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# AML जोखिम स्कोर: निकाय जोखिम फ़ॉर्मूला

> Didit के साथ समझें कि देश, श्रेणी व रिकॉर्ड से AML जोखिम स्कोर कैसे तय होते हैं और निर्णयों को स्वचालित करने के लिए थ्रेशोल्ड ट्यून करें।

**जोखिम स्कोर** (Risk Score) एक मात्रात्मक मूल्यांकन है जो यह आकलन करता है कि **AML हिट वाली एंटिटी कितनी जोखिम भरी है**। इस स्कोर का उपयोग सभी गैर-फ़ॉल्स-पॉज़िटिव हिट्स में से उच्चतम जोखिम स्कोर के आधार पर **अंतिम AML स्थिति** (स्वीकृत/समीक्षाधीन/अस्वीकृत) निर्धारित करने के लिए किया जाता है।

> ⚠️ **महत्वपूर्ण:** जोखिम स्कोर **अंतिम AML स्थिति** निर्धारित करता है, न कि व्यक्तिगत हिट का वर्गीकरण। व्यक्तिगत हिट्स को पहले [Match Score](https://docs.didit.me/hi/core-technology/aml-screening/aml-match-score.md) का उपयोग करके फ़ॉल्स पॉज़िटिव बनाम असमीक्षित के रूप में वर्गीकृत किया जाता है।

## अवलोकन

प्रत्येक AML हिट को **0-100 का जोखिम स्कोर** प्राप्त होता है, जिसकी गणना तीन प्रमुख जोखिम कारकों को मिलाकर की जाती है। यह स्कोर इस प्रश्न का उत्तर देता है: **"यदि यह एक वास्तविक मिलान है, तो यह एंटिटी कितनी जोखिम भरी है?"**

### Risk Score vs Match Score

| पहलू | Match Score | Risk Score |
| - | - | - |
| **प्रश्न** | क्या यह वही व्यक्ति है? | यह एंटिटी कितनी जोखिम भरी है? |
| **उद्देश्य** | हिट्स को फ़ॉल्स पॉज़िटिव बनाम असमीक्षित के रूप में वर्गीकृत करना | अंतिम AML स्थिति निर्धारित करना |
| **कारक** | नाम, DOB, देश, दस्तावेज़ संख्या | देश, श्रेणी, आपराधिक रिकॉर्ड |
| **लागू** | सभी हिट्स | केवल गैर-फ़ॉल्स-पॉज़िटिव हिट्स |

***

## जोखिम स्कोर अंतिम AML स्थिति कैसे निर्धारित करता है

अंतिम AML स्थिति उन सभी हिट्स में से **उच्चतम जोखिम स्कोर** द्वारा निर्धारित की जाती है जिन्हें फ़ॉल्स पॉज़िटिव के रूप में वर्गीकृत नहीं किया गया है:

| उच्चतम जोखिम स्कोर | अंतिम AML स्थिति |
| - | - |
| स्वीकृति थ्रेशोल्ड से कम स्कोर | **स्वीकृत** |
| स्वीकृति और समीक्षा थ्रेशोल्ड के बीच का स्कोर | **समीक्षाधीन** |
| समीक्षा थ्रेशोल्ड से अधिक स्कोर | **अस्वीकृत** |

> **डिफ़ॉल्ट थ्रेशोल्ड:**
>
> * स्वीकृति थ्रेशोल्ड: 80
> * समीक्षा थ्रेशोल्ड: 100

**उदाहरण:** डिफ़ॉल्ट थ्रेशोल्ड के साथ:

* उच्चतम जोखिम स्कोर = 50 → **स्वीकृत** (कम जोखिम)
* उच्चतम जोखिम स्कोर = 90 → **समीक्षाधीन** (मध्यम जोखिम, मैन्युअल समीक्षा की आवश्यकता है)
* उच्चतम जोखिम स्कोर = 101 (असंभव, लेकिन >100) → **अस्वीकृत** (उच्च जोखिम)

***

## जोखिम स्कोर का सूत्र

समग्र जोखिम स्कोर की गणना भारित औसत का उपयोग करके की जाती है:

```
Risk Score = (Country Score × 0.30) + (Category Score × 0.50) + (Criminal Score × 0.20)
```

| घटक | भार | विवरण |
| - | - | - |
| **देश** | 30% | AML/CFT कारकों के आधार पर भौगोलिक जोखिम मूल्यांकन |
| **श्रेणी** | 50% | वॉचलिस्ट लिस्टिंग के प्रकार के आधार पर जोखिम स्तर |
| **आपराधिक रिकॉर्ड** | 20% | आपराधिक इतिहास और दोषसिद्धि से जुड़ा जोखिम |

***

## जोखिम स्तर

गणना किए गए जोखिम स्कोर के आधार पर, एंटिटीज़ को तीन जोखिम स्तरों में वर्गीकृत किया जाता है:

| जोखिम स्तर | स्कोर सीमा | विवरण |
| - | - | - |
| 🟢 **कम जोखिम** | \< 30 | न्यूनतम अनुपालन चिंता, मानक ड्यू डिलिजेंस |
| 🟡 **मध्यम जोखिम** | 30 – 49 | बढ़ी हुई चिंता, संवर्धित ड्यू डिलिजेंस अनुशंसित |
| 🔴 **उच्च जोखिम** | ≥ 50 | महत्वपूर्ण चिंता, गहन जांच आवश्यक |

