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# Pontuação de correspondência AML: fórmula de confiança

> A pontuação de correspondência AML da Didit mede a confiança por nome, data de nascimento e país. Ajuste pesos e limiares contra falsos positivos.

A **Pontuação de correspondência** é uma métrica de confiança ponderada que determina **o quanto uma possível correspondência AML corresponde à pessoa analisada**. Essa pontuação é usada para classificar cada correspondência como **Falso positivo** ou como **Possível correspondência** que exige análise adicional.

![Configuração da pontuação de correspondência AML da Didit com limiares ponderados de nome, data de nascimento e país](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)

> ⚠️ **Importante:** a Pontuação de correspondência determina a **classificação de cada correspondência**, NÃO o status AML final. O status AML final (Aprovado/Em revisão/Recusado) é determinado pela [pontuação de risco](https://docs.didit.me/pt-br/core-technology/aml-screening/aml-risk-score.md) das correspondências que não são falsos positivos.

## Visão geral

Ao analisar uma pessoa em listas de monitoramento AML, cada possível correspondência recebe uma **pontuação de correspondência de 0 a 100**. Essa pontuação responde à pergunta: **"Esta correspondência é realmente a mesma pessoa que estamos analisando?"**

### Pontuação de correspondência vs. pontuação de risco

| Aspecto | Pontuação de correspondência | Pontuação de risco |
| - | - | - |
| **Pergunta** | É a mesma pessoa? | Qual é o risco desta entidade? |
| **Finalidade** | Classificar correspondências como Falso Positivo ou Possível correspondência | Determinar o status AML final |
| **Fatores** | Nome, data de nascimento, país, número do documento | País, categoria, antecedentes criminais |
| **Limiar** | Limiar da pontuação de correspondência (padrão: 93) | Limiar de aprovação / Limiar de revisão |

***

## Como a pontuação de correspondência determina o status de revisão

Cada correspondência é classificada com base na sua pontuação de correspondência:

| Pontuação de correspondência | Status de revisão | Significado |
| - | - | - |
| Pontuação abaixo do limiar da pontuação de correspondência | **Falso Positivo** | Provavelmente NÃO é a mesma pessoa |
| Pontuação igual ou acima do limiar da pontuação de correspondência | **Não revisado** | A correspondência exige revisão manual |

> **Limiar padrão:** 93%

**Exemplo:** com um limiar de 93:

* Correspondência com pontuação 85 → **Falso Positivo** (descartada automaticamente)
* Correspondência com pontuação 95 → **Não revisado** (precisa de revisão; a pontuação de risco determina a urgência)

### Status de revisão explicados

Todas as correspondências AML começam com um dos dois status iniciais, com base na pontuação de correspondência:

| Status | Descrição | Quando é definido |
| - | - | - |
| **Falso Positivo** | A correspondência provavelmente NÃO é a mesma pessoa submetida à triagem. É excluída da avaliação de risco. | Pontuação de correspondência \< limiar |
| **Não revisado** | A correspondência é uma possível correspondência que exige revisão manual para ser confirmada ou descartada. | Pontuação de correspondência ≥ limiar |

Após a revisão manual, os responsáveis por conformidade podem atualizar o status para:

| Status | Descrição |
| - | - |
| **Confirmed Match** | A correspondência foi verificada como sendo a mesma pessoa. |
| **Inconclusive** | Não foi possível determinar se a correspondência é a mesma pessoa. |

> [!NOTE]
>
> ### **Dica:** você pode alterar o status de revisão de uma correspondência no Console, na visão geral de AML ou clicando em uma correspondência específica para ver os detalhes.

***

## Como a pontuação de correspondência é calculada

### Etapa 1: cálculo da pontuação base

A pontuação base é calculada com três componentes de pesos configuráveis:

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

| Componente | Peso padrão | Descrição |
| - | - | - |
| **Nome** | 60% | Similaridade aproximada (fuzzy) entre o nome analisado e o nome da correspondência |
| **Data de Nascimento** | 25% | Pontuação para correspondência exata, parcial (somente o ano) ou divergência |
| **País/Nacionalidade** | 15% | Comparação entre a nacionalidade analisada e os países da correspondência |

> **Observação:** a soma dos pesos deve ser sempre 100%.

