Отчёт об AML-скрининге: совпадения, оценки и JSON

Обзор

AML-скрининг сверяет личность верифицированного субъекта с глобальными наборами данных о санкциях, политически значимых лицах (PEP), списках наблюдения и негативных публикациях в СМИ. Каждое совпадение возвращает найденную сущность, набор(ы) данных, в которых обнаружено совпадение, две оценки — match_score (оценка уверенности совпадения личности) и risk_score (оценка риска сущности) — а также структурированную разбивку по источникам (pep_matches[], sanction_matches[], warning_matches[], adverse_media_matches[]). Итоговый score представляет собой наивысший risk_score среди совпадений, не помеченных как False Positive. Такая же структура возвращается AML-скринингом в сессиях пользователей (KYC), сессиях компаний (KYB) и в автономном API AML-скрининга.

Скриншот отчёта Didit по AML-скринингу с совпадениями по санкциям, PEP и негативным публикациям в СМИ

Где это отображается в ответах API

В endpoint решения сессии AML-скрининг возвращается в виде массива во множественном числе aml_screenings[]. Каждая запись соответствует одному выполнению AML в сценарии (проверка AML, запущенная дважды, сформирует две записи с разными значениями node_id).

GET /v3/session/{sessionId}/decision/
  ──▶ { "aml_screenings": [ { node_id, status, total_hits, hits, … }, … ] }

Автономный AML и сессии компаний возвращают ту же структуру для каждой записи. Поля ниже соответствуют канонической схеме на странице Модели данных.

Три оценки, а не один вердикт

Статус status представляет собой вердикт; числовые значения, на основе которых он был сформирован, находятся в том же payload. Используйте их при построении собственной градации рисков (например, объединяя AML-риск с ответами из анкет, такими как источник благосостояния или самостоятельное декларирование статуса PEP), вместо того чтобы ветвить логику исключительно по значениям Approved / In Review / Declined:

Оценка	Где находится	Шкала	Что определяет
`hits[].match_score`	для каждого совпадения	0-100	Является ли найденная сущность тем же лицом, которое проверяется? Определяет начальный `review_status` совпадения.
`hits[].risk_score`	для каждого совпадения	0-100	Насколько рискованна найденная сущность? Зависит от категорий совпадения (санкции, PEP, преступления и т. д.).
`score`	для всего скрининга	0-100	Наивысший `risk_score` среди совпадений, не помеченных как `False Positive`. Именно с ним сравниваются пороги одобрения и проверки для формирования `status`.

Все три оценки присутствуют во всех местах, где предоставляется AML-отчёт: GET /v3/session/{sessionId}/decision/, объект decision в webhook-событиях status.updated и data.updated во всех версиях webhook (массив V3 aml_screenings[] и устаревшее единичное поле aml в V2 / V1), а также в автономном API AML-скрининга. Если клиент видит только метку о наличии или отсутствии флагов, он считывает только status (или review_status совпадения) и пропускает расположенные рядом числовые оценки. В консоли отображаются те же числа: в заголовке раздела AML выводится совокупная оценка риска, а в каждой строке таблицы совпадений выводятся оценка совпадения и оценка риска с детализацией при наведении.

Схема

Каноническая схема приведена в разделе AML-скрининг в справочнике моделей данных. Поля верхнего уровня:

Поле	Тип	Примечания
`status`	`Not Finished` \| `Approved` \| `Declined` \| `In Review`	Статус на уровне функции (`FeatureStatusChoices`). Управляет правилами сценария и экраном ручной проверки.
`total_hits`	integer	Количество записей в `hits[]`. `0` при отсутствии совпадений.
`entity_type`	`person` \| `company`	Тип проверяемого субъекта. Для компаний и физических лиц используется разная логика сопоставления.
`score`	float (0-100) \| null	Совокупная оценка риска AML: максимальная `risk_score` среди совпадений, не помеченных как `False Positive`. `0`, если возможных совпадений нет; `null` до запуска скрининга.
`hits`	`Hit[]`	По одной записи на каждое найденное совпадение, включая совпадения, автоматически классифицированные как `False Positive` (они остаются в списке, но исключаются из совокупной `score`). См. поля для каждого совпадения ниже.
`screened_data`	object	Точные значения, которые Didit отправил на скрининг: `full_name`, `date_of_birth`, `nationality` (ISO 3166-1 alpha-2), `document_number`. Полезно для объяснения совпадения проверяющему или аудита параметров поиска.
`is_ongoing_monitoring_enabled`	boolean	`true` после включения постоянного мониторинга для сессии.
`next_ongoing_monitoring_bill_date`	string \| null	`YYYY-MM-DD` следующего ежегодного продления биллинга (`last_aml_bill_date` + 365 дней). `null`, пока мониторинг не включен. Это не дата скрининга: см. `last_ongoing_screening_at` ниже.
`last_ongoing_screening_at`	string (ISO 8601) \| null	Когда в рамках постоянного мониторинга в последний раз был завершён повторный скрининг этой записи, независимо от того, изменился ли результат. `null`, если с момента внедрения этого поля запись ни разу не проходила повторный скрининг: оно никогда не заполняется задним числом на основе даты активации или даты биллинга.
`last_ongoing_screening_datasets_updated_at`	string (ISO 8601) \| null	Самая актуальная дата обновления наборов данных AML, о которой поставщик сообщил на момент скрининга. `null`, если поставщик не передал даты наборов данных; она никогда не оценивается.
`warnings`	`Warning[]`	Теги предупреждений, специфичных для AML. См. Предупреждения AML.
`node_id`	string \| null	Идентифицирует узел графа сценария, который создал данное выполнение AML в ответах сессий `/v3/`. В ответе отдельного API AML поле опускается.

Поля для каждого совпадения

Каждая запись в hits[] содержит следующие поля (показана часть). Массивы источников совпадений (pep_matches[], sanction_matches[], warning_matches[], adverse_media_matches[]) заполняются только для тех наборов данных, к которым относится совпадение.

Поле	Тип	Примечания
`id`	string	Постоянный идентификатор совпадения: `hit_` и 24 шестнадцатеричных символа. Та же найденная сущность сохраняет тот же `id` при повторном скрининге субъекта. Используйте его как `hit_id` при обновлении `review_status` через endpoint статуса совпадения AML.
`caption`	string	Основное имя сущности, сохраненное в наборе данных.
`datasets`	string[]	Категории риска, в которых числится сущность: `PEP` (с указанием уровня от `PEP Level 1` до `PEP Level 4`), `Sanctions`, `Adverse Media`, `Warnings and Regulatory Enforcement`, `Fitness and Probity`, `SIP`, `SIE` или `Insolvency`, а также `Other Lists`, если в источнике сущности ничего из этого не указано.
`match_score`	number (0-100)	Уверенность в личности: насколько вероятно, что совпадение относится к тому же человеку. Совпадения с оценкой ниже `aml_match_score_threshold` (по умолчанию `93`) изначально получают статус `False Positive`; равные ему или выше, изначально получают статус `Unreviewed`. См. Оценка совпадения AML.
`risk_score`	number (0-100)	Риск сущности: уровень риска найденной сущности. Наивысшая `risk_score` среди совпадений, отличных от `False Positive`, становится значением `score` верхнего уровня. См. Оценка риска AML.
`score`	number (0-1)	Устарело: взвешенная оценка совпадения. Вместо этого используйте `match_score`.
`match`	boolean \| null	Устаревший флаг точного совпадения. Рекомендуется использовать `match_score` + `review_status`.
`target`	boolean \| null	Является ли сущность прямым объектом включения в список.
`review_status`	`Unreviewed` \| `Confirmed Match` \| `False Positive` \| `Inconclusive`	Исходное значение рассчитывается путем сравнения `match_score` и `aml_match_score_threshold`. Может быть изменено через endpoint статуса совпадения AML; его обновление отправляет webhook `data.updated`, но не пересчитывает автоматически `status` функции: для этого используйте endpoint статуса AML или проверку в панели управления.
`score_breakdown`	object	Способ расчета `match_score`: оценки по имени/дате рождения/стране, веса, вклад параметров и эффект «золотого ключа» номера документа (`MATCH` принудительно устанавливает значение 100, `NEUTRAL` сохраняет базовую оценку, `HARD_MISMATCH` налагает штраф).
`properties`	object	Необработанные атрибуты из набора данных (имена, псевдонимы, даты рождения, гражданство и т. д.). Полезно для принятия решения.
`url`	string \| null	URL-адрес источника для найденной сущности, если доступен.
`rca_name`	string \| null	Если совпадение относится к родственнику или близкому лицу (RCA), имя связанного лица, через которое произошло совпадение.
`pep_matches[]`	object[]	Должности PEP, издатели, даты рождения и образование для совпадения.
`sanction_matches[]`	object[]	Название санкционного списка, программа, орган, наложивший санкции, дата внесения в список и исходные URL-адреса.
`warning_matches[]`	object[]	Записи из общих списков наблюдения или правоприменительных мер.
`adverse_media_matches[]`	object[]	Негативные публикации в СМИ на уровне статей: заголовок, краткое содержание, тональность, исходный URL-адрес, дата публикации, ключевые слова.
`adverse_media_details`	object \| null	Совокупная тональность негативных публикаций в СМИ и количество ключевых слов по совпадению.
`risk_view`	object	Детализация риска по категориям, странам и преступлениям с учетом весов для совпадения (`risk_level`, `risk_scores`, `weightage`).
`linked_entities[]`	object[]	Связанные сущности, которые набор данных соотносит с совпадением (например, родственники или деловые партнеры).
`first_seen` / `last_seen`	string \| null	Когда набор данных впервые/в последний раз зафиксировал эту запись.
`additional_information`	object	Дополнительные данные в свободной форме от поставщика наборов данных.

