> ## 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.

# Оценка совпадения AML: формула уверенности в личности

> Didit рассчитывает оценку совпадения AML по имени, дате рождения и стране. Настройте пороги и веса для снижения ложных срабатываний.

**Оценка совпадения** представляет собой взвешенную метрику уверенности, которая определяет, **насколько потенциальное совпадение при AML-скрининге соответствует проверяемому лицу**. Эта оценка используется для классификации отдельных совпадений как **Ложное срабатывание** или **Возможное совпадение**, требующее дальнейшей проверки.

![Настройка оценки совпадения Didit AML, показывающая взвешенные пороги для имени, даты рождения и страны](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)

> ⚠️ **Важно:** Оценка совпадения определяет **классификацию отдельного совпадения**, а НЕ окончательный AML-статус. Окончательный AML-статус (одобрена / на проверке / отклонена) определяется [оценкой риска](https://docs.didit.me/ru/core-technology/aml-screening/aml-risk-score.md) для совпадений, не являющихся ложными срабатываниями.

## Обзор

При проверке лица по спискам наблюдения AML каждое потенциальное совпадение получает **оценку совпадения от 0 до 100**. Эта оценка отвечает на вопрос: **«Действительно ли это совпадение относится к проверяемому лицу?»**

### Оценка совпадения и оценка риска

| Аспект | Оценка совпадения | Оценка риска |
| - | - | - |
| **Вопрос** | Это тот же человек? | Насколько рискован этот субъект? |
| **Цель** | Классифицировать совпадения как ложные срабатывания или возможные совпадения | Определить окончательный AML-статус |
| **Факторы** | Имя, дата рождения, страна, номер документа | Страна, категория, судимости |
| **Порог** | Порог оценки совпадения (по умолчанию: 93) | Порог одобрения / Порог проверки |

***

## Как оценка совпадения определяет статус проверки

Каждое совпадение классифицируется на основе его оценки совпадения:

| Оценка совпадения | Статус проверки | Значение |
| - | - | - |
| Оценка ниже порога оценки совпадения | **Ложное срабатывание** | Совпадение, вероятно, НЕ относится к тому же лицу |
| Оценка равна или выше порога оценки совпадения | **Не проверено** | Совпадение требует ручной проверки |

> **Порог по умолчанию:** 93%

**Пример:** при пороге 93:

* Совпадение с оценкой 85 → **Ложное срабатывание** (автоматически исключается)
* Совпадение с оценкой 95 → **Не проверено** (требует проверки, оценка риска определяет срочность)

### Описание статусов проверки

Все совпадения при AML-скрининге получают один из двух начальных статусов на основе их оценки совпадения:

| Статус | Описание | Когда устанавливается |
| - | - | - |
| **Ложное срабатывание** | Совпадение, вероятно, НЕ относится к проверяемому лицу. Исключается из оценки риска. | Оценка совпадения \< порога |
| **Не проверено** | Совпадение является возможным совпадением, требующим ручной проверки для подтверждения или исключения. | Оценка совпадения ≥ порога |

После ручной проверки комплаенс-офицеры могут изменить статус на:

| Статус | Описание |
| - | - |
| **Подтверждённое совпадение** | Подтверждено, что совпадение относится к тому же лицу. |
| **Не определено** | Не удалось определить, относится ли совпадение к тому же лицу. |

> [!NOTE]
>
> ### **Совет:** изменить статус проверки совпадения можно в консоли, открыв сводку AML или нажав на конкретное совпадение, чтобы просмотреть сведения о нём.

***

## Как рассчитывается оценка совпадения

### Шаг 1: Расчёт базовой оценки

Базовая оценка рассчитывается на основе трёх компонентов с настраиваемыми весами:

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

| Компонент | Вес по умолчанию | Описание |
| - | - | - |
| **Имя** | 60% | Нечёткое сравнение строк проверяемого имени и имени совпадения |
| **Дата рождения** | 25% | Оценка точного, частичного (только год) совпадения или несовпадения |
| **Страна/Гражданство** | 15% | Сравнение проверяемого гражданства и стран в совпадении |

> **Примечание:** сумма весов всегда должна составлять 100%.

