> ## 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-скрининг API: санкции и PEP > AML-скрининг Didit по 1,300+ базам санкций, PEP и списков наблюдения в реальном времени. $0.20 за запрос, 2 оценки риска, без контрактов. AML-скрининг Didit проверяет человека в реальном времени по 1,300+ глобальным источникам санкций, списков PEP и списков наблюдения, а также негативным публикациям в СМИ, и возвращает каждое потенциальное совпадение с двумя оценками: оценкой совпадения (насколько вероятно, что совпадение относится к тому же человеку) и оценкой риска (насколько рискованна сущность, включённая в список). Промпт для интеграции AML-скрининга Скопировать промпт в буфер обмена \

\````# Goal
Integrate Didit AML Screening (PEP, sanctions, warnings, adverse media) into your app. Pick ONE mode.

\# Mode A — Session-based
Run AML as a step inside a verification session. Decisions, ongoing monitoring, and audit history are bound to the session and surfaced in the Business Console.

1\. Add the AML feature to the workflow (Business Console or POST /v3/workflows/). Configure thresholds: aml_match_score_threshold, aml_score_approve_threshold, aml_score_review_threshold, and the weights aml_name_weight + aml_dob_weight + aml_country_weight (must sum to 100).
2\. Create a session — POST /v3/session/ with { workflow_id, vendor_data, callback }. See /sessions-api/create-session.
3\. Fetch the decision — GET /v3/session/{sessionId}/decision/ or subscribe to session.status.updated.

Decision surface: `aml_screenings[]` array on the decision payload.

\# Mode B — Standalone API (server-to-server)
Use when you want a one-shot AML check decoupled from a hosted KYC flow.

POST https://verification.didit.me/v3/aml/
x-api-key: YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

curl example:
\```bash
curl -X POST 'https://verification.didit.me/v3/aml/' \
-H "x-api-key: $DIDIT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"full_name": "Javier Ejemplo Modelo",
"entity_type": "person",
"date_of_birth": "1974-01-01",
"nationality": "ES",
"include_adverse_media": true,
"vendor_data": "user-1234"
}'
\```
Returns: { request_id, aml: { status, screening_id, hits: [...], warnings: [...] } }.

\# Important policy rules
\- aml_name_weight + aml_dob_weight + aml_country_weight must equal exactly 100 — request rejected with HTTP 400 otherwise.
\- include_adverse_media=true increases latency to ~25s; use a client timeout of at least 45s.
\- include_ongoing_monitoring=true keeps the entity under daily re-screening at **$0.07 per year per screened entity** (billing alert) and requires save_api_request=true (HTTP 400 otherwise). Disable from the Business Console.

\# Status enum (per aml_screenings[].status / aml.status)
"Not Started" | "In Progress" | "Approved" | "In Review" | "Declined" | "Abandoned" | "Kyc Expired"

\# Warnings (LogWarningChoices.AML)
warnings[] risk codes include:
POSSIBLE_MATCH_FOUND, MATCH_FOUND, HIGH_RISK_COUNTRY, ADVERSE_MEDIA_HIT, SANCTIONED_ENTITY, PEP_MATCH, ONGOING_MONITORING_ENABLED.
Full catalogue: /core-technology/aml-screening/warnings-aml-screening.

\# Failure modes to handle
\- HTTP 400 — weights don't sum to 100; ongoing_monitoring without save_api_request.
\- HTTP 403 — out of credits.
\- status="Declined" — at least one hit's risk_score ≥ aml_score_review_threshold and crossed the decline boundary.
\- status="In Review" — risk_score between approve and review thresholds; route to manual queue.
\- Adverse-media timeout — the upstream provider was slow; the result returns without adverse-media hits (still actionable).

