AML मिलान स्कोर: पहचान विश्वास फॉर्मूला

⚠️ महत्वपूर्ण: मिलान स्कोर अलग-अलग मेल का वर्गीकरण निर्धारित करता है, न कि अंतिम AML स्थिति। अंतिम AML स्थिति (स्वीकृत/समीक्षाधीन/अस्वीकृत) गैर-फ़ॉल्स-पॉज़िटिव मेल के जोखिम स्कोर द्वारा निर्धारित की जाती है।

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अवलोकन

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मिलान स्कोर बनाम जोखिम स्कोर

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मिलान स्कोर समीक्षा स्थिति कैसे निर्धारित करता है

डिफ़ॉल्ट थ्रेशोल्ड: 93%

• 85 स्कोर वाला मेल → फ़ॉल्स पॉज़िटिव (स्वचालित रूप से खारिज)
• 95 स्कोर वाला मेल → समीक्षा नहीं की गई (समीक्षा की आवश्यकता है, जोखिम स्कोर तात्कालिकता निर्धारित करता है)

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समीक्षा स्थितियों की व्याख्या

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मिलान स्कोर की गणना कैसे की जाती है

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चरण 1: बेस स्कोर गणना

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

नोट: भारों का योग हमेशा 100% होना चाहिए।

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चरण 2: दस्तावेज़ संख्या “गोल्डन की” लॉजिक

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घटक स्कोरिंग विवरण

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नाम समानता (0-100)

• टाइपो और गलत वर्तनी
• शब्द क्रम के अंतर (“John Smith” बनाम “Smith, John”)
• मध्य नाम के बदलाव (“Robert J. Smith” बनाम “Robert James Smith”)
• लंबाई के अंतर

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जन्म तिथि स्कोरिंग

महत्वपूर्ण: जब मिलान केवल एक वर्ष प्रदान करता है (उदा. “1974”), तो उस वर्ष का मिलान होना एक पूर्ण मिलान माना जाता है क्योंकि सत्यापित करने के लिए केवल वही जानकारी उपलब्ध है।

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देश/राष्ट्रीयता स्कोरिंग

• ISO alpha-2 कोड (ES)
• ISO alpha-3 कोड (ESP)
• पूरे देश के नाम (Spain)

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स्कोर सामान्यीकरण (भारों का पुनर्निर्धारण)

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उदाहरण: केवल-नाम स्क्रीनिंग

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उदाहरण: मिलान में देश का डेटा न होना

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कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

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मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड

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भार (योग 100 होना चाहिए)

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API अनुरोध उदाहरण

{
  "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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रिस्पॉन्स: स्कोर विवरण

• match_score — परिकलित मिलान स्कोर (0-100)
• risk_score — परिकलित जोखिम स्कोर (0-100) - जोखिम स्कोर देखें
• review_status — मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड के आधार पर “False Positive” या “Unreviewed”
• score_breakdown — मिलान स्कोर गणना का विस्तृत विवरण

{
  "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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पूर्ण प्रवाह: मिलान स्कोर से अंतिम AML स्थिति तक

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           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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गणना के उदाहरण

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उदाहरण 1: मजबूत मिलान → समीक्षा नहीं की गई

• नाम: “Robert J. Smith”
• जन्म तिथि: “1985-03-15”
• देश: “US”

• नाम: “Robert James Smith”
• जन्म तिथि: “1985”
• देश: “United States”

1. नाम स्कोर: 90% (फ़ज़ी मिलान)
2. जन्म तिथि स्कोर: 100% (मिलान में केवल वर्ष है, वर्ष मेल खाता है)
3. देश स्कोर: 100% (सटीक मिलान)

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

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उदाहरण 2: कमजोर मिलान → फ़ॉल्स पॉज़िटिव

• नाम: “John Smith”
• जन्म तिथि: “1990-05-20”
• देश: “US”

• नाम: “Johnny Smithson”
• जन्म तिथि: “1975”
• देश: “Canada”

1. नाम स्कोर: 72% (कमजोर फ़ज़ी मिलान)
2. जन्म तिथि स्कोर: -100% (वर्ष बेमेल पेनल्टी)
3. देश स्कोर: -50% (देश बेमेल पेनल्टी)

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

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उदाहरण 3: Golden Key ओवरराइड

• नाम: “John D. Smith”
• दस्तावेज़ संख्या: “A12345678”

• नाम: “Jonathan David Smith”
• दस्तावेज़ संख्या: “A12345678”

1. बेस स्कोर: ~70 (नाम का फ़ज़ी मिलान)
2. दस्तावेज़ संख्या: मिलान (सटीक मिलान)

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समीक्षा स्थिति प्रबंधित करना

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कंसोल में

1. सत्र के AML ओवरव्यू पर जाएं
2. विवरण देखने के लिए किसी विशिष्ट मिलान पर क्लिक करें
3. समीक्षा स्थिति बदलने के लिए स्थिति ड्रॉपडाउन का उपयोग करें:
   • पुष्टि किया गया मिलान — पुष्टि करें कि यह उसी व्यक्ति का मिलान है
   • फ़ॉल्स पॉज़िटिव — मिलान को फ़ॉल्स पॉज़िटिव के रूप में चिह्नित करें
   • अनिर्णायक — निर्धारित करने में असमर्थ

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सर्वोत्तम प्रथाएं

1. डिफ़ॉल्ट थ्रेशोल्ड (93) से शुरुआत करें — यह वास्तविक मिलानों को पकड़ने और फ़ॉल्स पॉज़िटिव को फ़िल्टर करने के बीच एक अच्छा संतुलन प्रदान करता है।
2. उच्च जोखिम वाले परिदृश्यों के लिए थ्रेशोल्ड कम करें — यदि आपको अधिक सतर्क रहने की आवश्यकता है, तो अधिक संभावित मिलानों को पकड़ने के लिए मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड को कम करें।
3. उपलब्ध होने पर दस्तावेज़ संख्याओं का उपयोग करें — वे सबसे मजबूत पहचान पुष्टि प्रदान करते हैं और कम मिलान स्कोर को ओवरराइड कर सकते हैं।
4. सामान्यीकृत वेट्स की समीक्षा करें — यह समझने के लिए कि छूटे हुए डेटा ने स्कोर को कैसे प्रभावित किया, स्कोर ब्रेकडाउन में सामान्यीकृत वेट फ़ील्ड्स की जाँच करें।
5. फ़ॉल्स पॉज़िटिव दरों की निगरानी करें — यदि बहुत सारे वैध मिलानों को फ़ॉल्स पॉज़िटिव के रूप में चिह्नित किया जा रहा है, तो थ्रेशोल्ड कम करें।