***

## घटक स्कोरिंग विवरण

### देश स्कोर (30% वेटेज)

देश स्कोर किसी क्षेत्राधिकार से जुड़े अंतर्निहित AML/CFT जोखिम को दर्शाता है। कारकों में शामिल हैं:

* मनी लॉन्ड्रिंग और आतंकवादी वित्तपोषण जोखिम
* FATF सिफारिशों का अनुपालन
* अंतरराष्ट्रीय प्रतिबंधों की उपस्थिति
* भ्रष्टाचार धारणा सूचकांक
* नियामक ढांचे की मजबूती

**स्कोरिंग रेंज:** 0-100 (अधिक = अधिक जोखिम)

> **नोट:** जब कोई हिट कई देशों से संबद्ध होता है, तो गणना में **उच्चतम देश स्कोर** का उपयोग किया जाता है।

#### देश जोखिम स्कोर

| देश | कोड | जोखिम स्कोर | जोखिम स्तर |
| - | - | - | - |
| 🇮🇷 ईरान | `IR` | 81.66 | 🔴 उच्च |
| 🇰🇵 उत्तर कोरिया | `KP` | 78.20 | 🔴 उच्च |
| 🇲🇲 म्यांमार | `MM` | 75.09 | 🔴 उच्च |
| 🇦🇫 अफ़ग़ानिस्तान | `AF` | 74.63 | 🔴 उच्च |
| 🇸🇾 सीरिया | `SY` | 74.49 | 🔴 उच्च |
| 🇭🇹 हैती | `HT` | 74.30 | 🔴 उच्च |
| 🇨🇩 कांगो लोकतांत्रिक गणराज्य | `CD` | 71.66 | 🔴 उच्च |
| 🇷🇺 रूस | `RU` | 71.25 | 🔴 उच्च |
| 🇻🇪 वेनेजुएला | `VE` | 71.09 | 🔴 उच्च |
| 🇸🇸 दक्षिण सूडान | `SS` | 70.77 | 🔴 उच्च |
| 🇾🇪 यमन | `YE` | 68.40 | 🔴 उच्च |
| 🇱🇧 लेबनान | `LB` | 67.76 | 🔴 उच्च |
| 🇸🇴 सोमालिया | `SO` | 65.38 | 🔴 उच्च |
| 🇲🇱 माली | `ML` | 62.78 | 🔴 उच्च |
| 🇱🇾 लीबिया | `LY` | 61.96 | 🔴 उच्च |
| 🇲🇿 मोज़ाम्बिक | `MZ` | 57.15 | 🔴 उच्च |
| 🇧🇮 बुरुंडी | `BI` | 56.48 | 🔴 उच्च |
| 🇵🇭 फिलीपींस | `PH` | 56.44 | 🔴 उच्च |
| 🇬🇼 गिनी-बिसाऊ | `GW` | 55.99 | 🔴 उच्च |
| 🇰🇪 केन्या | `KE` | 55.49 | 🔴 उच्च |
| 🇽🇰 कोसोवो | `XK` | 55.49 | 🔴 उच्च |
| 🇪🇷 इरिट्रिया | `ER` | 54.72 | 🔴 उच्च |
| 🇵🇸 फिलिस्तीन राज्य | `PS` | 54.41 | 🔴 उच्च |
| 🇳🇬 नाइजीरिया | `NG` | 54.40 | 🔴 उच्च |
| 🇻🇳 वियतनाम | `VN` | 54.24 | 🔴 उच्च |
| 🇮🇶 इराक | `IQ` | 54.15 | 🔴 उच्च |
| 🇹🇿 तंजानिया | `TZ` | 53.22 | 🔴 उच्च |
| 🇭🇷 क्रोएशिया | `HR` | 53.03 | 🔴 उच्च |
| 🇩🇿 अल्जीरिया | `DZ` | 52.28 | 🔴 उच्च |
| 🇵🇦 पनामा | `PA` | 52.28 | 🔴 उच्च |
| 🇨🇮 कोटे डी आइवर | `CI` | 51.61 | 🔴 उच्च |
| 🇨🇲 कैमरून | `CM` | 51.35 | 🔴 उच्च |
| 🇨🇫 मध्य अफ़्रीकी गणराज्य | `CF` | 50.98 | 🔴 उच्च |
| 🇸🇩 सूडान | `SD` | 49.52 | 🔴 उच्च |
| 🇦🇴 अंगोला | `AO` | 49.47 | 🟡 मध्यम |
| 🇳🇮 निकारागुआ | `NI` | 49.07 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇹 त्रिनिदाद और टोबैगो | `TT` | 48.45 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇫 बुर्किना फासो | `BF` | 47.94 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇷 तुर्की | `TR` | 47.93 | 🟡 मध्यम |
| 🇻🇺 वानुअतु | `VU` | 47.93 | 🟡 मध्यम |
| 🇳🇪 नाइजर | `NE` | 47.02 | 🟡 मध्यम |
| 🇬🇹 ग्वाटेमाला | `GT` | 47.01 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇦 बोस्निया और हर्ज़ेगोविना | `BA` | 46.75 | 🟡 मध्यम |
| 🇺🇬 युगांडा | `UG` | 46.67 | 🟡 मध्यम |
| 🇿🇦 दक्षिण अफ्रीका | `ZA` | 46.60 | 🟡 मध्यम |
| 🇺🇦 यूक्रेन | `UA` | 46.43 | 🟡 मध्यम |
| 🇨🇳 चीन | `CN` | 45.92 | 🟡 मध्यम |
| 🇨🇺 क्यूबा | `CU` | 45.89 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇬 बुल्गारिया | `BG` | 45.70 | 🟡 मध्यम |
| 🇦🇪 संयुक्त अरब अमीरात | `AE` | 45.39 | 🟡 मध्यम |
| 🇿🇼 ज़िम्बाब्वे | `ZW` | 45.37 | 🟡 मध्यम |
| 🇦🇱 अल्बानिया | `AL` | 45.34 | 🟡 मध्यम |
