Score de correspondance AML : confiance d'identité

⚠️ Important : Le score de correspondance détermine la classification individuelle de la correspondance, et NON le statut AML final. Le statut AML final (Approuvé/En cours d’examen/Refusé) est déterminé par le score de risque des correspondances qui ne sont pas des faux positifs.

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Présentation générale

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Score de correspondance vs score de risque

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Comment le score de correspondance détermine le statut d’examen

Seuil par défaut : 93%

• Correspondance avec un score de 85 → Faux positif (écartée automatiquement)
• Correspondance avec un score de 95 → Non examiné (nécessite un examen, le score de risque détermine l’urgence)

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Explication des statuts d’examen

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Comment le score de correspondance est calculé

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Étape 1 : Calcul du score de base

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

Remarque : La somme des poids doit toujours être égale à 100%.

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Étape 2 : Logique de la « clé d’or » du numéro de document

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Détails de la notation par composant

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Similitude du nom (0-100)

• Fautes de frappe et d’orthographe
• Différences dans l’ordre des mots (« John Smith » vs « Smith, John »)
• Variantes du deuxième prénom (« Robert J. Smith » vs « Robert James Smith »)
• Différences de longueur

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Notation de la date de naissance

Important : Lorsque le résultat ne fournit qu’une année (par ex., « 1974 »), la correspondance sur cette année compte comme une correspondance totale, car c’est la seule information disponible à vérifier.

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Notation du pays/de la nationalité

• Les codes ISO alpha-2 (ES)
• Les codes ISO alpha-3 (ESP)
• Les noms complets de pays (Spain)

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Normalisation des scores (repondération)

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Exemple : Filtrage par nom uniquement

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Exemple : Pays manquant sur le résultat correspondant

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Options de configuration

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Seuil du score de correspondance

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Poids (la somme doit être égale à 100)

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Exemple de requête API

{
  "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
}

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Réponse : Détail du score

• match_score — Le score de correspondance calculé (0-100)
• risk_score — Le score de risque calculé (0-100) - voir Score de risque
• review_status — « False Positive » ou « Unreviewed » selon le seuil du score de correspondance
• score_breakdown — Détail approfondi du calcul du score de correspondance

{
  "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
  }
}

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Flux complet : Du score de correspondance au statut AML final

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

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Exemples de calcul

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Exemple 1 : Correspondance forte → Non examiné

• Nom : “Robert J. Smith”
• Date de naissance : “1985-03-15”
• Pays : “US”

• Nom : “Robert James Smith”
• Date de naissance : “1985”
• Pays : “United States”

1. Score du nom : 90% (correspondance approximative)
2. Score de la date de naissance : 100% (la correspondance ne contient que l’année et celle-ci correspond)
3. Score du pays : 100% (correspondance exacte)

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

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Exemple 2 : Correspondance faible → Faux positif

• Nom : “John Smith”
• Date de naissance : “1990-05-20”
• Pays : “US”

• Nom : “Johnny Smithson”
• Date de naissance : “1975”
• Pays : “Canada”

1. Score du nom : 72% (correspondance approximative faible)
2. Score de la date de naissance : -100% (pénalité pour divergence d’année)
3. Score du pays : -50% (pénalité pour divergence de pays)

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

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Exemple 3 : Remplacement par Golden Key

• Nom : “John D. Smith”
• Numéro de document : “A12345678”

• Nom : “Jonathan David Smith”
• Numéro de document : “A12345678”

1. Score de base : ~70 (correspondance approximative du nom)
2. Numéro de document : CORRESPONDANCE (correspondance exacte)

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Gestion des statuts d’examen

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Dans la console

1. Accédez à la vue d’ensemble AML de la session
2. Cliquez sur une correspondance spécifique pour afficher les détails
3. Utilisez le menu déroulant de statut pour modifier le statut d’examen :
   • Correspondance confirmée — Confirmez que la correspondance concerne la même personne
   • Faux positif — Indiquez que la correspondance est un faux positif
   • Non concluante — Impossible à déterminer

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Bonnes pratiques

1. Commencez avec le seuil par défaut (93) — Cela offre un bon équilibre entre la détection des véritables correspondances et le filtrage des faux positifs.
2. Abaissez le seuil pour les scénarios à haut risque — Si vous devez faire preuve de plus de prudence, abaissez le seuil de score de correspondance pour détecter davantage de correspondances potentielles.
3. Utilisez les numéros de document lorsqu’ils sont disponibles — Ils fournissent la confirmation d’identité la plus fiable et peuvent remplacer les scores de correspondance faibles.
4. Examinez les poids normalisés — Vérifiez les champs de poids normalisés dans la décomposition du score pour comprendre comment les données manquantes ont affecté le score.
5. Surveillez les taux de faux positifs — Si un trop grand nombre de correspondances légitimes sont marquées comme faux positifs, abaissez le seuil.