Совпадения, классифицированные как False Positive (поскольку match_score оказался ниже порога оценки совпадения или проверяющий отметил их вручную), остаются в hits[] для возможности аудита. Они исключаются только из расчета совокупной score.

Постоянный мониторинг

Когда is_ongoing_monitoring_enabled имеет значение true, Didit непрерывно выполняет повторный скрининг субъекта и повторно отправляет AML-отчёт каждый раз, когда совпадение добавляется, удаляется или изменяется. Повторные скрининги, изменяющие AML-статус, отправляют webhook status.updated; повторные скрининги, изменяющие только данные совпадений, отправляют data.updated. Окно мониторинга действует в течение 365 дней с даты last_aml_bill_date; next_ongoing_monitoring_bill_date показывает дату следующего ежегодного продления. Все эти сигналы зависят от изменений, поэтому субъект, проходящий повторный скрининг месяцами без новых совпадений, не сгенерирует ни одного из них. Поле last_ongoing_screening_at является единственным, которое обновляется при каждом завершённом запуске, а endpoint истории скринингов перечисляет каждый запуск отдельно — включая те, которые ничего не изменили. Полный жизненный цикл описан в разделе Постоянный AML-мониторинг.

Три даты в этом отчёте означают три разные вещи. next_ongoing_monitoring_bill_date указывает дату следующего выставления счёта. last_ongoing_screening_at указывает время фактического проведения последнего скрининга субъекта. last_ongoing_screening_datasets_updated_at указывает время последнего обновления списков провайдером. Только вторая дата подтверждает фактическое выполнение проверки.

Значения статуса

Значение	Описание
`Not Finished`	AML-проверка ещё не выполнялась для этой сессии/узла.
`Approved`	Совокупная оценка находится на уровне порога одобрения или ниже его (по умолчанию `80`) — в том числе когда совпадения отсутствуют или каждое совпадение отмечено как `False Positive` (оценка `0`).
`In Review`	Совокупная оценка выше порога одобрения (и не превышает порог проверки) либо сработал `COULD_NOT_PERFORM_AML_SCREENING`.
`Declined`	Совокупная оценка выше порога проверки (по умолчанию `100`, поэтому автоматическое отклонение происходит только при его снижении) либо статус был установлен вручную.

Пороги настраиваются для каждого узла сценария — см. Оценка риска AML. Пользовательские правила статуса объединяются с вычисленным статусом с учётом приоритета Declined > In Review > Approved; проверяющие также могут переопределить AML-статус из консоли или через endpoint статуса AML.

Примеры

Approved — без совпадений

{
  "aml_screenings": [
    {
      "node_id": "aml-1",
      "status": "Approved",
      "total_hits": 0,
      "entity_type": "person",
      "score": 0,
      "hits": [],
      "screened_data": {
        "full_name": "Jane Doe",
        "nationality": "US",
        "date_of_birth": "1990-06-12",
        "document_number": "P9876543"
      },
      "is_ongoing_monitoring_enabled": false,
      "last_ongoing_screening_at": null,
      "last_ongoing_screening_datasets_updated_at": null,
      "next_ongoing_monitoring_bill_date": null,
      "warnings": []
    }
  ]
}

In Review — совпадение по PEP и негативным публикациям в СМИ

Все имена, URL-адреса и статьи ниже являются вымышленными.

