye.

Campos por hit

Cada entrada de hits[] tiene los siguientes campos (se muestra un subconjunto). Los arrays de origen de la coincidencia (pep_matches[], sanction_matches[], warning_matches[], adverse_media_matches[]) solo se rellenan para los conjuntos de datos a los que pertenece el hit.

Campo	Tipo	Notas
`id`	string	Identificador estable del hit: `hit_` seguido de 24 caracteres hexadecimales. La misma entidad coincidente conserva el mismo `id` cuando el sujeto se vuelve a analizar. Úsalo como `hit_id` al actualizar `review_status` mediante el endpoint de estado de hits AML.
`caption`	string	El nombre principal de la entidad tal como figura en el conjunto de datos.
`datasets`	string[]	Categorías de riesgo en las que figura la entidad: `PEP` (con su nivel, de `PEP Level 1` a `PEP Level 4`), `Sanctions`, `Adverse Media`, `Warnings and Regulatory Enforcement`, `Fitness and Probity`, `SIP`, `SIE` o `Insolvency`, y `Other Lists` cuando la fuente de la entidad no indica ninguna de ellas.
`match_score`	number (0-100)	Confianza en la identidad: la probabilidad de que el hit sea la misma persona. Los hits por debajo de `aml_match_score_threshold` (por defecto `93`) empiezan como `False Positive`; los que lo igualan o superan empiezan como `Unreviewed`. Consulta Puntuación de coincidencia AML.
`risk_score`	number (0-100)	Riesgo de la entidad: el nivel de riesgo que presenta la entidad coincidente. El `risk_score` más alto entre los hits que no son `False Positive` se convierte en el `score` de nivel superior. Consulta Puntuación de riesgo AML.
`score`	number (0-1)	Puntuación de coincidencia ponderada obsoleta. Usa `match_score` en su lugar.
`match`	boolean \| null	Indicador heredado de coincidencia exacta. Es preferible usar `match_score` + `review_status`.
`target`	boolean \| null	Indica si la entidad es el objetivo directo de la inclusión en la lista.
`review_status`	`Unreviewed` \| `Confirmed Match` \| `False Positive` \| `Inconclusive`	El valor inicial se deriva de comparar `match_score` con `aml_match_score_threshold`. Se puede modificar mediante el endpoint de estado de hits AML; actualizarlo dispara un webhook `data.updated`, pero no recalcula automáticamente el `status` de la función: para eso, usa el endpoint de estado AML o la revisión en la consola.
`score_breakdown`	object	Cómo se calculó `match_score`: puntuaciones de nombre, fecha de nacimiento y país, ponderaciones, contribuciones y el efecto “llave maestra” del número de documento (`MATCH` lo fija en 100, `NEUTRAL` mantiene la puntuación base, `HARD_MISMATCH` penaliza).
`properties`	object	Atributos sin procesar del conjunto de datos (nombres, alias, fechas de nacimiento, ciudadanía, …). Útil para resolver el caso.
`url`	string \| null	URL de origen de la entidad coincidente, cuando está disponible.
`rca_name`	string \| null	Cuando el hit es un familiar o allegado cercano (RCA), el nombre de la persona relacionada a través de la cual se produjo la coincidencia.
`pep_matches[]`	object[]	Cargos PEP, publicadores, fechas de nacimiento y formación académica del hit.
`sanction_matches[]`	object[]	Nombre de la lista de sanciones, programa, autoridad sancionadora, fecha de inclusión en la lista y URL de origen.
`warning_matches[]`	object[]	Registros genéricos de listas de vigilancia o de acciones de aplicación de la normativa.
`adverse_media_matches[]`	object[]	Medios adversos a nivel de artículo: titular, resumen, sentimiento, URL de origen, fecha de publicación y palabras clave.
`adverse_media_details`	object \| null	Sentimiento agregado de medios adversos y recuento de palabras clave de todo el hit.
`risk_view`	object	Desglose del riesgo del hit ponderado por categoría, país y delito (`risk_level`, `risk_scores`, `weightage`).
`linked_entities[]`	object[]	Entidades relacionadas que el conjunto de datos vincula al hit (por ejemplo, familiares o socios comerciales).
`first_seen` / `last_seen`	string \| null	Cuándo el conjunto de datos registró esta entrada por primera y por última vez.
`additional_information`	object	Datos adicionales de formato libre del proveedor del conjunto de datos.