\# See also
\- Canonical schema: /reference/data-models#aml-screening
\- Per-feature report: /core-technology/aml-screening/report-aml-screening
\- Risk catalogue: /core-technology/aml-screening/warnings-aml-screening
\- Ongoing monitoring: /core-technology/aml-screening/continuous-monitoring-aml-screening
\- Full integration playbook: /integration/integration-prompt````

\
Вставьте в В уроке Академии по чтению результатов верификации AML-скрининг начинается на отметке 8:40: санкции, PEP и негативные публикации в СМИ на реальной сессии.[AML-скрининг: санкции, PEP и негативные публикации в СМИ — Didit Academy](https://www.youtube.com/embed/7htTWCWsl60?start=520\&rel=0\&playsinline=1)![Таблица источников списков наблюдения для AML-скрининга Didit, включая санкции OFAC, ЕС, ООН и списки PEP](https://mintcdn.com/didit-0f962782/z6T2GHM4Zh-iSj-K/images/aml-list-table.jpeg?fit=max\&auto=format\&n=z6T2GHM4Zh-iSj-K\&q=85\&s=b254abf5bb564018e15588ef7c56f92e)## Ключевые концепции: оценка совпадения и оценка рискаDidit использует **систему из двух оценок** для AML-скрининга:### Оценка совпадения (уверенность в идентификации)- **Вопрос:** Относится ли это совпадение к тому же человеку, которого мы проверяем? - **Факторы:** Сходство имени, дата рождения, страна/гражданство, номер документа - **Назначение:** Классифицирует совпадение как **Ложное срабатывание** или **Не проверено** (возможное совпадение) - **Порог:** Порог оценки совпадения (по умолчанию: 93)### Оценка риска (уровень риска сущности)- **Вопрос:** Насколько рискованна эта сущность, если совпадение подтвердится? - **Факторы:** Риск страны, категория (PEP/санкции и т. д.), судимости - **Назначение:** Определяет **итоговый статус AML** (Одобрена/На проверке/Отклонена) - **Пороги:** Порог одобрения (по умолчанию: 80) и порог проверки (по умолчанию: 100)``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AML SCREENING FLOW │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ STEP 1: Screen against watchlists │ │ └── Returns potential matches (match score ≥ 75% included) │ │ │ │ STEP 2: For each match, calculate MATCH SCORE │ │ └── Match Score = (Name × W1) + (DOB × W2) + (Country × W3) │ │ │ │ STEP 3: Classify match by match score │ │ ├── Match Score < 93 → FALSE POSITIVE (excluded from risk) │ │ └── Match Score ≥ 93 → UNREVIEWED (included in risk) │ │ │ │ STEP 4: For unreviewed matches, calculate RISK SCORE │ │ └── Risk Score = (Country × 30%) + (Category × 50%) + (Criminal × 20%) │ │ │ │ STEP 5: Determine AML STATUS (highest risk score among non-FP matches) │ │ ├── Risk Score < 86 → APPROVED │ │ ├── 86 ≤ Risk Score ≤ 100 → IN REVIEW │ │ └── Risk Score > 100 → DECLINED │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ```## Статусы проверки совпаденийКаждому AML-совпадению присваивается статус проверки на основе его оценки совпадения:| Статус | Описание | Когда присваивается | | - | - | - | | **Ложное срабатывание** | Совпадение, вероятнее всего, НЕ относится к тому же человеку | Оценка совпадения \< порога (назначается автоматически) | | **Не проверено** | Совпадение является возможным и требует проверки | Оценка совпадения ≥ порога (назначается автоматически) | | **Подтверждённое совпадение** | Совпадение проверено и подтверждено, что это один и тот же человек | Устанавливается комплаенс-офицером вручную | | **Не определено** | Невозможно определить, относится ли совпадение к тому же человеку | Устанавливается комплаенс-офицером вручную |> [!NOTE] > > ### **Совет:** Вы можете изменить статус проверки совпадения в консоли, перейдя в обзор AML или нажав на конкретное совпадение, чтобы просмотреть подробные сведения.