{
  "aml_screenings": [
    {
      "node_id": "aml-1",
      "status": "In Review",
      "total_hits": 1,
      "entity_type": "person",
      "score": 85,
      "hits": [
        {
          "id": "hit_7c1e9a40b2d35f86e0a4c912",
          "caption": "John Q. Exampleton",
          "datasets": ["PEP"],
          "match_score": 96,
          "risk_score": 85,
          "score": 0.97,
          "match": false,
          "target": null,
          "review_status": "Unreviewed",
          "properties": {
            "name": ["John Q. Exampleton"],
            "alias": ["Johnny Example"],
            "birthDate": ["1974"],
            "birthPlace": ["Springfield"]
          },
          "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": 96
          },
          "pep_matches": [
            {
              "list_name": "Example PEP Registry",
              "publisher": "Example Registry",
              "matched_name": "John Q. Exampleton",
              "pep_position": "Regional council member",
              "date_of_birth": "1974-01-01",
              "place_of_birth": "Springfield",
              "source_url": "https://example.org/registry/entities/Q0000001"
            }
          ],
          "sanction_matches": [],
          "warning_matches": [],
          "adverse_media_matches": [
            {
              "country": "freedonia",
              "headline": "Court opens inquiry into council hiring irregularities",
              "summary": "John Q. Exampleton is named in a legal investigation regarding irregularities in public hiring.",
              "sentiment": "moderately negative",
              "sentiment_score": -2,
              "source_url": "https://example-news.org/articles/12345",
              "publication_date": "2025-06-09T10:19:10",
              "adverse_keywords": ["fraud", "irregularities"]
            }
          ],
          "adverse_media_details": {
            "sentiment": "Moderately Negative",
            "sentiment_score": -2,
            "entity_type": "person",
            "adverse_keywords": { "fraud": 3, "corruption": 2 }
          },
          "risk_view": {
            "categories": { "score": 100.0, "weightage": 50, "risk_level": "High", "risk_scores": { "PEP": 100.0 } },
            "countries":  { "score": 0.0,   "weightage": 30, "risk_level": "Low",  "risk_scores": {} },
            "crimes":     { "score": 0.0,   "weightage": 20, "risk_level": "Low",  "risk_scores": {} },
            "custom_list": {}
          },
          "linked_entities": [
            { "name": ["Mary Exampleton"], "relation": [], "details": [], "active": [], "status": [] }
          ],
          "first_seen": "2025-01-18T00:00:00",
          "last_seen": "2025-06-13T00:00:00"
        }
      ],
      "screened_data": {
        "full_name": "John Q. Exampleton",
        "nationality": "US",
        "date_of_birth": "1974-01-01",
        "document_number": null
      },
      "is_ongoing_monitoring_enabled": true,
      "next_ongoing_monitoring_bill_date": "2027-05-17",
      "warnings": [
        {
          "feature": "AML",
          "risk": "POSSIBLE_MATCH_FOUND",
          "additional_data": null,
          "log_type": "warning",
          "short_description": "Possible match found in AML screening",
          "long_description": "The Anti-Money Laundering (AML) screening process identified potential matches with watchlists or high-risk databases, requiring further review.",
          "node_id": "aml-1"
        }
      ]
    }
  ]
}

Связанные разделы

Предупреждения AML — все коды предупреждений, которые может формировать AML
Оценка риска AML и Оценка совпадения AML — как рассчитываются обе оценки
Постоянный AML-мониторинг — включение и обработка событий мониторинга
База данных списков наблюдения — охваченные наборы данных
Модели данных — AML-скрининг — каноническая схема
Webhooks — status.updated срабатывает, когда AML изменяет статус сессии; изменения статуса проверки совпадений и обновления данных мониторинга отправляют data.updated

Аутентификация

Верификация

Мониторинг

Платформа

Отчёт об AML-скрининге: совпадения, оценки и JSON

Обзор

Где это отображается в ответах API

Три оценки, а не один вердикт

Схема

Поля для каждого совпадения

Постоянный мониторинг

Значения статуса

Примеры

Approved — без совпадений

In Review — совпадение по PEP и негативным публикациям в СМИ

Связанные разделы

​Обзор

​Где это отображается в ответах API

​Три оценки, а не один вердикт

​Схема

​Поля для каждого совпадения

​Постоянный мониторинг

​Значения статуса

​Примеры

​Approved — без совпадений

​In Review — совпадение по PEP и негативным публикациям в СМИ

​Связанные разделы

Обзор

Где это отображается в ответах API

Три оценки, а не один вердикт

Схема

Поля для каждого совпадения

Постоянный мониторинг

Значения статуса

Примеры

Approved — без совпадений

In Review — совпадение по PEP и негативным публикациям в СМИ

Связанные разделы