### Etapa 2: lógica de "chave de ouro" do número do documento

Depois do cálculo da pontuação base, o número do documento é avaliado separadamente com uma lógica especial de substituição:

| Cenário | Efeito | Exemplo |
| - | - | - |
| **Correspondência** | Substitui a pontuação por **100** | Os números de passaporte coincidem exatamente |
| **Neutro** | Mantém a pontuação base inalterada | Tipos de documento diferentes, ou um dos lados ausente |
| **Divergência grave** | Aplica uma penalidade (-50 pontos) | Mesmo tipo de documento, mas valores diferentes |

Essa abordagem reconhece que um número de documento coincidente é prova definitiva de identidade (a "chave de ouro"), enquanto tipos de documento diferentes não devem penalizar a pontuação.

***

## Detalhes da pontuação por componente

### Similaridade de nome (0-100)

A correspondência de nomes usa o **algoritmo WRatio** da RapidFuzz, que é robusto a:

* Erros de digitação e de grafia
* Diferenças na ordem das palavras ("John Smith" vs "Smith, John")
* Variações no nome do meio ("Robert J. Smith" vs "Robert James Smith")
* Diferenças de tamanho

### Pontuação da data de nascimento

| Cenário | Pontuação | Exemplo |
| - | - | - |
| **Correspondência exata** | 100% | "1985-03-15" corresponde a "1985-03-15" |
| **Ano coincide (a correspondência tem apenas o ano)** | 100% | "1985-03-15" corresponde a "1985": correspondência total, porque a correspondência só oferece precisão em nível de ano |
| **Ano coincide (dia/mês diferentes)** | 50% | "1985-03-15" corresponde a "1985-06-20": mesmo ano, mas as datas são diferentes |
| **Ano divergente** | -100% (penalidade) | "1985-03-15" não corresponde a "1990-03-15" |
| **Sem dados** | 0% (neutro) | Um dos lados não tem data de nascimento |

> **Importante:** quando a correspondência fornece apenas um ano (por exemplo, "1974"), coincidir com esse ano conta como **correspondência total**, porque essa é toda a informação disponível para verificar.

### Pontuação de país/nacionalidade

| Cenário | Pontuação | Exemplo |
| - | - | - |
| **Correspondência exata** | 100% | "ES" corresponde a "Spain" ou "ESP" |
| **Sem dados na correspondência** | 0% (neutro) | A correspondência não tem informação de país |
| **Divergência** | -50% (penalidade) | "ES" não corresponde a "France" |

O sistema converte automaticamente entre:

* Códigos ISO alfa-2 (ES)
* Códigos ISO alfa-3 (ESP)
* Nomes completos de países (Spain)

Ele também verifica o campo `citizenship`, além de `countries`.

***

## Normalização da pontuação (reponderação)

Quando faltam dados da pessoa analisada ou da correspondência, o sistema usa a **normalização da pontuação** para evitar penalizações por informações indisponíveis.

### Exemplo: análise apenas pelo nome

Se você fizer a análise apenas com um nome (sem data de nascimento nem país):

| Pesos originais | Pesos normalizados |
| - | - |
| Nome: 60% | Nome: **100%** |
| Data de nascimento: 25% | Data de nascimento: 0% (não comparável) |
| País: 15% | País: 0% (não comparável) |

**Resultado:** a pontuação do nome passa a ser toda a pontuação de correspondência.

### Exemplo: correspondência sem país

Se a correspondência não tiver dados de país, mas tiver data de nascimento:

| Pesos originais | Pesos normalizados |
| - | - |
| Nome: 60% | Nome: **70.6%** |
| Data de nascimento: 25% | Data de nascimento: **29.4%** |
| País: 15% | País: 0% (não comparável) |

Isso garante uma pontuação justa, independentemente da disponibilidade dos dados.

