Ein intelligenterer Leitfaden AML Screening bis 2026 für eine stärkere Compliance und schnellere Risikoentscheidungen

Shufti December 8, 2025 16 Minuten Lesezeit

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01 Was ist AML Screening?
02 Die Dringlichkeit der dynamischen Risikobewertung
03 Kapitel 1: Sanktionsprüfung
04 Kapitel 2: Überprüfung politisch exponierter Personen
05 Kapitel 3: Überprüfung der Watchlist
06 Kapitel 4: AML-Namensprüfung
07 Vergleichen Sie Ihre Screening-Ergebnisse mit realen Namen

Was ist AML Screening?

AML Screening ist ein zentraler Bestandteil der KYC-Compliance und der Kundenprüfung, bei der Unternehmen die Identität ihrer Kunden anhand globaler Sanktionslisten, PEP-Screeninglisten, Watchlists und negativer Medienberichte überprüfen, um das Risiko von Finanzkriminalität aufzudecken.

Modernes AML Screening Die Software geht über einfache Listenprüfungen hinaus. Sie ermöglicht Echtzeit-Überprüfungen. AML screeningmehrsprachiger Namensabgleich und fortlaufende AML screening und Überwachung, damit nach dem Onboarding keine Risiken durchrutschen.

Eine präzise Namensprüfung im Rahmen der Geldwäschebekämpfung hilft Unternehmen dabei, den sich wandelnden Anforderungen gerecht zu werden. AML Screening Anforderungen erfüllen, Fehlalarme reduzieren und Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung, Betrug und behördliche Strafen verhindern. Mit KI-gestützter AML Screening Mit dieser Lösung können Unternehmen die Überprüfung von Neukunden automatisieren, ein kontinuierliches Monitoring durchführen und schnellere, nachvollziehbare Risikoentscheidungen für globale und nationale Listen treffen.

Die Dringlichkeit der dynamischen Risikobewertung

An einem gewöhnlichen Dienstagmorgen erteilte ein mittelständisches südostasiatisches Institut einem Firmenkundenkonto die Einstufung „geringes Risiko“ mit minimaler Dokumentation und ohne bekannte politisch exponierte Personen (PEP) oder Sanktionen gegen das Unternehmen. Noch am selben Tag wurden über das neue Konto zunächst einige kleinere Transaktionen abgewickelt, gefolgt nur wenige Stunden später von einer deutlich größeren Transaktion eines regionalen Partners des Kunden.

Zwei Tage später erhielt die Compliance-Abteilung von den Strafverfolgungsbehörden eine Benachrichtigung über eine neue inländische Liste mit den Namen der markierten Personen. Nach weiteren Untersuchungen stellte sich heraus, dass der bis dahin unbekannte wirtschaftlich Berechtigte des betreffenden Unternehmens erst zwei Wochen zuvor hinzugefügt worden war und dass diese inländischen Listeninformationen noch nicht in die umfassenderen globalen Listen eingegangen waren.

Die Bank ergriff proaktive Maßnahmen, um das Konto einzufrieren, das potenzielle finanzielle Problem zu melden und ihre internen Prüfer darüber zu informieren, wie dieser scheinbar „unbelastete“ Kunde in finanzielle Schwierigkeiten geraten konnte. „Hochrisiko“-Kunde.

Stellen Sie sich einen Moment lang vor, dies wäre Ihr Schreibtisch. Die Folgen dieses Moments sind nicht nur auf ein technisches Versagen zurückzuführen; sie geben Aufschluss über den aktuellen Stand der Compliance, und allzu oft bleibt die Erfahrung bei der Präsentation gegenüber den Aufsichtsbehörden unverändert. Es bedarf keiner bösen Absicht, um einen schwerwiegenden Compliance-Vorfall zu verursachen; ein ineffizienter Prüfprozess genügt.

Kapitel 1: Sanktionsprüfung

Globale Sanktionen scheinen vollständig zu sein, bis sie es nicht mehr sind.

Das Amt für ausländische Vermögenskontrolle Die Behörde verwaltet und setzt Wirtschaftssanktionsprogramme vorwiegend gegen Länder und Personengruppen durch. Die Sanktionen können umfassend oder selektiv sein. Viele gehen fälschlicherweise von einem nahtlosen, globalen Sanktionssystem aus, das perfekt synchronisiert funktioniert und in dem jede Person, die auf die Sanktionsliste gesetzt wird, sofort von allen Ländern und Banken eingefroren wird.