### Шаг 2: Логика «золотого ключа» для номера документа

После расчёта базовой оценки номер документа оценивается отдельно с помощью специальной логики переопределения:

| Сценарий | Результат | Пример |
| - | - | - |
| **Совпадение** | Переопределение оценки на **100** | Номера паспортов точно совпадают |
| **Нейтральный** | Базовая оценка остаётся без изменений | Разные типы документов или данные отсутствуют с одной из сторон |
| **Жёсткое несовпадение** | Применение штрафа (-50 баллов) | Один и тот же тип документа, но разные значения |

Такой подход исходит из того, что совпадение номера документа является окончательным подтверждением личности («золотой ключ»), тогда как несовпадающие типы документов не должны снижать оценку.

***

## Детали скоринга компонентов

### Сходство имён (0-100)

Для сопоставления имён используется **алгоритм WRatio** из RapidFuzz, устойчивый к:

* Опечаткам и ошибкам в написании
* Различиям в порядке слов («John Smith» и «Smith, John»)
* Вариациям со вторым именем («Robert J. Smith» и «Robert James Smith»)
* Различиям в длине

### Скоринг даты рождения

| Сценарий | Оценка | Пример |
| - | - | - |
| **Точное совпадение** | 100% | «1985-03-15» совпадает с «1985-03-15» |
| **Совпадение года (в совпадении только год)** | 100% | «1985-03-15» совпадает с «1985» — полное совпадение, так как в совпадении доступен только год |
| **Совпадение года (другой день/месяц)** | 50% | «1985-03-15» совпадает с «1985-06-20» — один и тот же год, но разные даты |
| **Несоответствие года** | -100% (штраф) | «1985-03-15» не совпадает с «1990-03-15» |
| **Нет данных** | 0% (нейтрально) | Дата рождения отсутствует у одной из сторон |

> **Важно:** если в совпадении указан только год (например, «1974»), совпадение этого года считается **полным совпадением**, поскольку это вся доступная для проверки информация.

### Скоринг страны/гражданства

| Сценарий | Оценка | Пример |
| - | - | - |
| **Точное совпадение** | 100% | «ES» совпадает с «Spain» или «ESP» |
| **Нет данных в совпадении** | 0% (нейтрально) | В совпадении нет информации о стране |
| **Несоответствие** | -50% (штраф) | «ES» не совпадает с «France» |

Система автоматически преобразует:

* Коды ISO alpha-2 (ES)
* Коды ISO alpha-3 (ESP)
* Полные названия стран (Spain)

Она также проверяет поле `citizenship` в дополнение к `countries`.

***

## Нормализация оценок (перевзвешивание)

Если данные отсутствуют у проверяемого лица или в найденном совпадении, система использует **нормализацию оценок**, чтобы не снижать балл из-за недоступной информации.

### Пример: скрининг только по имени

Если вы проводите скрининг только по имени (без даты рождения и страны):

| Исходные веса | Нормализованные веса |
| - | - |
| Имя: 60% | Имя: **100%** |
| Дата рождения: 25% | Дата рождения: 0% (нет данных для сравнения) |
| Страна: 15% | Страна: 0% (нет данных для сравнения) |

**Результат:** оценка имени становится итоговой оценкой совпадения.

### Пример: отсутствие страны в совпадении

Если у найденного совпадения нет данных о стране, но есть дата рождения:

| Исходные веса | Нормализованные веса |
| - | - |
| Имя: 60% | Имя: **70.6%** |
| Дата рождения: 25% | Дата рождения: **29.4%** |
| Страна: 15% | Страна: 0% (нет данных для сравнения) |

Это обеспечивает справедливую оценку независимо от полноты доступных данных.