Los hits clasificados como False Positive (porque match_score quedó por debajo del umbral de puntuación de coincidencia o porque un revisor los marcó así) permanecen en hits[] para que se puedan auditar. Solo se excluyen del cálculo del score agregado.

Monitorización continua

Cuando is_ongoing_monitoring_enabled es true, Didit vuelve a analizar al sujeto de forma continua y emite de nuevo el informe AML cada vez que se añade, se elimina o cambia una coincidencia. Los nuevos análisis que cambian el estado AML disparan un webhook status.updated; los que solo cambian los datos de las coincidencias disparan data.updated. El periodo de monitorización abarca 365 días a partir de last_aml_bill_date; next_ongoing_monitoring_bill_date indica cuándo se produce la siguiente renovación anual. Todas esas señales dependen de cambios, así que un sujeto analizado de nuevo durante meses sin coincidencias nuevas no genera ninguna. last_ongoing_screening_at es el único campo que se actualiza en cada ejecución completada, y el endpoint del historial de análisis enumera cada ejecución por separado, incluidas las que no cambiaron nada. Consulta Monitorización AML continua para ver el ciclo de vida completo.

Tres fechas de este informe significan tres cosas distintas. next_ongoing_monitoring_bill_date es cuándo se te factura la próxima vez. last_ongoing_screening_at es cuándo se analizó realmente al sujeto por última vez. last_ongoing_screening_datasets_updated_at es cuándo el proveedor actualizó por última vez las listas en las que se basa ese análisis. Solo la segunda demuestra que el control se ejecutó.

Valores de estado

Valor	Significado
`Not Finished`	El análisis AML aún no se ha ejecutado para esta sesión o este nodo.
`Approved`	La puntuación agregada está en el umbral de aprobación o por debajo (por defecto `80`), incluso cuando no hay coincidencias o todas las coincidencias son `False Positive` (puntuación `0`).
`In Review`	La puntuación agregada está por encima del umbral de aprobación (y en el umbral de revisión o por debajo), o se disparó `COULD_NOT_PERFORM_AML_SCREENING`.
`Declined`	La puntuación agregada está por encima del umbral de revisión (por defecto `100`, por lo que el rechazo automático solo se produce si lo reduces), o el estado se estableció manualmente.

Los umbrales se pueden configurar por nodo del flujo; consulta Puntuación de riesgo AML. Las reglas de estado personalizadas se combinan con el estado derivado según la precedencia Declined > In Review > Approved; los revisores también pueden anular el estado AML desde la consola o mediante el endpoint de estado AML.

Ejemplos

Aprobado — sin coincidencias

{
  "aml_screenings": [
    {
      "node_id": "aml-1",
      "status": "Approved",
      "total_hits": 0,
      "entity_type": "person",
      "score": 0,
      "hits": [],
      "screened_data": {
        "full_name": "Jane Doe",
        "nationality": "US",
        "date_of_birth": "1990-06-12",
        "document_number": "P9876543"
      },
      "is_ongoing_monitoring_enabled": false,
      "last_ongoing_screening_at": null,
      "last_ongoing_screening_datasets_updated_at": null,
      "next_ongoing_monitoring_bill_date": null,
      "warnings": []
    }
  ]
}

En revisión — coincidencia con PEP y medios adversos

Todos los nombres, URL y artículos que aparecen a continuación son ficticios.