Wie schneidet Sanktionsscreening Arbeit?

Grundsätzlich ist die Antwort einfach, da Sanktionen durchsetzbare Gesetze sind und man Personen anhand der weltweit geltenden Sanktionslisten überprüft, um illegale Geschäfte zu verhindern. In der Praxis ist es jedoch weitaus komplexer. Länder verhängen Sanktionen zu unterschiedlichen Zeitpunkten und setzen Einzelpersonen oder Organisationen aus Gründen wie Geheimdiensterkenntnissen, regionalen politischen Fragen oder anderen spezifischen Sicherheitsbedenken früher auf die Sanktionslisten.

Die Tatsache, dass internationale Sanktionsregime wie OFAC Listen sanktionierter Organisationen für jedermann zugänglich machen, bedeutet, dass die Häufigkeit der Aktualisierungen kein Unterscheidungsmerkmal mehr im Wettbewerb um globale Abdeckung darstellt, da eine einzige Quelle für diese Listen keinen Wettbewerbsvorteil bietet.

Nationale Sanktionen greifen schneller als globale Datenbanken.

Die kontraintuitive Wahrheit über Sanktionen ist, dass die erste Liste, die zählt, nicht global ist; sie ist national, wo politische Systeme Sanktionen in lokalen Märkten verhängen und an ihre eigenen Zeitvorgaben gebunden sind.

Nationale Sanktionen spiegeln nationale Sicherheitsprioritäten wider und folgen oft einer Durchsetzungslogik, die sich nicht eindeutig mit globalen Rahmenbedingungen vereinbaren lässt. Allerdings sind nationale Sanktionslisten nicht fehlerfrei und erscheinen uneinheitlich. Sie sind häufig:

Unstrukturiert und schwer zu analysieren
Unvollständige und widersprüchliche Identitäten
Lokale Sprach- und Transliterationsproblematik
Fragmentiert und unregelmäßig aktualisiert

Aufgrund dieser Komplexität besteht in der Branche ein Mangel an flächendeckender Präsenz auf dem lokalen Markt, wo viele der derzeitigen Anbieter für Sanktionsscreening Der Fokus liegt stark auf den globalen Sanktionen, da sich dort die Mehrheit der sanktionierten Unternehmen befindet, während die anfängliche Identifizierung realer Risiken auf lokaler Ebene ignoriert wird.

Shufti integriert die gesamte Sanktionsrealität in eine einzige Screening-Ebene, indem es internationale Regime mit nationalen Sanktionslisten kombiniert. Globale Listen bieten eine umfassende Abdeckung, doch nationale Listen weisen oft zuerst auf Risiken hin, basierend auf lokalen Zeitplänen und in unübersichtlichen Formaten. Sie helfen Institutionen, sanktionierte Parteien frühzeitig zu identifizieren und die richtigen Rechtsvorschriften sicher anzuwenden.

Unverarbeitete Sanktionsdaten erzeugen Fehlalarme und blinde Flecken.

Bei Sanktionsprüfungen reicht es nicht aus, lediglich über Daten zu verfügen. Entscheidend ist, die Daten in ein strukturiertes, nutzbares und handlungsrelevantes Format zu bringen, da es zahlreiche Varianten nationaler Sanktionen gibt.

Derselbe Sanktionseintrag fand sich in mehreren, fragmentierten Datensätzen ohne eindeutige, maßgebliche Quelle. Zudem ändern sich die Durchsetzungsregeln scheinbar ständig, sodass der Prüfprozess ohne Bereinigung und Aufbereitung der Daten in einem praktikablen Format zu Inkonsistenzen und fehlenden Daten führt.

Daten zu nationalen Sanktionen sind nicht standardmäßig für die Überprüfung geeignet. Solange sie nicht normalisiert, mit Kontext angereichert und rechtlich interpretiert werden, erzeugen sie einerseits Fehlalarme und andererseits gefährliche blinde Flecken.

Die Interpretationsfalle bei primären vs. sekundären Sanktionen

Eines der deutlichsten Beispiele ist die Unterscheidung zwischen Rechtsordnungen, die die Unterscheidung zwischen primären und sekundären Sanktionen unterschiedlich interpretieren. Fehlinterpretationen dieser unterschiedlichen Auslegungen können dazu führen, dass Institutionen mit widersprüchlichen Compliance-Problemen konfrontiert werden, in einigen Bereichen nicht konform und in anderen übermäßig konform sind.