| 🇯🇲 जमैका | `JM` | 45.11 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇧 बारबाडोस | `BB` | 45.04 | 🟡 मध्यम |
| 🇬🇳 गिनी | `GN` | 44.80 | 🟡 मध्यम |
| 🇸🇽 सिंट मार्टेन | `SX` | 44.79 | 🟡 मध्यम |
| 🇱🇷 लाइबेरिया | `LR` | 44.66 | 🟡 मध्यम |
| 🇷🇸 सर्बिया | `RS` | 44.26 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇪 मोंटेनेग्रो | `ME` | 43.47 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇨 मोनाको | `MC` | 43.13 | 🟡 मध्यम |
| 🇪🇹 इथियोपिया | `ET` | 42.85 | 🟡 मध्यम |
| 🇩🇯 जिबूती | `DJ` | 41.96 | 🟡 मध्यम |
| 🇳🇦 नामीबिया | `NA` | 41.83 | 🟡 मध्यम |
| 🇱🇦 लाओस | `LA` | 41.73 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇳 ट्यूनीशिया | `TN` | 41.35 | 🟡 मध्यम |
| 🇬🇮 जिब्राल्टर | `GI` | 41.21 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇾 बेलारूस | `BY` | 41.17 | 🟡 मध्यम |
| 🇬🇾 गुयाना | `GY` | 40.75 | 🟡 मध्यम |
| 🇰🇲 कोमोरोस | `KM` | 40.50 | 🟡 मध्यम |
| 🇨🇼 कुराकाओ | `CW` | 39.88 | 🟡 मध्यम |
| 🇵🇰 पाकिस्तान | `PK` | 39.49 | 🟡 मध्यम |
| 🇸🇱 सिएरा लियोन | `SL` | 39.44 | 🟡 मध्यम |
| 🇸🇷 सूरीनाम | `SR` | 39.38 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇰 उत्तरी मैसेडोनिया | `MK` | 39.14 | 🟡 मध्यम |
| 🇦🇿 अज़रबैजान | `AZ` | 38.69 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇩 चाड | `TD` | 38.54 | 🟡 मध्यम |
| 🇰🇮 किरिबाती | `KI` | 37.94 | 🟡 मध्यम |
| 🇰🇭 कंबोडिया | `KH` | 37.90 | 🟡 मध्यम |
| 🇬🇶 इक्वेटोरियल गिनी | `GQ` | 37.90 | 🟡 मध्यम |
| 🇸🇨 सेशेल्स | `SC` | 37.60 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇩 मोल्दोवा | `MD` | 37.54 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇿 बेलीज़ | `BZ` | 37.48 | 🟡 मध्यम |
| 🇭🇰 हांगकांग | `HK` | 37.47 | 🟡 मध्यम |
| 🇨🇴 कोलंबिया | `CO` | 37.26 | 🟡 मध्यम |
| 🇵🇬 पापुआ न्यू गिनी | `PG` | 37.20 | 🟡 मध्यम |
| 🇸🇿 इस्वातिनी | `SZ` | 37.00 | 🟡 मध्यम |
| 🇦🇬 एंटीगुआ और बारबुडा | `AG` | 36.74 | 🟡 मध्यम |
| 🇻🇬 ब्रिटिश वर्जिन आइलैंड्स | `VG` | 36.70 | 🟡 मध्यम |
| 🇸🇹 साओ टोम और प्रिंसिपे | `ST` | 36.64 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇯 बेनिन | `BJ` | 36.60 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇻 मालदीव | `MV` | 36.20 | 🟡 मध्यम |
| 🇱🇨 सेंट लूसिया | `LC` | 36.18 | 🟡 मध्यम |
| 🇰🇳 सेंट किट्स और नेविस | `KN` | 36.03 | 🟡 मध्यम |
| 🇫🇲 माइक्रोनेशिया | `FM` | 35.97 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇻 तुवालु | `TV` | 35.94 | 🟡 मध्यम |
| 🇨🇬 कांगो | `CG` | 35.92 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇯 ताजिकिस्तान | `TJ` | 35.90 | 🟡 मध्यम |
| 🇸🇳 सेनेगल | `SN` | 35.88 | 🟡 मध्यम |
| 🇵🇾 पराग्वे | `PY` | 35.77 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇭 थाईलैंड | `TH` | 35.71 | 🟡 मध्यम |
| 🇼🇸 समोआ | `WS` | 35.68 | 🟡 मध्यम |
| 🇬🇦 गैबॉन | `GA` | 35.54 | 🟡 मध्यम |
| 🇪🇨 इक्वाडोर | `EC` | 35.29 | 🟡 मध्यम |
| 🇭🇳 होंडुरास | `HN` | 35.28 | 🟡 मध्यम |
| 🇸🇻 अल साल्वाडोर | `SV` | 35.15 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇽 मेक्सिको | `MX` | 35.01 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇬 टोगो | `TG` | 35.01 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇷 ब्राज़ील | `BR` | 34.94 | 🟡 मध्यम |