***

## Opções de configuração

Você pode personalizar o cálculo da pontuação de correspondência pela API ou nas configurações do workflow:

### Limiar da pontuação de correspondência

| Configuração | Padrão | Descrição |
| - | - | - |
| Limiar da pontuação de correspondência | 93 | Correspondências abaixo desse valor são classificadas como **Falso Positivo**. Correspondências iguais ou superiores recebem o status **Não revisado** (possíveis correspondências) e precisam de revisão. |

### Pesos (a soma deve ser 100)

| Configuração | Padrão | Descrição |
| - | - | - |
| Peso do nome | 60 | Peso da similaridade do nome (0-100) |
| Peso da data de nascimento | 25 | Peso da data de nascimento (0-100) |
| Peso do país | 15 | Peso do país/nacionalidade (0-100) |

***

## Exemplo de requisição à API

```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
}
```

***

## Resposta: detalhamento da pontuação

Cada correspondência na resposta inclui:

* `match_score`: a pontuação de correspondência calculada (0-100)
* `risk_score`: a pontuação de risco calculada (0-100); consulte [Pontuação de risco](https://docs.didit.me/pt-br/core-technology/aml-screening/aml-risk-score.md)
* `review_status`: "False Positive" ou "Unreviewed", conforme o limiar da pontuação de correspondência
* `score_breakdown`: detalhamento do cálculo da pontuação de correspondência

```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
  }
}
```

***

## Fluxo completo: da pontuação de correspondência ao status 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                    │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

***

## Exemplos de cálculo

### Exemplo 1: correspondência forte → Não revisado

**Dados analisados:**

* Nome: "Robert J. Smith"
* Data de nascimento: "1985-03-15"
* País: "US"

**Dados da correspondência:**

* Nome: "Robert James Smith"
* Data de nascimento: "1985"
* País: "United States"

**Cálculo:**

1. Pontuação do nome: 90% (correspondência aproximada)
2. Pontuação da data de nascimento: 100% (a correspondência tem apenas o ano, e o ano coincide)
3. Pontuação do país: 100% (correspondência exata)

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

**Resultado:** pontuação de correspondência (94) ≥ limiar (93) → **Não revisado**
→ A pontuação de risco será calculada e usada para o status AML final

### Exemplo 2: correspondência fraca → Falso Positivo

**Dados analisados:**

* Nome: "John Smith"
* Data de nascimento: "1990-05-20"
* País: "US"

**Dados da correspondência:**

* Nome: "Johnny Smithson"
* Data de nascimento: "1975"
* País: "Canada"

**Cálculo:**

1. Pontuação do nome: 72% (correspondência aproximada fraca)
2. Pontuação da data de nascimento: -100% (penalidade por ano divergente)
3. Pontuação do país: -50% (penalidade por país divergente)

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

**Resultado:** pontuação de correspondência (11) \< limiar (93) → **Falso Positivo**
→ Esta correspondência é excluída da avaliação de risco

### Exemplo 3: substituição por Golden Key

**Dados analisados:**

* Nome: "John D. Smith"
* Número do documento: "A12345678"

**Dados da correspondência:**

* Nome: "Jonathan David Smith"
* Número do documento: "A12345678"

**Cálculo:**

1. Pontuação base: \~70 (correspondência aproximada do nome)
2. Número do documento: **CORRESPONDE** (correspondência exata)

**Resultado:** pontuação definida como **100** (correspondência da Golden Key) → **Não revisado**

***

## Gerenciamento do status de revisão

Após a classificação inicial, você pode atualizar manualmente o status de revisão de cada correspondência:

### No console

1. Acesse a visão geral de AML da sessão
2. Clique em uma correspondência específica para ver os detalhes
3. Use o menu suspenso de status para alterar o status de revisão:
   * **Correspondência Confirmada**: confirme que a correspondência se refere à mesma pessoa
   * **Falso Positivo**: marca a correspondência como não correspondente
   * **Inconclusivo**: não foi possível determinar

***

## Boas práticas

1. **Comece com o limiar padrão (93)**: ele oferece um bom equilíbrio entre identificar correspondências verdadeiras e filtrar falsos positivos.

2. **Reduza o limiar em cenários de alto risco**: se você precisa ser mais cauteloso, reduza o limiar de pontuação de correspondência para identificar mais correspondências potenciais.

3. **Use números de documento quando disponíveis**: eles oferecem a confirmação de identidade mais forte e podem prevalecer sobre pontuações de correspondência baixas.

4. **Revise os pesos normalizados**: verifique os campos de peso normalizado no detalhamento da pontuação para entender como a ausência de dados afetou a pontuação.

5. **Monitore as taxas de falsos positivos**: se muitas correspondências legítimas estiverem sendo marcadas como falsos positivos, reduza o limiar.


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