Die Sanktionsprüfung versagt, wenn die Interpretation als optional behandelt wird.

Fehlt eine strukturierte Auswertung der Ergebnisse von Sanktionsprüfungen, machen die entstehenden Inkonsistenzen den Nachweis der Compliance oder die Verteidigung gegen Audit-Anfechtungen nahezu unmöglich. Nicht die Verfügbarkeit von Sanktionslisten an sich ist problematisch, sondern die Tendenz der Branche, sich auf die statischen und vorhersehbaren Aspekte dieser Listen zu konzentrieren und die volatileren zu ignorieren.

Wie Shufti umfassende Sanktions-Compliance-Abdeckung bietet

Sanktionsprüfungen können nur dann effektiv sein, wenn den Institutionen das Gesamtbild bekannt ist.

Shufti nutzt Sanktionsdaten von wichtigen internationalen Regimen wie OFAC, UN, EU und Großbritannien und kombiniert diese mit nationalen Sanktionen lokaler Behörden. Viele Anbieter decken rund 150 Listen ab. Shufti liefert über 215 globale und nationale Sanktionslisten.

n-img-aml-Infografik 1 - Internationale und nationale Sanktionsdaten - V3

Shufti gleicht globale und nationale Quellen ab, um Überschneidungen, Konflikte und Lücken aufzudecken. Anschließend erstellt es eine konsolidierte Sanktionsliste, anstatt die Listen isoliert und unvollständig zu belassen.

Nationale Sanktionslisten sind oft fragmentiert und unübersichtlich. Dieselbe Person kann aufgrund unterschiedlicher Schreibweisen, Schriftsysteme oder fehlender Kennungen mehrfach in derselben Liste erscheinen, was die Daten ohne weitere Prüfung unzuverlässig macht.

Eine Person, fünf Schallplatten – Eine fragmentierte Liste

Shufti löst dieses Problem, indem es zunächst die nationalen Sanktionsdaten vereinheitlicht. Es bereinigt und standardisiert Einträge, entfernt Duplikate und führt übereinstimmende Datensätze zu einem einzigen Masterprofil zusammen, sodass Teams mit einem übersichtlichen und zuverlässigen Sanktionsdatensatz arbeiten können, anstatt mit mehreren verwirrenden Versionen.

Statt fünf unruhiger, unbeständiger Treffer sehen die Screening-Teams
eine klare und durchsetzbare Entscheidung.

Was Shufti nach der Vereinheitlichung der Daten der inländischen Sanktionen tut

Sobald die fragmentierten Sanktionsdaten in einen einzigen Masterdatensatz überführt sind, fügt Shufti rechtliche und zuständigkeitsbezogene Informationen hinzu, um eine Entscheidung zu treffen, die Ihr Team bei Audits verteidigen kann.

Kapitel 2: Überprüfung politisch exponierter Personen

Umstrittene Gebiete führen zu Problemen mit PEP-Datenbanken

Wenn Anbieter behaupten, eine vollständige PEP-Abdeckung für ein bestimmtes Land oder eine bestimmte Region anzubieten, sollten Verbraucher sich vor allem folgende Frage stellen:

Was tun sie in Bezug auf umstritten or Angefochten Bereiche? Wird das gesamte Gebiet als Teil eines Landes betrachtet, in zwei Zonen aufgeteilt oder als doppelte Staatsbürgerschaft eingestuft?

Warum mehrdeutig? Ein selbstverwaltetes, staatsähnliches System, das von China.

Anbieterkonflikt: Beamte, die als chinesische PEPs (politisch exponierte Personen) eingestuft wurden, Taiwan PEPs oder teilweise ausgelassen.

Warum mehrdeutig? De facto Staat, der nur anerkannt wird von Türkei; Die meisten behandeln es wie Zypern.

Anbieterkonflikt: Beamte, die als politisch exponierte Personen mit Verbindungen zur Türkei eingestuft wurden, Zypern PEPs oder nicht gekennzeichnet.

Warum mehrdeutig? Kontrolliert/annektiert von Russland, allgemein anerkannt als Ukraine.

Anbieterkonflikt: Beamte, die als russische politisch exponierte Personen (PEP) eingestuft wurden, Ukraine PEPs oder „umstrittene“

Warum mehrdeutig? Von vielen Staaten anerkannt, nicht von Serbien/Russland/andere; verfügt über eine vollständige Regierung.