| 🇬🇩 ग्रेनाडा | `GD` | 34.87 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇲 तुर्कमेनिस्तान | `TM` | 34.75 | 🟡 मध्यम |
| 🇦🇷 अर्जेंटीना | `AR` | 34.71 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇬 मेडागास्कर | `MG` | 34.67 | 🟡 मध्यम |
| 🇸🇮 स्लोवेनिया | `SI` | 34.62 | 🟡 मध्यम |
| 🇳🇵 नेपाल | `NP` | 34.60 | 🟡 मध्यम |
| 🇰🇬 किर्गिस्तान | `KG` | 34.54 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇱 पूर्वी तिमोर | `TL` | 34.50 | 🟡 मध्यम |
| 🇮🇩 इंडोनेशिया | `ID` | 34.44 | 🟡 मध्यम |
| 🇬🇭 घाना | `GH` | 34.18 | 🟡 मध्यम |
| 🇦🇮 एंगुइला | `AI` | 34.17 | 🟡 मध्यम |
| 🇻🇨 सेंट विंसेंट और ग्रेनेडाइंस | `VC` | 34.08 | 🟡 मध्यम |
| 🇨🇷 कोस्टा रिका | `CR` | 33.84 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇴 बोलीविया | `BO` | 33.75 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇸 बहामास | `BS` | 33.48 | 🟡 मध्यम |
| 🇩🇲 डोमिनिका | `DM` | 33.16 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇴 टोंगा | `TO` | 33.13 | 🟡 मध्यम |
| 🇪🇭 पश्चिमी सहारा | `EH` | 33.03 | 🟡 मध्यम |
| 🇵🇪 पेरू | `PE` | 32.99 | 🟡 मध्यम |
| 🇰🇾 केमैन द्वीपसमूह | `KY` | 32.89 | 🟡 मध्यम |
| 🇨🇾 साइप्रस | `CY` | 32.74 | 🟡 मध्यम |
| 🇦🇲 आर्मेनिया | `AM` | 32.69 | 🟡 मध्यम |
| 🇨🇻 केप वर्डे | `CV` | 32.61 | 🟡 मध्यम |
| 🇳🇺 नीयू | `NU` | 32.38 | 🟡 मध्यम |
| 🇵🇼 पलाऊ | `PW` | 32.18 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇾 मलेशिया | `MY` | 32.16 | 🟡 मध्यम |
| 🇸🇧 सोलोमन द्वीपसमूह | `SB` | 32.08 | 🟡 मध्यम |
| 🇮🇳 भारत | `IN` | 32.02 | 🟡 मध्यम |
| 🇮🇱 इज़राइल | `IL` | 31.77 | 🟡 मध्यम |
| 🇬🇲 गाम्बिया | `GM` | 31.70 | 🟡 मध्यम |
| 🇦🇼 अरूबा | `AW` | 31.64 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇸 मॉन्टसेराट | `MS` | 31.63 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇭 बहरीन | `BH` | 31.61 | 🟡 मध्यम |
| 🇰🇼 कुवैत | `KW` | 31.52 | 🟡 मध्यम |
| 🇱🇸 लेसोथो | `LS` | 31.50 | 🟡 मध्यम |
| 🇩🇴 डोमिनिकन गणराज्य | `DO` | 31.28 | 🟡 मध्यम |
| 🇪🇬 मिस्र | `EG` | 31.17 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇭 मार्शल द्वीपसमूह | `MH` | 31.11 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇷 मॉरिटानिया | `MR` | 31.08 | 🟡 मध्यम |
| 🇹🇨 तुर्क और कैकोस | `TC` | 31.08 | 🟡 मध्यम |
| 🇧🇩 बांग्लादेश | `BD` | 30.99 | 🟡 मध्यम |
| 🇫🇯 फ़िजी | `FJ` | 30.88 | 🟡 मध्यम |
| 🇳🇷 नौरू | `NR` | 30.84 | 🟡 मध्यम |
| 🇺🇿 उज़्बेकिस्तान | `UZ` | 30.78 | 🟡 मध्यम |
| 🇱🇰 श्रीलंका | `LK` | 30.67 | 🟡 मध्यम |
| 🇲🇦 मोरक्को | `MA` | 30.03 | 🟡 मध्यम |
| 🇯🇴 जॉर्डन | `JO` | 29.73 | 🟢 निम्न |
| 🇲🇺 मॉरीशस | `MU` | 29.73 | 🟢 निम्न |
| 🇬🇪 जॉर्जिया | `GE` | 29.40 | 🟢 निम्न |
| 🇰🇿 कज़ाकिस्तान | `KZ` | 28.92 | 🟢 निम्न |
| 🇸🇰 स्लोवाकिया | `SK` | 28.88 | 🟢 निम्न |
| 🇲🇳 मंगोलिया | `MN` | 28.82 | 🟢 निम्न |
| 🇷🇼 रवांडा | `RW` | 28.82 | 🟢 निम्न |
| 🇲🇼 मलावी | `MW` | 28.76 | 🟢 निम्न |
| 🇭🇺 हंगरी | `HU` | 28.70 | 🟢 निम्न |
| 🇷🇴 रोमानिया | `RO` | 28.62 | 🟢 निम्न |
| 🇲🇹 माल्टा | `MT` | 28.46 | 🟢 निम्न |