***

## Параметры конфигурации

Вы можете настроить расчёт оценки совпадения через API или в настройках сценария:

### Порог оценки совпадения

| Параметр | По умолчанию | Описание |
| - | - | - |
| Порог оценки совпадения | 93 | Совпадения ниже этого значения классифицируются как **Ложное срабатывание**. Совпадения на уровне порога или выше получают статус **Не проверено** (возможные совпадения) и требуют проверки. |

### Веса (сумма должна составлять 100)

| Параметр | По умолчанию | Описание |
| - | - | - |
| Вес имени | 60 | Вес для сходства имён (0-100) |
| Вес даты рождения | 25 | Вес для даты рождения (0-100) |
| Вес страны | 15 | Вес для страны/гражданства (0-100) |

***

## Пример запроса к 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
}
```

***

## Ответ: детализация оценки

Каждое совпадение в ответе содержит:

* `match_score` — рассчитанная оценка совпадения (0-100)
* `risk_score` — рассчитанная оценка риска (0-100) - см. [Оценка риска](https://docs.didit.me/ru/core-technology/aml-screening/aml-risk-score.md)
* `review_status` — «Ложное срабатывание» или «Не проверено» на основе порога оценки совпадения
* `score_breakdown` — подробная детализация расчёта оценки совпадения

```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
  }
}
```

***

## Полный процесс: от оценки совпадения до итогового AML-статуса

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           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                    │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

***

## Примеры расчёта

### Пример 1: сильное совпадение → Не проверено

**Проверяемые данные:**

* Имя: "Robert J. Smith"
* Дата рождения: "1985-03-15"
* Страна: "US"

**Данные совпадения:**

* Имя: "Robert James Smith"
* Дата рождения: "1985"
* Страна: "United States"

**Расчёт:**

1. Оценка имени: 90% (нечёткое совпадение)
2. Оценка даты рождения: 100% (в совпадении указан только год, год совпадает)
3. Оценка страны: 100% (точное совпадение)

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

**Результат:** оценка совпадения (94) ≥ порога (93) → **Не проверено**
→ Оценка риска будет рассчитана и использована для итогового AML-статуса

### Пример 2: слабое совпадение → Ложное срабатывание

**Проверяемые данные:**

* Имя: "John Smith"
* Дата рождения: "1990-05-20"
* Страна: "US"

**Данные совпадения:**

* Имя: "Johnny Smithson"
* Дата рождения: "1975"
* Страна: "Canada"

**Расчёт:**

1. Оценка имени: 72% (слабое нечёткое совпадение)
2. Оценка даты рождения: -100% (штраф за несовпадение года)
3. Оценка страны: -50% (штраф за несовпадение страны)

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

**Результат:** оценка совпадения (11) \< порога (93) → **Ложное срабатывание**
→ Это совпадение исключается из оценки риска

### Пример 3: переопределение по Golden Key

**Проверяемые данные:**

* Имя: "John D. Smith"
* Номер документа: "A12345678"

**Данные совпадения:**

* Имя: "Jonathan David Smith"
* Номер документа: "A12345678"

**Расчёт:**

1. Базовая оценка: \~70 (нечёткое совпадение имени)
2. Номер документа: **СОВПАДЕНИЕ** (точное совпадение)

**Результат:** оценка переопределена на **100** (совпадение по Golden Key) → **Не проверено**

***

## Управление статусом проверки

После первоначальной классификации вы можете вручную обновить статус проверки для каждого совпадения:

### В консоли

1. Перейдите к AML-обзору сессии
2. Нажмите на конкретное совпадение, чтобы просмотреть подробности
3. Используйте выпадающий список статусов, чтобы изменить статус проверки:
   * **Подтверждённое совпадение** — подтвердить, что это тот же человек
   * **Ложное срабатывание** — отметить совпадение как ложное
   * **Не определено** — невозможно определить

***

## Рекомендации

1. **Начните с порога по умолчанию (93)** — это обеспечивает хороший баланс между выявлением реальных совпадений и отсеиванием ложных срабатываний.

2. **Снижайте порог для сценариев с высоким риском** — если требуется проявлять больше осторожности, снизьте порог оценки совпадения, чтобы выявлять больше потенциальных совпадений.

3. **Используйте номера документов при их наличии** — они дают наиболее надёжное подтверждение личности и могут переопределять низкие оценки совпадения.

4. **Анализируйте нормализованные веса** — проверяйте поля нормализованных весов в детализации оценки, чтобы понимать, как отсутствие данных повлияло на результат.

5. **Отслеживайте долю ложных срабатываний** — если слишком много реальных совпадений помечаются как ложные срабатывания, снизьте порог.


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