Anbieterkonflikt: Beamte bezeichneten als Kosovo PEPs vs. serbische PEPs; Abdeckungsgrad variiert.

Warum mehrdeutig? Beansprucht von Russland durch Anerkennung/Besetzung; rechtlich Ukraine für die meisten Bundesstaaten.

Anbieterkonflikt: Beamte bezeichneten als Russland PEPs, ukrainische PEPs oder werden als nichtstaatliche Akteure behandelt.

Haftungsausschluss: Diese Konflikte dienen als repräsentative Beispiele, um die durch umstrittene Souveränität entstehenden Screening-Risiken zu verdeutlichen. Es handelt sich hierbei nicht um eine vollständige Liste globaler Konflikte, sondern um eine gezielte Auswahl, die verdeutlichen soll, warum die PEP-Klassifizierung je nach Datenbank und Rechtsauslegung variieren kann.

Verschiedene Anbieter gehen mit solch komplexen Fragestellungen auf unterschiedliche Weise um, basierend auf ihren eigenen rechtlichen Bestimmungen, internen regionalen Richtlinien und ihrer Interpretation geopolitischer Sensibilitäten.

Ein Anbieter kann beispielsweise eine Person allein aufgrund ihres Passes aus einem relevanten Land oder Gebiet als politisch exponierte Person (PEP) einstufen, während ein anderer dies nicht tut, weil das betreffende Gebiet unter der Kontrolle oder den Ansprüchen einer anderen Person steht. Dies führt zu Inkonsistenzen und Lücken im Risikoschutz der Anbieter.

Globale Berichterstattung vernachlässigt lokale Tiefe

Viele Anbieter geben an, dass ihre PEP-Datenbanken insofern umfassend sind, als dass sie sich auf viele Länder weltweit erstrecken und viele der prominentesten Regierungsvertreter rund um den Globus umfassen.

Die meisten PEP-Datenbanken enthalten keine Daten über kommunale oder lokale Beamte, die oft die eigentlichen Entscheidungsträger auf lokaler Ebene sind.

Gemeinderatsmitglieder, Mitglieder regionaler Gremien und lokale Parteivorsitzende haben oft einen größeren Einfluss auf lokale und nationale politische Entscheidungen als einzelne Regierungsbeamte in den höchsten Regierungsämtern. Wenn eine Datenbank daher alle Personen anhand ihrer aktuellen Autoritätsposition auf eine einzige Definition reduziert, verlieren Organisationen den Blick für den eigentlichen Risikoherd.

Shuftis Tiefen-Erste-PEP-Modell

Shufti verwendet einen Tiefensuchansatz, um die Lücken zu schließen und ein umfassendes Bild der politischen Landschaft auf regionaler Ebene zu zeichnen, indem er politische Strukturen innerhalb von Regionen kartiert und die politischen Systeme jeder Region präzise darstellt, indem er einzelne Akteure klassifiziert und bewertet. Politisch exponierte Personen (PEPs) über ihre Rollen.

Das Shufti's Differentiator Level 4 PEP-Screening

Stufe 4 umfasst Beamte der lokalen Regierung und kommunale Behörden, die ein öffentliches Amt bekleiden, aber im Vergleich zu politisch exponierten Personen auf nationaler Ebene einen geringeren Einfluss und ein geringeres Korruptionsrisiko aufweisen.

Es handelt sich um ein neues Klassifizierungssystem, das eine höhere Granularität als die bisherigen PEP-Klassifizierungen bietet. Es verfügt über eine Erweiterung, die Verwandte und enge Mitarbeiter (RCAs) einbezieht und die relativen Einfluss- und Risikobeziehungen durch ein Netzwerk von RCAs kontextualisiert.

Dieser tiefenzentrierte Ansatz führt naturgemäß zu einem größerer Datensatz mit über 2.6 Millionen PEP-ProfilenDieser Band ist jedoch ein Nebenprodukt. Durch die Integration von Erkenntnissen auf lokaler Ebene, regionalen Nuancen und RCA-Mapping bietet Shufti eine vielschichtige, angereicherte Sicht auf PEPs und ermöglicht es Unternehmen, den Ausgangspunkt des Risikos zu erkennen, lange bevor es die oberste Führungsebene erreicht.