| 🇸🇦 सऊदी अरब | `SA` | 28.32 | 🟢 निम्न |
| 🇿🇲 ज़ाम्बिया | `ZM` | 28.16 | 🟢 निम्न |
| 🇨🇰 कुक द्वीपसमूह | `CK` | 28.13 | 🟢 निम्न |
| 🇵🇱 पोलैंड | `PL` | 28.13 | 🟢 निम्न |
| 🇴🇲 ओमान | `OM` | 27.90 | 🟢 निम्न |
| 🇹🇼 ताइवान | `TW` | 27.90 | 🟢 निम्न |
| 🇨🇱 चिली | `CL` | 27.74 | 🟢 निम्न |
| 🇧🇹 भूटान | `BT` | 27.70 | 🟢 निम्न |
| 🇮🇹 इटली | `IT` | 27.66 | 🟢 निम्न |
| 🇧🇼 बोत्सवाना | `BW` | 27.50 | 🟢 निम्न |
| 🇧🇶 कैरेबियाई नीदरलैंड | `BQ` | 27.23 | 🟢 निम्न |
| 🇳🇱 नीदरलैंड | `NL` | 27.23 | 🟢 निम्न |
| 🇬🇷 ग्रीस | `GR` | 26.70 | 🟢 निम्न |
| 🇮🇲 आइल ऑफ़ मैन | `IM` | 26.69 | 🟢 निम्न |
| 🇻🇮 यू.एस. वर्जिन द्वीपसमूह | `VI` | 26.64 | 🟢 निम्न |
| 🇮🇪 आयरलैंड | `IE` | 25.95 | 🟢 निम्न |
| 🇪🇸 स्पेन | `ES` | 25.71 | 🟢 निम्न |
| 🇨🇿 चेक गणराज्य | `CZ` | 25.46 | 🟢 निम्न |
| 🇧🇪 बेल्जियम | `BE` | 25.38 | 🟢 निम्न |
| 🇸🇬 सिंगापुर | `SG` | 25.31 | 🟢 निम्न |
| 🇺🇸 संयुक्त राज्य अमेरिका | `US` | 25.22 | 🟢 निम्न |
| 🇱🇻 लातविया | `LV` | 25.16 | 🟢 निम्न |
| 🇲🇴 मकाऊ | `MO` | 25.07 | 🟢 निम्न |
| 🇨🇦 कनाडा | `CA` | 24.95 | 🟢 निम्न |
| 🇬🇧 यूनाइटेड किंगडम | `GB` | 24.79 | 🟢 निम्न |
| 🇶🇦 कतर | `QA` | 24.70 | 🟢 निम्न |
| 🇨🇭 स्विट्ज़रलैंड | `CH` | 24.51 | 🟢 निम्न |
| 🇲🇵 उत्तरी मारियाना द्वीपसमूह | `MP` | 24.19 | 🟢 निम्न |
| 🇦🇸 अमेरिकी समोआ | `AS` | 24.10 | 🟢 निम्न |
| 🇬🇺 गुआम | `GU` | 24.10 | 🟢 निम्न |
| 🇯🇵 जापान | `JP` | 23.94 | 🟢 निम्न |
| 🇩🇪 जर्मनी | `DE` | 23.52 | 🟢 निम्न |
| 🇰🇷 दक्षिण कोरिया | `KR` | 23.48 | 🟢 निम्न |
| 🇱🇺 लक्ज़मबर्ग | `LU` | 23.41 | 🟢 निम्न |
| 🇵🇹 पुर्तगाल | `PT` | 23.40 | 🟢 निम्न |
| 🇱🇮 लिकटेंस्टीन | `LI` | 23.23 | 🟢 निम्न |
| 🇦🇩 अंडोरा | `AD` | 22.55 | 🟢 निम्न |
| 🇦🇹 ऑस्ट्रिया | `AT` | 22.38 | 🟢 निम्न |
| 🇻🇦 होली सी | `VA` | 22.17 | 🟢 निम्न |
| 🇦🇺 ऑस्ट्रेलिया | `AU` | 22.12 | 🟢 निम्न |
| 🇵🇷 प्यूर्टो रिको | `PR` | 22.11 | 🟢 निम्न |
| 🇱🇹 लिथुआनिया | `LT` | 22.08 | 🟢 निम्न |
| 🇺🇾 उरुग्वे | `UY` | 22.06 | 🟢 निम्न |
| 🇧🇲 बरमूडा | `BM` | 21.85 | 🟢 निम्न |
| 🇫🇷 फ्रांस | `FR` | 21.71 | 🟢 निम्न |
| 🇧🇳 ब्रुनेई | `BN` | 21.40 | 🟢 निम्न |
| 🇪🇪 एस्टोनिया | `EE` | 21.37 | 🟢 निम्न |
| 🇫🇰 फ़ॉकलैंड द्वीपसमूह | `FK` | 21.20 | 🟢 निम्न |
| 🇸🇭 सेंट हेलेना | `SH` | 21.20 | 🟢 निम्न |
| 🇬🇫 फ़्रेंच गयाना | `GF` | 21.05 | 🟢 निम्न |
| 🇵🇫 फ़्रेंच पोलिनेशिया | `PF` | 21.05 | 🟢 निम्न |
| 🇬🇵 गुआदेलूप | `GP` | 21.05 | 🟢 निम्न |
| 🇲🇶 मार्टीनिक | `MQ` | 21.05 | 🟢 निम्न |
| 🇳🇨 न्यू कैलेडोनिया | `NC` | 21.05 | 🟢 निम्न |
| 🇧🇱 सेंट बार्थेलेमी | `BL` | 21.05 | 🟢 निम्न |
| 🇲🇫 सेंट मार्टिन | `MF` | 21.05 | 🟢 निम्न |
| 🇵🇲 सेंट पियरे और मिकेलॉन | `PM` | 21.05 | 🟢 निम्न |
| 🇼🇫 वालिस और फ़ुतुना | `WF` | 21.05 | 🟢 निम्न |
| 🇮🇸 आइसलैंड | `IS` | 21.04 | 🟢 निम्न |
| 🇬🇱 ग्रीनलैंड | `GL` | 19.43 | 🟢 निम्न |
| 🇳🇿 न्यूजीलैंड | `NZ` | 19.19 | 🟢 निम्न |
| 🇹🇰 टोकेलाऊ | `TK` | 19.18 | 🟢 निम्न |
| 🇸🇲 सैन मैरिनो | `SM` | 19.10 | 🟢 निम्न |
| 🇸🇪 स्वीडन | `SE` | 18.85 | 🟢 निम्न |
| 🇩🇰 डेनमार्क | `DK` | 18.46 | 🟢 निम्न |
| 🇫🇴 फ़रो द्वीपसमूह | `FO` | 18.46 | 🟢 निम्न |
| 🇫🇮 फ़िनलैंड | `FI` | 18.01 | 🟢 निम्न |
| 🇳🇴 नॉर्वे | `NO` | 17.62 | 🟢 निम्न |

