> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.didit.me/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# AML मिलान स्कोर: पहचान विश्वास फॉर्मूला

> Didit का AML मिलान स्कोर नाम, जन्म तिथि व देश मिलान से पहचान विश्वास मापता है। फ़ॉल्स पॉज़िटिव घटाने के लिए थ्रेशोल्ड सेट करें।

**मिलान स्कोर** एक भारित विश्वास मीट्रिक है जो यह निर्धारित करता है कि **एक संभावित AML मेल स्क्रीन किए जा रहे व्यक्ति से कितनी निकटता से मेल खाता है**। इस स्कोर का उपयोग अलग-अलग मेल को या तो **फ़ॉल्स पॉज़िटिव** या **संभावित मेल** के रूप में वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है जिन्हें आगे की समीक्षा की आवश्यकता होती है।

![भारित नाम, जन्म तिथि और देश के थ्रेशोल्ड दिखाने वाला Didit AML मिलान स्कोर कॉन्फ़िगरेशन](https://mintcdn.com/didit-0f962782/z6T2GHM4Zh-iSj-K/images/aml-match-score-config.jpg?fit=max\&auto=format\&n=z6T2GHM4Zh-iSj-K\&q=85\&s=76d3124f99349a81e16e711f3d2816e6)

> ⚠️ **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](https://docs.didit.me/hi/core-technology/aml-screening/aml-risk-score.md) द्वारा निर्धारित की जाती है।

## अवलोकन

AML वॉचलिस्ट के विरुद्ध किसी व्यक्ति की स्क्रीनिंग करते समय, प्रत्येक संभावित मेल को **0-100 का मिलान स्कोर** प्राप्त होता है। यह स्कोर इस प्रश्न का उत्तर देता है: **"क्या यह मेल वास्तव में वही व्यक्ति है जिसकी हम स्क्रीनिंग कर रहे हैं?"**

### मिलान स्कोर बनाम जोखिम स्कोर

| पहलू | मिलान स्कोर | जोखिम स्कोर |
| - | - | - |
| **प्रश्न** | क्या यह वही व्यक्ति है? | यह निकाय कितना जोखिम भरा है? |
| **उद्देश्य** | मेल को फ़ॉल्स पॉज़िटिव बनाम संभावित मेल के रूप में वर्गीकृत करना | अंतिम AML स्थिति निर्धारित करना |
| **कारक** | नाम, जन्म तिथि, देश, दस्तावेज़ संख्या | देश, श्रेणी, आपराधिक रिकॉर्ड |
| **थ्रेशोल्ड** | मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड (डिफ़ॉल्ट: 93) | स्वीकृति थ्रेशोल्ड / समीक्षा थ्रेशोल्ड |

***

## मिलान स्कोर समीक्षा स्थिति कैसे निर्धारित करता है

प्रत्येक मेल को उसके मिलान स्कोर के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है:

| मिलान स्कोर | समीक्षा स्थिति | अर्थ |
| - | - | - |
| मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड से कम स्कोर | **फ़ॉल्स पॉज़िटिव** | यह मेल संभवतः उसी व्यक्ति का नहीं है |
| मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड पर या उससे अधिक स्कोर | **समीक्षा नहीं की गई** | मेल के लिए मैन्युअल समीक्षा आवश्यक है |

> **डिफ़ॉल्ट थ्रेशोल्ड:** 93%

**उदाहरण:** 93 के थ्रेशोल्ड के साथ:

* 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)

### समीक्षा स्थितियों की व्याख्या

सभी AML मेल अपने मिलान स्कोर के आधार पर दो प्रारंभिक स्थितियों में से एक के साथ शुरू होते हैं:

| स्थिति | विवरण | कब सेट किया जाता है |
| - | - | - |
| **फ़ॉल्स पॉज़िटिव** | यह मेल संभवतः स्क्रीन किए गए व्यक्ति का नहीं है। जोखिम मूल्यांकन से बाहर रखा गया। | मिलान स्कोर \< थ्रेशोल्ड |
| **समीक्षा नहीं की गई** | मेल एक संभावित मेल है जिसके लिए पुष्टि करने या खारिज करने के लिए मैन्युअल समीक्षा आवश्यक है। | मिलान स्कोर ≥ थ्रेशोल्ड |

मैन्युअल समीक्षा के बाद, अनुपालन अधिकारी स्थिति को निम्न में अपडेट कर सकते हैं:

| स्थिति | विवरण |
| - | - |
| **पुष्टि किया गया मिलान** | मेल को उसी व्यक्ति के रूप में सत्यापित किया गया है। |
| **अनिर्णायक** | यह निर्धारित नहीं किया जा सका कि मेल वही व्यक्ति है या नहीं। |