Diese Anreicherung gewährleistet, dass neben hochrangigen Persönlichkeiten auch lokale Akteure, Beiräte und Parteistrukturen einbezogen werden, wodurch die Compliance-Teams umfassende Informationen und umsetzbare Erkenntnisse über das gesamte politische Spektrum erhalten.

Beispielsweise finden fast wöchentlich irgendwo auf der Welt Wahlen statt; nationale Abstimmungen, regionale Wahlen, Parlamentswechsel und lokale Führungswechsel verändern fortwährend politische Rollen und Einflussverhältnisse. Mit jeder Wahl ergibt sich die Möglichkeit, neue Profile politisch exponierter Personen (PEP) in den bestehenden Pool aufzunehmen, das Potenzial für das Auftreten bisher unauffälliger PEPs zu schaffen oder sogar die Chance, das Risikoprofil etablierter PEPs zu verändern.

Dies bedeutet, dass AML screening Die Prozesse müssen stets mit dem raschen Wechsel politischer Amtsträger Schritt halten, um sicherzustellen, dass neue Einflussnehmer rechtzeitig identifiziert und präzise eingeschätzt werden.

Kapitel 3: Überprüfung der Watchlist

Die am meisten missverstandene AML-Schicht

Der Begriff „Watchlist“ wird im Zusammenhang mit Compliance-Vorschriften am häufigsten missbraucht.

Ein weit verbreiteter Irrtum besteht darin, Sanktionslisten und PEP-Listen direkt mit Beobachtungslisten gleichzusetzen, als ob die Überprüfung dieser beiden Quellen allein eine umfassende Risikoabdeckung gewährleisten würde.

Viele Anbieter klassifizieren Watchlists auf diese Weise falsch, reduzieren sie zu einer bequemen Abkürzung und vermeiden die schwierigere Arbeit, das breitere System der Strafverfolgungsbehörden zu erfassen und zu pflegen.

Aber was genau Sind Watchlists?

Echte Beobachtungslisten gehen weit über Sanktionen oder PEPs hinaus. Sie umfassen

Betrugswarnungen
Regulierungsmaßnahmen
Ausschluss- und Sperrlisten
Fahndungs- und Suchmeldungen
Warnmeldungen der Strafverfolgungsbehörden
Berufliche Disziplinarmaßnahmen.

Diese Listen werden von nationalen und internationalen Organisationen veröffentlicht, beispielsweise die Interpol-Fahndungslisten (Red Notices) oder die Fahndungslisten des FBI. Viele Länder unterhalten auf nationaler Ebene Aufsichtsbehörden für Unternehmen, die Finanzvergehen begehen, und verfügen über eigene Polizeibehörden, die in Ländern wie Kanada und Singapur Listen von Betrugs- und Schwindlertätern erstellen können.

Beim Abgleich der Identität einer Person mit diesem umfassenden globale Beobachtungsliste Das System identifiziert im Rahmen des globalen Watchlist-Ökosystems alle Personen, die in irgendeiner Kategorie als potenzielle Übereinstimmungen gelten.

Wie Shufti Überwachungslisten in Strafverfolgungsqualität erstellt

Zu den Ebenen der globalen Beobachtungsliste gehört die Strafverfolgungsaufklärung als primäre Informationsebene, da sie Risikoindikatoren erfasst, die auftreten, bevor eine Person als sanktionierte Person oder politisch exponierte Person (PEP) auf der globalen Beobachtungsliste eingestuft wird.

Zu den Arten von Risikoindikatoren gehören unter anderem Untersuchungen, aufsichtsrechtliche Maßnahmen gegen Unternehmen aufgrund von Betrugswarnungen, Ausschluss- oder Sperrmaßnahmen sowie berufsrechtliche Disziplinarmaßnahmen.

Das Problem bei der Informationsgewinnung im Bereich der Strafverfolgung besteht darin, dass die Informationen in vielen Ländern weltweit nicht in einem standardisierten Format verfügbar sind. Wo eine Vielzahl von Organisationen diese Informationen generiert, liegen diese typischerweise im Zuständigkeitsbereich der Polizei, der Aufsichtsbehörden, der Berufsverbände oder der Kommunalverwaltung und verwenden daher bei der Veröffentlichung der Informationen eine Vielzahl unterschiedlicher Datenformate.