233 देश · AML/CFT कारकों पर आधारित जोखिम स्कोर

***

### कैटेगरी स्कोर (50% भार)

कैटेगरी स्कोर उस वॉचलिस्ट के प्रकार के आधार पर अंतर्निहित जोखिम स्तर को दर्शाता है जिस पर इकाई सूचीबद्ध है। यह **सबसे अधिक भार वाला** घटक है क्योंकि लिस्टिंग का प्रकार सीधे विनियामक और अनुपालन जोखिम को इंगित करता है।

| श्रेणी | स्कोर | विवरण |
| - | - | - |
| **प्रतिबंध** | 100 | अंतर्राष्ट्रीय प्रतिबंध सूचियों (OFAC, UN, EU आदि) पर सूचीबद्ध |
| **PEP** | 100 | राजनीतिक रूप से उजागर व्यक्ति (सामान्य वर्गीकरण) |
| **PEP स्तर 1** | 100 | राष्ट्राध्यक्ष, वरिष्ठ सरकारी अधिकारी, सुप्रीम कोर्ट के न्यायाधीश |
| **चेतावनियाँ और विनियामक** | 95 | विनियामक चेतावनियाँ, प्रवर्तन कार्रवाइयाँ |
| **दिवालियापन** | 80 | दिवालियापन, परिसमापन कार्यवाही |
| **PEP स्तर 2** | 80 | संसद सदस्य, वरिष्ठ सैन्य अधिकारी, राजदूत |
| **SIE** | 75 | राज्य-प्रभावित उद्यम — सरकारी संबंधों वाली कंपनियाँ |
| **SIP** | 75 | राज्य-प्रभावित व्यक्ति — सरकारी प्रभाव वाले व्यक्ति |
| **PEP स्तर 3** | 70 | क्षेत्रीय सरकारी अधिकारी, स्थानीय मेयर, न्यायाधीश |
| **फिटनेस और सत्यनिष्ठा** | 65 | वित्तीय सेवा फ़िटनेस आकलन, विनियामक समीक्षाएँ |
| **प्रतिकूल मीडिया** | 60 | वित्तीय अपराध से संबंधित नकारात्मक समाचार कवरेज |
| **PEP स्तर 4** | 55 | निचले स्तर के अधिकारी, राजनीतिक दल के सदस्य |
| **व्यवसायी** | 55 | संभावित जोखिम वाली हाई-प्रोफ़ाइल व्यावसायिक हस्तियां |
| **व्यवसाय** | 40 | वॉचलिस्ट में मौजूदगी वाली सामान्य व्यावसायिक इकाइयाँ |

> **नोट:** जब कोई हिट कई श्रेणियों से संबंधित होता है, तो **उच्चतम श्रेणी स्कोर** का उपयोग किया जाता है।

#### श्रेणी जोखिम स्तर

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  CRITICAL (100)     │ Sanctions, PEP, PEP Level 1              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  VERY HIGH (80-95)  │ Warnings, Insolvency, PEP Level 2        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  HIGH (70-79)       │ SIE, SIP, PEP Level 3                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ELEVATED (55-69)   │ Fitness/Probity, Adverse Media, PEP L4   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  MODERATE (40-54)   │ Business, Businessperson                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