## Ключевые возможности### 1. Комплексное извлечение данных- **Точное извлечение**: извлекайте данные из предоставленной пользователем информации или документов, удостоверяющих личность, с помощью передовой технологии OCR. - **Нечёткая логика**: учитывайте вариации написания имён и опечатки для максимально полного сбора данных.### 2. Широкий охват списков наблюденияСкрининг проводится по множеству категорий, включая:- **Санкционные списки**: от государственных и международных органов. - **Политически значимые лица (PEP)**: лица, выполняющие публичные функции государственного значения. - **Сведения о преступлениях**: включая глобальные и локальные базы данных о преступлениях. - **Негативные публикации в СМИ**: статьи и отчёты о финансовых преступлениях и других рисках. - **Пользовательские списки наблюдения**: настраиваются под конкретные требования клиента.### 3. Продвинутые алгоритмы сопоставления- **Нечёткое сопоставление**: выявляет незначительные различия в именах или данных для обеспечения точного совпадения. - **Множество точек данных**: использует имя, дату рождения, гражданство и другие идентификаторы для тщательной проверки. - **Логика Golden Key**: сопоставление по номеру документа, которое может переопределять баллы для окончательной идентификации.### 4. Оценка риска по двум шкаламКаждое совпадение получает ДВЕ оценки:| Оценка | Назначение | Классификация | | - | - | - | | **Оценка совпадения** (0-100) | Это один и тот же человек? | Ложное срабатывание или Не проверено | | **Оценка риска** (0-100) | Насколько рискован субъект? | Определяет финальный AML-статус |**Статус проверки совпадения (на основе Оценки совпадения):**- **Ложное срабатывание**: оценка совпадения ниже порога - скорее всего, это НЕ тот же человек - **Не проверено**: оценка совпадения равна порогу или выше него - требуется проверка**Финальный AML-статус (на основе максимальной Оценки риска среди совпадений, не являющихся ложными срабатываниями):**- **Одобрено**: все непроверенные совпадения имеют низкую оценку риска - **На проверке**: как минимум одно непроверенное совпадение имеет среднюю или высокую оценку риска - **Отклонено**: как минимум одно непроверенное совпадение имеет очень высокую оценку риска### 5. Детальный скрининг негативных публикаций в СМИСкрининг по широкому спектру категорий негативных публикаций в СМИ, включая:- **Финансовые преступления**: отмывание денег, растрата и другое. - **Насильственные преступления**: нападение, убийство и сопутствующие правонарушения. - **Терроризм**: участие в террористической деятельности или её поддержка. - **Наркотики**: незаконный оборот наркотиков и связанные с ним преступления. - **Мошенничество**: различные виды мошенничества и вводящих в заблуждение действий. - **Регуляторные нарушения**: нарушения требований регуляторного комплаенса.### 6. Настраиваемые параметры скрининга- **Регулируемая чувствительность**: настраивайте чувствительность скрининга в соответствии с риск-аппетитом вашей организации. - **Настраиваемые списки наблюдения**: выбирайте, какие списки наблюдения и категории включать в процесс скрининга для соблюдения конкретных требований.### Настраиваемые порогиВы можете гибко настраивать уровни безопасности, задавая различные пороги:**Конфигурация Оценки совпадения:**| Настройка | По умолчанию | Описание | | - | - | - | | Порог оценки совпадения | 93 | Совпадения ниже этого значения считаются ложными срабатываниями, а равные или превышающие его считаются непроверенными | | Вес имени | 60 | Вес имени в оценке совпадения | | Вес даты рождения | 25 | Вес даты рождения в оценке совпадения | | Вес страны | 15 | Вес страны в оценке совпадения |**Пороги Оценки риска (Финальный статус):**| Настройка | По умолчанию | Описание | | - | - | - | | Порог одобрения | 80 | Оценки риска ниже = Одобрено | | Порог проверки | 100 | Оценки риска выше = Отклонено; между = На проверке |![Didit AML risk score thresholds for Approved, In Review and Declined statuses](https://mintcdn.com/didit-0f962782/z6T2GHM4Zh-iSj-K/images/aml-risk-score.png?fit=max\&auto=format\&n=z6T2GHM4Zh-iSj-K\&q=85\&s=297acc5d98dcd0f038597c4f2d953f46)> [!NOTE] > > Эти пороги можно изменять в зависимости от допустимого для вас уровня риска и требований безопасности.