{
  "aml_screenings": [
    {
      "node_id": "aml-1",
      "status": "In Review",
      "total_hits": 1,
      "entity_type": "person",
      "score": 85,
      "hits": [
        {
          "id": "hit_7c1e9a40b2d35f86e0a4c912",
          "caption": "John Q. Exampleton",
          "datasets": ["PEP"],
          "match_score": 96,
          "risk_score": 85,
          "score": 0.97,
          "match": false,
          "target": null,
          "review_status": "Unreviewed",
          "properties": {
            "name": ["John Q. Exampleton"],
            "alias": ["Johnny Example"],
            "birthDate": ["1974"],
            "birthPlace": ["Springfield"]
          },
          "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": 96
          },
          "pep_matches": [
            {
              "list_name": "Example PEP Registry",
              "publisher": "Example Registry",
              "matched_name": "John Q. Exampleton",
              "pep_position": "Regional council member",
              "date_of_birth": "1974-01-01",
              "place_of_birth": "Springfield",
              "source_url": "https://example.org/registry/entities/Q0000001"
            }
          ],
          "sanction_matches": [],
          "warning_matches": [],
          "adverse_media_matches": [
            {
              "country": "freedonia",
              "headline": "Court opens inquiry into council hiring irregularities",
              "summary": "John Q. Exampleton is named in a legal investigation regarding irregularities in public hiring.",
              "sentiment": "moderately negative",
              "sentiment_score": -2,
              "source_url": "https://example-news.org/articles/12345",
              "publication_date": "2025-06-09T10:19:10",
              "adverse_keywords": ["fraud", "irregularities"]
            }
          ],
          "adverse_media_details": {
            "sentiment": "Moderately Negative",
            "sentiment_score": -2,
            "entity_type": "person",
            "adverse_keywords": { "fraud": 3, "corruption": 2 }
          },
          "risk_view": {
            "categories": { "score": 100.0, "weightage": 50, "risk_level": "High", "risk_scores": { "PEP": 100.0 } },
            "countries":  { "score": 0.0,   "weightage": 30, "risk_level": "Low",  "risk_scores": {} },
            "crimes":     { "score": 0.0,   "weightage": 20, "risk_level": "Low",  "risk_scores": {} },
            "custom_list": {}
          },
          "linked_entities": [
            { "name": ["Mary Exampleton"], "relation": [], "details": [], "active": [], "status": [] }
          ],
          "first_seen": "2025-01-18T00:00:00",
          "last_seen": "2025-06-13T00:00:00"
        }
      ],
      "screened_data": {
        "full_name": "John Q. Exampleton",
        "nationality": "US",
        "date_of_birth": "1974-01-01",
        "document_number": null
      },
      "is_ongoing_monitoring_enabled": true,
      "next_ongoing_monitoring_bill_date": "2027-05-17",
      "warnings": [
        {
          "feature": "AML",
          "risk": "POSSIBLE_MATCH_FOUND",
          "additional_data": null,
          "log_type": "warning",
          "short_description": "Possible match found in AML screening",
          "long_description": "The Anti-Money Laundering (AML) screening process identified potential matches with watchlists or high-risk databases, requiring further review.",
          "node_id": "aml-1"
        }
      ]
    }
  ]
}

Contenido relacionado

Advertencias de AML: todos los códigos de advertencia que puede emitir el análisis AML
Puntuación de riesgo AML y Puntuación de coincidencia AML: cómo se calculan las dos puntuaciones
Monitorización AML continua: cómo activar y consumir los eventos de monitorización
Base de datos de listas de vigilancia: conjuntos de datos cubiertos
Modelos de datos — Análisis AML: esquema canónico
Webhooks: status.updated se dispara cuando el análisis AML cambia el estado de la sesión; los cambios en el estado de revisión de las coincidencias y las actualizaciones de datos de la monitorización disparan data.updated

Autenticación

Verificación

Monitorización

Plataforma

Informe de screening AML: coincidencias y JSON

Descripción general

Dónde aparece en las respuestas de la API

Tres puntuaciones, no un único veredicto

Esquema

Campos por hit

Monitorización continua

Valores de estado

Ejemplos

Aprobado — sin coincidencias

En revisión — coincidencia con PEP y medios adversos

Contenido relacionado

​Descripción general

​Dónde aparece en las respuestas de la API

​Tres puntuaciones, no un único veredicto

​Esquema

​Campos por hit

​Monitorización continua

​Valores de estado

​Ejemplos

​Aprobado — sin coincidencias

​En revisión — coincidencia con PEP y medios adversos

​Contenido relacionado

Descripción general

Dónde aparece en las respuestas de la API

Tres puntuaciones, no un único veredicto

Esquema

Campos por hit

Monitorización continua

Valores de estado

Ejemplos

Aprobado — sin coincidencias

En revisión — coincidencia con PEP y medios adversos

Contenido relacionado