In vielen Fällen erfordert die Zusammenführung dieser Informationen zu einer einzigen Watchlist einen enormen manuellen Aufwand, die kontinuierliche Aktualisierung dieser Daten sowie eine skalierbare Infrastruktur oder Ressourcen, über die viele Hilfsorganisationen nicht verfügen.

Kapitel 4: AML-Namensprüfung

Was tatsächlich Breaks Namensprüfung?

Die Namensprüfung im Rahmen der AML-Richtlinien funktioniert nur, wenn zwei Faktoren übereinstimmen: die Qualität der Ausgangsdaten und die Leistungsfähigkeit des Systems, das diese Daten interpretiert.

Das Screening sollte unkompliziert sein, indem man eine Person einfach mit einer Liste vergleicht, um das Risiko zu bestimmen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Listen nicht in einem leicht verständlichen Format vorliegen. Die erhaltenen Listen enthalten in der Regel viele Variablen, die unregelmäßig, unvollständig und von den Prioritäten der örtlichen Strafverfolgungsbehörden beeinflusst sind.

Manche Aufsichtsbehörden veröffentlichen ihre Listen ausschließlich in lateinischer Schrift, andere hingegen in ihrem jeweiligen nationalen Zeichensystem. Einige führen die Listen nach Nachnamen, während andere diese Reihenfolge nicht einhalten.

Zwischen den einzelnen Regulierungsbehörden bestehen vielfältige Unterschiede, unter anderem hinsichtlich der Frage, wie Titel und Ehrenbezeichnungen als Teil eines rechtlichen Namens einzubeziehen sind oder wie Titel als vom rechtlichen Namen getrennt zu behandeln sind.

Diese strukturellen Inkonsistenzen führen dazu, dass der Vergleich von Informationen zwischen Personen zu Verwirrung führt, da unterschiedliche Personen einander ähnlich sehen oder zwei Datensätze derselben Person völlig unterschiedlich erscheinen.

Warum Namensprüfung? Scheitert in der Praxis?

Sind Identifikationsmerkmale vorhanden, können Eigennamen den Prozess der Personenidentifizierung erschweren.
Ein einzelner Mensch kann viele verschiedene sprachliche, kulturelle oder orthografische Ausdrucksformen haben. Kulturelle Normen unterscheiden sich von Land zu Land; jedes Land hat sein eigenes System zur Transliteration von Schriften aus einer Sprache in eine andere.

Die Aussprache eines Namens kann regional unterschiedlich sein, was zu einer veränderten Schreibweise führt. Manche Kulturen verwenden die Herkunft oder Ehrentitel eines Namens, andere die Initialen.
Als Ergebnis vervielfachen sich einzelne Identitäten in mehrere schriftliche Formen, die die klassische Fuzzy- oder Phonetiklogik ohne Kontext nicht zuverlässig vereinheitlichen kann.

Die Herausforderung sprachübergreifender Namen

In einigen Fällen kann die herkömmliche Fuzzy-Suche möglicherweise nicht alle notwendigen Namen ermitteln.

Sind die Schwellenwerte zu streng, steigt die Zahl der falsch negativen Ergebnisse und wichtige AML-Treffer werden übersehen. Sind sie zu lasch, nimmt die Zahl der falsch positiven Ergebnisse stark zu und nicht betroffene Nutzer werden fälschlicherweise als verdächtig eingestuft.

Daher ist es sehr schwierig und komplex, ein angemessenes Gleichgewicht zwischen schriftlicher und phonetischer Ähnlichkeit zu erreichen. Solange die Daten nicht mit zusätzlichem Kontext angereichert sind, d. h. mit dem Standpunkt, aus dem der Name generiert wurde, scheitern praktisch alle fortgeschrittenen Fuzzy-Matching-Methoden daran, eine Identität über mehrere Sprachen, Schriftsysteme und Kulturen hinweg präzise zuzuordnen. Dies führt dazu, dass AML-Teams mit zu vielen Fehlalarmen oder viel zu vielen Fällen konfrontiert werden, in denen tatsächliche AML-Risiko ist unentdeckt geblieben.

Der Shufti-Vorteil bei der Namensprüfung

Shufti behebt Probleme bei der Identifizierungsprüfung, indem es zwei Hauptprobleme angeht: den fehlenden Kontext der Identität und die unflexible Logik des Abgleichs. Anstatt eine Vielzahl inkonsistenter Listen anhand unklarer Kriterien zu prüfen, ergänzt Shufti zunächst schwache oder unvollständige Datensätze und nutzt diese, um Namen anhand eines vollständigen, flexiblen und dynamischen Identitätsrahmens abzugleichen.