## Как это работаетНаш процесс AML-скрининга эффективно выявляет потенциальные риски, сводя к минимуму задержки для добросовестных пользователей.**1. Извлечение данных**Система извлекает необходимую информацию либо из предоставленных пользователем данных, либо из загруженных документов, удостоверяющих личность.| Входные данные | Метод | | - | - | | **Документы, удостоверяющие личность** | Передовая технология OCR для точного извлечения данных | | **Предоставленные пользователем данные** | Прямой ввод (имя, дата рождения, гражданство, номер документа) | | **Нечёткая логика** | Учитывает вариации написания имён и опечатки |**2. Скрининг по спискам наблюдения**Извлечённые данные проверяются по **1,300+ мировым спискам наблюдения** и базам данных в режиме реального времени:- **Санкционные списки** — государственные и международные органы (OFAC, EU, UN и др.) - **Политически значимые лица (PEP)** — лица, выполняющие значимые публичные функции - **Сведения о преступлениях** — глобальные и локальные базы данных о преступлениях - **Негативные публикации в СМИ** — новостные статьи и отчёты о финансовых преступлениях - **Пользовательские списки наблюдения** — настраиваются под ваши требования**3. Расчёт оценки совпадения**Для каждого потенциального совпадения система рассчитывает **оценку уверенности в личности** — насколько вероятно, что это один и тот же человек.| Фактор | Вес по умолчанию | Описание | | - | :-: | - | | **Сходство имени** | 60% | Нечёткое сопоставление с учётом вариаций | | **Дата рождения** | 25% | Точное или частичное сравнение даты рождения | | **Страна/Гражданство** | 15% | Сравнение страны происхождения |- Оценка совпадения **ниже порога** (по умолчанию: 93) → классифицируется как **Ложное срабатывание** - Оценка совпадения **на уровне порога или выше** → классифицируется как **Не проверено** (возможное совпадение) - **Golden Key**: совпадение номера документа может переопределить оценку до 100% для однозначной идентификации**4. Расчёт оценки риска**Для совпадений, не являющихся ложными срабатываниями, система рассчитывает **уровень риска** субъекта:| Фактор | Вес | Описание | | - | :-: | - | | **Категория** | 50% | Уровень PEP, тип санкций, тяжесть преступления | | **Риск страны** | 30% | Рейтинг риска связанных стран | | **Сведения о преступлениях** | 20% | Наличие и тяжесть истории преступлений |**5. Определение итогового статуса**На основе **наивысшей оценки риска** среди всех совпадений, не являющихся ложными срабатываниями:| Оценка риска | Статус | Действие | | :-: | - | - | | Ниже порога одобрения | **Одобрена** | Автоматически одобрена, нет обоснованного риска | | Между порогами | **На проверке** | Помечена для ручной проверки комплаенса | | Выше порога проверки | **Отклонена** | Высокий риск, автоматическое отклонение |Если **все** совпадения являются ложными срабатываниями, результат: **Одобрена** (обоснованных совпадений не обнаружено).**6. Формирование результата**Формируется подробный отчёт, обеспечивающий полную прозрачность:- **Оценка совпадения** и **оценка риска** для каждого совпадения с детализацией - Классификация совпадений (Ложное срабатывание / Не проверено / Подтверждено) - Исходная база данных и сведения о категории для каждого совпадения - Результаты доставляются через **ответ API**, **webhook** или **Business Console** - Автоматическое принятие решений на основе настроенных вами порогов оценки риска## Справочник данных совпадений AMLКаждое совпадение AML, возвращаемое в ответе API, содержит подробную информацию о совпавшей сущности. Ниже приведены ключевые поля и их возможные значения.