API de filtrage AML : Sanctions et PEP

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Concepts clés : score de correspondance et score de risque

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Score de correspondance (confiance dans l’identité)

• Question : Cette correspondance concerne-t-elle la même personne que celle que nous filtrons ?
• Facteurs : Similarité du nom, date de naissance, pays/nationalité, numéro de document
• Objectif : Classe la correspondance comme Faux positif ou Non examiné (correspondance possible)
• Seuil : Seuil du score de correspondance (par défaut : 93)

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Score de risque (niveau de risque de l’entité)

• Question : Quel est le niveau de risque de cette entité s’il s’agit effectivement de la même personne ?
• Facteurs : Risque lié au pays, catégorie (PEP/sanctions/etc.), casier judiciaire
• Objectif : Détermine le statut AML final (Approuvé/En cours d’examen/Refusé)
• Seuils : Seuil d’approbation (par défaut : 80) et seuil d’examen (par défaut : 100)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           AML SCREENING FLOW                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                             │
│  STEP 1: Screen against watchlists                                          │
│     └── Returns potential matches (match score ≥ 75% included)              │
│                                                                             │
│  STEP 2: For each match, calculate MATCH SCORE                              │
│     └── Match Score = (Name × W1) + (DOB × W2) + (Country × W3)             │
│                                                                             │
│  STEP 3: Classify match by match score                                      │
│     ├── Match Score < 93 → FALSE POSITIVE (excluded from risk)              │
│     └── Match Score ≥ 93 → UNREVIEWED (included in risk)                    │
│                                                                             │
│  STEP 4: For unreviewed matches, calculate RISK SCORE                       │
│     └── Risk Score = (Country × 30%) + (Category × 50%) + (Criminal × 20%)  │
│                                                                             │
│  STEP 5: Determine AML STATUS (highest risk score among non-FP matches)     │
│     ├── Risk Score < 86 → APPROVED                                          │
│     ├── 86 ≤ Risk Score ≤ 100 → IN REVIEW                                   │
│     └── Risk Score > 100 → DECLINED                                         │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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Statuts d’examen des correspondances

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Fonctionnalités clés

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1. Extraction complète des données

• Extraction précise : Extrayez les données à partir des informations fournies par l’utilisateur ou des documents d’identité à l’aide d’une technologie OCR avancée.
• Logique floue : Prenez en compte les variantes de noms et les fautes d’orthographe pour garantir une capture exhaustive des données.

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2. Couverture étendue des listes de surveillance

• Listes de sanctions : Émanant d’organismes gouvernementaux et internationaux.
• Personnes politiquement exposées (PEP) : Personnes exerçant des fonctions publiques de premier plan.
• Antécédents criminels : Y compris les bases de données pénales mondiales et locales.
• Mentions dans la presse négative : Articles de presse et rapports sur la criminalité financière et d’autres risques.
• Listes de surveillance personnalisées : Configurables selon les besoins spécifiques du client.

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3. Algorithmes de correspondance avancés

• Correspondance floue : Détectez de légères variations dans les noms ou les détails pour garantir une correspondance précise.
• Points de données multiples : Utilisez le nom, la date de naissance, la nationalité et d’autres identifiants pour un filtrage approfondi.
• Logique Golden Key : Correspondance du numéro de document pouvant outrepasser les scores pour une identification définitive.

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4. Évaluation du risque à double score

• Faux positif : Score de correspondance inférieur au seuil - il ne s’agit probablement PAS de la même personne
• Non examiné : Score de correspondance supérieur ou égal au seuil - nécessite un examen

• Approuvé : Toutes les correspondances non examinées ont des scores de risque faibles
• En cours d’examen : Au moins une correspondance non examinée a un score de risque moyen-élevé
• Refusé : Au moins une correspondance non examinée a un score de risque très élevé

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5. Filtrage détaillé de la presse négative

• Délits financiers : Blanchiment d’argent, détournement de fonds, et plus encore.
• Crimes avec violence : Agressions, meurtres et infractions connexes.
• Terrorisme : Implication ou soutien à des activités terroristes.
• Stupéfiants : Trafic de stupéfiants et délits connexes.
• Fraude : Divers types de fraudes et de pratiques trompeuses.
• Infractions réglementaires : Non-respect des exigences de conformité réglementaire.

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6. Paramètres de filtrage personnalisables

• Sensibilité ajustable : Configurez la sensibilité du filtrage selon l’appétence au risque de votre organisation.
• Listes de surveillance personnalisables : Sélectionnez les listes de surveillance et les catégories à inclure dans le processus de filtrage pour répondre à des besoins spécifiques.

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Seuils configurables

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Comment ça fonctionne

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Référence des données de correspondance AML

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Catégories de jeux de données

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Correspondances de sanctions

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Correspondances d’avertissements

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Types de dossiers d’avertissement