> [!NOTE]
>
> ### **सुझाव:** आप AML अवलोकन देखकर या उसके विवरण देखने के लिए किसी विशिष्ट मेल पर क्लिक करके कंसोल में किसी मेल की समीक्षा स्थिति बदल सकते हैं।

***

## मिलान स्कोर की गणना कैसे की जाती है

### चरण 1: बेस स्कोर गणना

बेस स्कोर की गणना कॉन्फ़िगर करने योग्य भारों वाले तीन घटकों का उपयोग करके की जाती है:

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

| घटक | डिफ़ॉल्ट भार | विवरण |
| - | - | - |
| **नाम** | 60% | स्क्रीन किए गए नाम और मेल वाले नाम के बीच फ़ज़ी स्ट्रिंग समानता |
| **जन्म तिथि** | 25% | सटीक, आंशिक (केवल वर्ष), या बेमेल स्कोरिंग |
| **देश/राष्ट्रीयता** | 15% | स्क्रीन की गई राष्ट्रीयता और मेल वाले देशों के बीच तुलना |

> **नोट:** भारों का योग हमेशा 100% होना चाहिए।

### चरण 2: दस्तावेज़ संख्या "गोल्डन की" लॉजिक

बेस स्कोर की गणना करने के बाद, विशेष ओवरराइड लॉजिक का उपयोग करके दस्तावेज़ संख्या का अलग से मूल्यांकन किया जाता है:

| परिदृश्य | प्रभाव | उदाहरण |
| - | - | - |
| **मेल** | स्कोर को ओवरराइड करके **100** करना | पासपोर्ट नंबर बिल्कुल मेल खाते हैं |
| **तटस्थ** | बेस स्कोर को अपरिवर्तित रखना | अलग-अलग दस्तावेज़ प्रकार, या एक तरफ गायब है |
| **कड़ा बेमेल** | पेनल्टी लागू करना (-50 अंक) | समान दस्तावेज़ प्रकार लेकिन अलग-अलग मान |

यह दृष्टिकोण मानता है कि एक मेल खाता दस्तावेज़ नंबर पहचान का निश्चित प्रमाण है ("गोल्डन की"), जबकि बेमेल दस्तावेज़ प्रकारों से स्कोर पर पेनल्टी नहीं लगनी चाहिए।

***

## घटक स्कोरिंग विवरण

### नाम समानता (0-100)

नाम मिलान RapidFuzz के **WRatio एल्गोरिदम** का उपयोग करता है, जो इनसे निपटने में सक्षम है:

* 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

### जन्म तिथि स्कोरिंग

| परिदृश्य | स्कोर | उदाहरण |
| - | - | - |
| **सटीक मिलान** | 100% | "1985-03-15", "1985-03-15" से मेल खाता है |
| **वर्ष मिलान (मिलान में केवल वर्ष है)** | 100% | "1985-03-15", "1985" से मेल खाता है — पूर्ण मिलान क्योंकि मिलान केवल वर्ष-स्तरीय सटीकता प्रदान करता है |
| **वर्ष मिलान (अलग दिन/महीना)** | 50% | "1985-03-15", "1985-06-20" से मेल खाता है — समान वर्ष लेकिन तारीखें भिन्न हैं |
| **वर्ष बेमेल** | -100% (पेनल्टी) | "1985-03-15", "1990-03-15" से मेल नहीं खाता है |
| **कोई डेटा नहीं** | 0% (तटस्थ) | किसी एक पक्ष में जन्म तिथि अनुपलब्ध है |

> **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।

### देश/राष्ट्रीयता स्कोरिंग

| परिदृश्य | स्कोर | उदाहरण |
| - | - | - |
| **सटीक मिलान** | 100% | "ES", "Spain" या "ESP" से मेल खाता है |
| **मिलान पर कोई डेटा नहीं** | 0% (तटस्थ) | मिलान में कोई देश की जानकारी नहीं है |
| **बेमेल** | -50% (पेनल्टी) | "ES", "France" से मेल नहीं खाता है |

सिस्टम स्वचालित रूप से इनके बीच रूपांतरण करता है:

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

यह `countries` के अलावा `citizenship` फ़ील्ड की भी जाँच करता है।

***

## स्कोर सामान्यीकरण (भारों का पुनर्निर्धारण)

जब स्क्रीन किए गए व्यक्ति या मिलान में से किसी एक का डेटा गायब होता है, तो अनुपलब्ध जानकारी के लिए पेनल्टी से बचने के लिए सिस्टम **स्कोर सामान्यीकरण** का उपयोग करता है।

### उदाहरण: केवल-नाम स्क्रीनिंग

यदि आप केवल नाम (बिना जन्म तिथि या देश के) के साथ स्क्रीनिंग करते हैं:

| मूल भार | सामान्यीकृत भार |
| - | - |
| नाम: 60% | नाम: **100%** |
| जन्म तिथि: 25% | जन्म तिथि: 0% (तुलना योग्य नहीं) |
| देश: 15% | देश: 0% (तुलना योग्य नहीं) |