1. Erweiterte Identitätsanreicherung

Die meisten Einträge auf Sanktions- und Beobachtungslisten enthalten weder Geburtsdatum noch Staatsangehörigkeit der betreffenden Person. Shufti schließt diese Lücken mit seinem innovativen Ansatz, indem es Identitätsmerkmale durch Metadatenanalyse, mehrsprachige Textextraktion und Zeitleistenanalyse von Entwicklungen oder Aktivitäten im Zusammenhang mit der jeweiligen Person identifiziert. Die Anwendung der Zeitleistenlogik eliminiert zudem einige Fehlalarm wenn das Alter der Person nicht mit dem beruflichen Werdegang des zu überprüfenden Profils übereinstimmt.

Überprüfung der Konsistenz des Screenings

2. Dynamische Gewichtszuweisung

Die Bedeutung von Identifikationsmerkmalen variiert von Fall zu Fall. Sind Geburtsdatum und Staatsangehörigkeit einer Person gesichert und konsistent, gewichtet Shufti diese Merkmale höher. Fehlen die Informationen hingegen oder sind sie widersprüchlich, wird die Gewichtung reduziert, und Shufti stützt sich verstärkt auf andere Identifikationsmerkmale. Dadurch verringert sich die Unsicherheit bezüglich der Person, ohne die Anzahl falsch positiver Ergebnisse zu erhöhen.

Shufti verknüpft Ähnlichkeiten in Schreibweise, Phonetik und Transliterationsfamilien zu einem abgestuften Konfidenzsystem und liefert detaillierte Erklärungen für die Übereinstimmungen. Diese ausgeklügelte Verknüpfung unvollständiger Datensätze und Kriterien stellt sicher, dass keine Übereinstimmung unbemerkt bleibt und kein Name mit demselben Namen in den verknüpften Profilen mehrfach vorkommt.

Vergleichen Sie Ihre Screening-Ergebnisse mit realen Namen

Als Teil unseres kontinuierlichen Engagements, einen umfassenden Vergleich mit unseren Mitbewerbern zu bieten, Alle unsere Lieferanten und Kunden können sich gerne mit uns in Verbindung setzen, um einen direkten Vergleich ihrer jeweiligen Screening-Lösungen anhand von 1,000 selbst gewählten Namen durchzuführen.Dies umfasst lokale politisch exponierte Personen (PEP), lokal gelistete Personen, inländische Sanktionen und sogar Sanktionen, die in den letzten fünf Minuten verhängt wurden. Es handelt sich um einen echten Stresstest für die Leistungsfähigkeit ihrer Screening-Lösung anhand der anspruchsvollsten und aktuellsten Daten.

Der Datensatz mit 1,000 Namen

Unser Benchmark-Datensatz mit 1,000 Datensätzen ist bewusst so zusammengestellt, dass er die Realität der Compliance-Branche widerspiegelt und lokal erhobene PEP-Daten, Informationen aus regionalen Strafverfolgungslisten und inländische Daten enthält. Sanktionslisten aus mehreren Ländern und mehrsprachige Namen in etwa 14-15 Sprachen, was bedeutet, dass der Datensatz mehrere Schriftsysteme enthält, die viele verschiedene Transliterationen und viele verschiedene kulturelle Namensmuster aufweisen können, was genau die Art von Bedingungen wären, die ein generischer globaler Datensatz nicht unterstützen würde.

Wie wird es bewertet?

Beim Vergleich der Ergebnisse von Screening-Läufen der Lösung Ihres Wettbewerbers mit einer proprietären Screening-Lösung messen wir ausschließlich die Kernkennzahlen für den Screening-Prozess Ihres Unternehmens, nämlich falsch positive, falsch negative, richtig positive und richtig negative Ergebnisse.

Will sehen Wie schneidet Ihr aktuelles Screening im Vergleich wirklich ab?

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Was Sie von einem AML-Anbieter vor dem Start verlangen sollten

Eine praktische Checkliste, auf die sich Ihre Compliance- und Wachstumsteams einigen können. Sie enthält die genauen Fragen, die zu stellen sind, die anzufordernden Nachweise und die zu überprüfenden Benchmarks, damit Ihre AML-Maßnahmen im realen Onboarding-Prozess funktionieren.

Laden Sie die Checkliste herunter