***

### आपराधिक रिकॉर्ड स्कोर (20% वेटेज)

आपराधिक रिकॉर्ड घटक इकाई से जुड़े किसी भी आपराधिक इतिहास का मूल्यांकन करता है।

| आपराधिक स्थिति | स्कोर | विवरण |
| - | - | - |
| **अदालत द्वारा दोषी ठहराया गया** | 100 | इकाई को किसी आपराधिक अपराध के लिए दोषी ठहराया गया है |
| **आपराधिक दंड लागू किया गया** | 90 | इकाई पर आपराधिक दंड या जुर्माना लागू किया गया है |
| **कोई आपराधिक रिकॉर्ड नहीं** | 0 | कोई ज्ञात आपराधिक इतिहास नहीं |

> **नोट:** 20% आवंटन के बावजूद आपराधिक रिकॉर्ड काफ़ी महत्वपूर्ण होते हैं क्योंकि दोषसिद्धि किसी इकाई के जोखिम प्रोफ़ाइल को नाटकीय रूप से बदल सकती है।

***

## कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

### जोखिम स्कोर थ्रेशोल्ड (अंतिम AML स्थिति निर्धारित करते हैं)

| सेटिंग | डिफ़ॉल्ट | विवरण |
| - | - | - |
| स्वीकृति थ्रेशोल्ड | 80 | इससे कम जोखिम स्कोर के परिणामस्वरूप स्थिति **स्वीकृत** होती है |
| समीक्षा थ्रेशोल्ड | 100 | इससे अधिक जोखिम स्कोर के परिणामस्वरूप स्थिति **अस्वीकृत** होती है। थ्रेशोल्ड के बीच के स्कोर के परिणामस्वरूप स्थिति **समीक्षाधीन** होती है। |

### मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड (हिट वर्गीकरण निर्धारित करता है)

| सेटिंग | डिफ़ॉल्ट | विवरण |
| - | - | - |
| मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड | 93 | इससे कम मिलान स्कोर वाले हिट को **फ़ॉल्स पॉज़िटिव** के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। जोखिम मूल्यांकन में केवल गैर-फ़ॉल्स पॉज़िटिव हिट शामिल किए जाते हैं। |

***

## संपूर्ण फ़्लो: स्क्रीनिंग से अंतिम स्थिति तक

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           AML SCREENING FLOW                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                             │
│  1. SCREEN AGAINST WATCHLISTS                                               │
│     └── Returns list of potential hits (match score ≥ 75%)                  │
│                                                                             │
│  2. FOR EACH HIT: CALCULATE MATCH SCORE                                     │
│     Match Score = (Name × W1) + (DOB × W2) + (Country × W3)                │
│     + Golden Key document number logic                                      │
│                                                                             │
│  3. CLASSIFY HITS BY MATCH SCORE                                            │
│     ├── Match Score < 93 → FALSE POSITIVE (excluded)                        │
│     └── Match Score ≥ 93 → UNREVIEWED (included)                            │
│                                                                             │
│  4. FOR EACH UNREVIEWED HIT: CALCULATE RISK SCORE                           │
│     Risk Score = (Country × 30%) + (Category × 50%) + (Criminal × 20%)     │
│                                                                             │
│  5. DETERMINE FINAL AML STATUS                                              │
│     If no non-false-positive hits → APPROVED                                │
│     Else, based on HIGHEST RISK SCORE:                                      │
│     ├── Risk Score < 86 → APPROVED                                          │
│     ├── 86 ≤ Risk Score ≤ 100 → IN REVIEW                                   │
│     └── Risk Score > 100 → DECLINED                                         │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

***

## गणना के उदाहरण

### उदाहरण 1: प्रतिबंधित देश का उच्च-जोखिम वाला PEP

**हिट डेटा:**

* देश: Iran (स्कोर: 81.66)
* श्रेणी: प्रतिबंध (स्कोर: 100)
* आपराधिक रिकॉर्ड: कोई नहीं (स्कोर: 0)

**जोखिम स्कोर गणना:**

```
Risk Score = (81.66 × 0.30) + (100 × 0.50) + (0 × 0.20)
           = 24.50 + 50.00 + 0.00
           = 74.50
```

**परिणाम:** जोखिम स्कोर 74.50 → इकाई जोखिम स्तर: **उच्च** 🔴

* यदि यह बिना समीक्षा वाले हिट में उच्चतम जोखिम स्कोर है और थ्रेशोल्ड डिफ़ॉल्ट (86/100) हैं:
* 74.50 \< 86 → अंतिम AML स्थिति: **स्वीकृत** (इकाई जोखिम भरी है लेकिन समीक्षा थ्रेशोल्ड से नीचे है)

### उदाहरण 2: उच्च-जोखिम वाले देश से PEP स्तर 1

**हिट डेटा:**

* देश: Russia (स्कोर: 71.25)
* श्रेणी: PEP स्तर 1 (स्कोर: 100)
* आपराधिक रिकॉर्ड: अदालत द्वारा दोषी ठहराया गया (स्कोर: 100)

**जोखिम स्कोर गणना:**

```
Risk Score = (71.25 × 0.30) + (100 × 0.50) + (100 × 0.20)
           = 21.38 + 50.00 + 20.00
           = 91.38
```