**परिणाम:** नाम स्कोर ही संपूर्ण मिलान स्कोर बन जाता है।

### उदाहरण: मिलान में देश का डेटा न होना

यदि मिलान में देश का डेटा नहीं है लेकिन जन्म तिथि मौजूद है:

| मूल भार | सामान्यीकृत भार |
| - | - |
| नाम: 60% | नाम: **70.6%** |
| जन्म तिथि: 25% | जन्म तिथि: **29.4%** |
| देश: 15% | देश: 0% (तुलना योग्य नहीं) |

यह डेटा की उपलब्धता की परवाह किए बिना निष्पक्ष स्कोरिंग सुनिश्चित करता है।

***

## कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

आप API या वर्कफ़्लो सेटिंग्स के माध्यम से मिलान स्कोर गणना को कस्टमाइज़ कर सकते हैं:

### मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड

| सेटिंग | डिफ़ॉल्ट | विवरण |
| - | - | - |
| मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड | 93 | इससे नीचे के मिलान **फ़ॉल्स पॉज़िटिव** के रूप में वर्गीकृत किए जाते हैं। इस पर या इससे ऊपर के मिलान **जिनकी समीक्षा नहीं हुई है** (संभावित मिलान) होते हैं जिनकी समीक्षा की आवश्यकता होती है। |

### भार (योग 100 होना चाहिए)

| सेटिंग | डिफ़ॉल्ट | विवरण |
| - | - | - |
| नाम का भार | 60 | नाम समानता के लिए भार (0-100) |
| जन्म तिथि का भार | 25 | जन्म तिथि के लिए भार (0-100) |
| देश का भार | 15 | देश/राष्ट्रीयता के लिए भार (0-100) |

***

## API अनुरोध उदाहरण

```json theme={null}
{
  "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
}
```

***

## रिस्पॉन्स: स्कोर विवरण

रिस्पॉन्स के प्रत्येक मिलान में ये शामिल होते हैं:

* `match_score` — परिकलित मिलान स्कोर (0-100)
* `risk_score` — परिकलित जोखिम स्कोर (0-100) - [जोखिम स्कोर](https://docs.didit.me/hi/core-technology/aml-screening/aml-risk-score.md) देखें
* `review_status` — मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड के आधार पर "False Positive" या "Unreviewed"
* `score_breakdown` — मिलान स्कोर गणना का विस्तृत विवरण

```json theme={null}
{
  "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
  }
}
```

***

## 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                    │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

***

## गणना के उदाहरण

### उदाहरण 1: मजबूत मिलान → समीक्षा नहीं की गई

**स्क्रीन किया गया डेटा:**

* नाम: "Robert J. Smith"
* जन्म तिथि: "1985-03-15"
* देश: "US"

**मिलान डेटा:**

* नाम: "Robert James Smith"
* जन्म तिथि: "1985"
* देश: "United States"

**गणना:**

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
```

**परिणाम:** मिलान स्कोर (94) ≥ थ्रेशोल्ड (93) → **समीक्षा नहीं की गई**
→ जोखिम स्कोर की गणना की जाएगी और अंतिम AML स्थिति के लिए इसका उपयोग किया जाएगा

### उदाहरण 2: कमजोर मिलान → फ़ॉल्स पॉज़िटिव

**स्क्रीन किया गया डेटा:**

* नाम: "John Smith"
* जन्म तिथि: "1990-05-20"
* देश: "US"

**मिलान डेटा:**

* नाम: "Johnny Smithson"
* जन्म तिथि: "1975"
* देश: "Canada"

**गणना:**

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
```

**परिणाम:** मिलान स्कोर (11) \< थ्रेशोल्ड (93) → **फ़ॉल्स पॉज़िटिव**
→ इस मिलान को जोखिम मूल्यांकन से बाहर रखा गया है

### उदाहरण 3: Golden Key ओवरराइड

**स्क्रीन किया गया डेटा:**

* नाम: "John D. Smith"
* दस्तावेज़ संख्या: "A12345678"

**मिलान डेटा:**

* नाम: "Jonathan David Smith"
* दस्तावेज़ संख्या: "A12345678"

**गणना:**

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

**परिणाम:** स्कोर को **100** पर ओवरराइड किया गया (Golden Key मिलान) → **समीक्षा नहीं की गई**

***

## समीक्षा स्थिति प्रबंधित करना

प्रारंभिक वर्गीकरण के बाद, आप प्रत्येक मिलान की समीक्षा स्थिति को मैन्युअल रूप से अपडेट कर सकते हैं:

### 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

***

## 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।


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.