### Категории наборов данныхПоле `datasets` для каждого совпадения указывает, в каких категориях комплаенс-баз данных была найдена сущность. Возможные значения:| Значение | Описание | | - | - | | `PEP` | Политически значимое лицо (PEP) (общее) | | `PEP Level 1` | Главы государств, высокопоставленные политики, судьи верховных судов | | `PEP Level 2` | Члены парламента, послы, военное руководство | | `PEP Level 3` | Должностные лица местных органов власти, государственные служащие среднего звена | | `PEP Level 4` | RCA (родственники и близкие соратники) политически значимых лиц (PEP) | | `Sanctions` | Международные и национальные санкционные списки (OFAC, ЕС, ООН и т. д.) | | `Adverse Media` | Негативные публикации в СМИ и отчёты, связанные с финансовыми преступлениями | | `Warnings and Regulatory Enforcement` | Предупреждения регуляторов, правоприменительные действия и комплаенс-оповещения | | `Fitness and Probity` | Реестры профессиональной пригодности и добропорядочности от финансовых регуляторов | | `SIP` | Списки лиц, представляющих особый интерес (Special Interest Person) | | `SIE` | Списки юридических лиц, представляющих особый интерес (Special Interest Entity) | | `Insolvency` | Реестры неплатежеспособности и банкротства |### Совпадения по санкциямМассив `sanction_matches` содержит подробную информацию по каждому санкционному списку, в котором была найдена сущность. Ключевые поля:| Поле | Тип | Описание | | - | - | - | | `list_name` | `string[]` | Название (названия) санкционного списка (списков) | | `matched_name` | `string` | Имя в том виде, в каком оно указано в санкционном списке | | `description` | `string` | Описание записи о санкции | | `reason` | `string` | Текстовая причина, по которой сущность была подвергнута санкциям. Это не перечисление (enum) — значения поступают напрямую от санкционного органа и описывают конкретные основания для включения в список (например, "Executive Order 13224 (Terrorism)", "Support for actions undermining Ukraine's sovereignty"). | | `legal_basis` | `string[]` | Правовая основа для санкции | | `sanction_program` | `string[]` | Программа (программы) санкций, в рамках которой числится сущность | | `sanctioning_authority` | `string[]` | Орган, наложивший санкцию | | `listed_on` | `string[]` | Дата (даты) включения сущности в список | | `source_url` | `string` | URL источника |### Совпадения по предупреждениямМассив `warning_matches` содержит подробную информацию о совпадениях из списков предупреждений, правоприменительных мер регуляторов и связанных списков. Поле `additional_data` может содержать массив `data.case_details` со структурированной информацией о кейсе.#### Типы кейсов предупрежденийПоле `case_type` внутри `additional_data.data.case_details[]` описывает характер кейса предупреждения. Известные значения:| Значение | Описание | | - | - | | `Accusation` | Официальное обвинение | | `Arrest` | Запись об аресте | | `Bribery` | Кейс, связанный со взяточничеством | | `Criminal` | Общий уголовный кейс | | `Fraud` | Кейс, связанный с мошенничеством | | `Illegal Fundraising` | Незаконная деятельность по сбору средств | | `Non-conviction Terror` | Включение в список в связи с терроризмом без обвинительного приговора | | `Proclaimed Offender` | Лицо, официально объявленное правонарушителем | | `Regulatory Enforcement` | Правоприменительное действие регулятора | | `Terrorism` | Кейс, связанный с терроризмом | | `Terrorism-related` | Связанное с террористической деятельностью | | `Terrorism-related listing` | Включение в список в связи с терроризмом | This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.