**परिणाम:** जोखिम स्कोर 91.38 → इकाई जोखिम स्तर: **उच्च** 🔴

* डिफ़ॉल्ट थ्रेशोल्ड (86/100) के साथ: 86 ≤ 91.38 ≤ 100 → अंतिम AML स्थिति: **समीक्षाधीन**

### उदाहरण 3: कम-जोखिम वाली व्यावसायिक इकाई

**हिट डेटा:**

* देश: United Kingdom (स्कोर: 24.79)
* श्रेणी: व्यवसाय (स्कोर: 40)
* आपराधिक रिकॉर्ड: कोई नहीं (स्कोर: 0)

**जोखिम स्कोर गणना:**

```
Risk Score = (24.79 × 0.30) + (40 × 0.50) + (0 × 0.20)
           = 7.44 + 20.00 + 0.00
           = 27.44
```

**परिणाम:** जोखिम स्कोर 27.44 → इकाई जोखिम स्तर: **कम** 🟢

* डिफ़ॉल्ट थ्रेशोल्ड (86/100) के साथ: 27.44 \< 86 → अंतिम AML स्थिति: **स्वीकृत**

***

## API रिस्पॉन्स का उदाहरण

AML रिस्पॉन्स में प्रत्येक हिट में दोनों स्कोर शामिल होते हैं:

```json theme={null}
{
  "caption": "John Doe",
  "match_score": 95,
  "risk_score": 74.5,
  "review_status": "Unreviewed",
  "properties": {
    "countries": ["IR"],
    "topics": ["sanction"]
  }
}
```

समग्र AML परिणाम में उच्चतम जोखिम स्कोर के आधार पर अंतिम स्थिति शामिल होती है:

```json theme={null}
{
  "status": "In Review",
  "total_hits": 3,
  "score": 91,
  "hits": [
    {
      "caption": "John Doe",
      "match_score": 95,
      "risk_score": 91,
      "review_status": "Unreviewed"
    },
    {
      "caption": "Johnny D.",
      "match_score": 88,
      "risk_score": 45,
      "review_status": "False Positive"
    },
    {
      "caption": "J. Doe",
      "match_score": 94,
      "risk_score": 65,
      "review_status": "Unreviewed"
    }
  ]
}
```

इस उदाहरण में:

* हिट 2 एक फ़ॉल्स पॉज़िटिव है (match\_score 88 \< थ्रेशोल्ड 93), इसलिए इसे बाहर रखा गया है
* बिना समीक्षा वाले हिट में उच्चतम risk\_score 91 है (हिट 1 का)
* 86 ≤ 91 ≤ 100 → अंतिम स्थिति: **समीक्षाधीन**

***

## हिट समीक्षा स्थिति प्रबंधित करना

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

| स्थिति | विवरण |
| - | - |
| **समीक्षा नहीं हुई** | मिलान स्कोर ≥ थ्रेशोल्ड वाले हिट की प्रारंभिक स्थिति |
| **फ़ॉल्स पॉज़िटिव** | मिलान स्कोर \< थ्रेशोल्ड वाले हिट की प्रारंभिक स्थिति (या मैन्युअल रूप से चिह्नित) |
| **पुष्टि किया गया मिलान** | मैन्युअल रूप से सत्यापित कि यह वही व्यक्ति है |
| **अनिर्णायक** | यह निर्धारित करने में असमर्थ कि क्या हिट वही व्यक्ति है |

> [!NOTE]
>
> ### **सुझाव:** AML अवलोकन पर जाकर या किसी विशिष्ट हिट के विवरण पर क्लिक करके Console में हिट समीक्षा स्थिति को अपडेट करें।

***

## सर्वोत्तम प्रथाएँ

1. **दो-स्कोर प्रणाली को समझें** — मिलान स्कोर फ़ॉल्स पॉज़िटिव को फ़िल्टर करता है; जोखिम स्कोर तात्कालिकता निर्धारित करता है।

2. **पहले उच्च-जोखिम वाले हिट की समीक्षा करें** — बिना समीक्षा वाले हिट में से अपनी अनुपालन टीम के कार्यभार को प्राथमिकता देने के लिए जोखिम स्कोर का उपयोग करें।

3. **अपनी जोखिम उठाने की क्षमता के आधार पर थ्रेशोल्ड समायोजित करें:**
   * कम मिलान स्कोर थ्रेशोल्ड → अधिक हिट को बिना समीक्षा वाला माना जाता है
   * कम स्वीकृति थ्रेशोल्ड → अधिक सत्र स्वतः-स्वीकृत होते हैं
   * कम समीक्षा थ्रेशोल्ड → अधिक सत्र स्वतः-अस्वीकृत होते हैं

4. **अपने निर्णयों का दस्तावेज़ीकरण करें** — हिट की मैन्युअल समीक्षा करते समय, रिकॉर्ड करें कि आपने मिलान विश्वास और जोखिम कारकों दोनों के आधार पर क्यों स्वीकृत या एस्केलेट किया।

5. **रुझानों की निगरानी करें** — पैटर्न की पहचान करने के लिए मिलान स्कोर और जोखिम स्तर दोनों के आधार पर अपने संगठन के हिट वितरण को ट्रैक करें।


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