Dépistage des médias indésirables

Médias contextuels défavorables pour des décisions plus éclairées en matière de lutte contre le blanchiment d'argent

Le logiciel Shufti Adverse Media Screening structure chaque article en rôles d'entités, en renseignements médiatiques négatifs explicables et en signaux alignés sur la lutte contre le blanchiment d'argent, afin que les équipes de conformité examinent l'exposition réelle, appliquent la politique de manière cohérente et conservent une piste d'audit claire du filtrage à la validation.

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Analyse des médias défavorables — fiche de profil de l'entité indiquant le rôle de l'accusé ou du témoin, avec les états d'ALERTE À RISQUE ÉLEVÉ et d'AUCUNE alerte.

Analyse des médias négatifs avec contexte complet

Nos chiffres parlent d'eux-mêmes.

50k+

Les sources d'information mondiales surveillées

Langues couvertes

415

Mots clés défavorables associés aux thèmes de risque de blanchiment d'argent

Approuvé par les leaders Entreprises numériques à travers le monde

Sélection basée sur le renseignement

Comment Shufti lit l'actualité différemment

Traitement automatique du langage naturel (TALN) de l'article complet, et non déclencheurs par mots-clés

Le moteur de recherche interprète des articles complets plutôt que de rechercher des termes isolés. Il fait la distinction entre une entité accusée de fraude et une autre mentionnée comme témoin dans le même article.

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Maquette d'article complet avec traitement automatique du langage naturel (TALN) — Article du Financial Times avec GlobalTrade Partners signalé comme ALERTE À RISQUE ÉLEVÉ (Accusé) et James K. Marshall marqué comme Aucune alerte déclenchée (Témoin).

Profils par entité créés automatiquement.

Pour chaque entité détectée, Shufti rassemble les attributs disponibles : pays, type d’entité (personne, organisation, groupe), secteur d’activité, profession et date de naissance (lorsqu’elle est connue). Ces attributs permettent une correspondance fiable et réduisent les faux positifs liés aux noms courants.

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Maquette de profil d'entité — GlobalTrade Partners SA : Organisation, Suisse, Services financiers, juridiction CH·EU·UK, Score de risque ÉLEVÉ 0.87, Confiance de correspondance 90 %.

Sentiment justifié

Chaque mention fait l'objet d'une analyse, accompagnée d'une brève justification écrite. Les analystes perçoivent non seulement le caractère « négatif », mais aussi les raisons de cette perception, ce qui permet de prendre des décisions plus rapides et étayées.

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Maquette explicable du sentiment — Articles de USA Today et du Financial Times ayant obtenu la note « Très négatif » avec les étiquettes « Corruption », « Fraude », « Sanctions » liées aux URL sources.

Plus de 415 mots-clés défavorables associés aux thèmes de risque de blanchiment d'argent

Un système d'étiquetage structuré, lié aux catégories d'infractions sous-jacentes et aux thèmes de risque réglementaire, assure une catégorisation cohérente entre les équipes, les juridictions et les cycles d'examen. Les données approfondies relatives à plusieurs entités restent stockées en arrière-plan. Les analystes bénéficient ainsi d'une vision claire et ciblée de l'entité qu'ils examinent.

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Maquette de balises alignées sur la lutte contre le blanchiment d'argent — Aperçu de l'alerte de James Harrington balisée Corruption, Sanctions, Trafic de drogue, Terrorisme à travers les infractions sous-jacentes et les thèmes de risque réglementaire.

DÉCOUVREZ LA SUITE COMPLÈTE DE SOLUTIONS LBC/FT

Les médias négatifs constituent une couche, voici le reste.

Dépistage PEP et RCA

Détectez l'exposition politique et cartographiez les proches et les associés dans différentes juridictions grâce à un profilage multilingue en temps réel.

Explorez la documentation de l'API

Contrôle des sanctions

Contrôlez les individus et les entités au regard des régimes de sanctions internationaux grâce à une couverture consolidée et des mises à jour en temps réel sur leur application.

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Vérification de la liste de surveillance

Effectuer un contrôle par rapport aux listes de surveillance mondiales, y compris les registres des forces de l'ordre, les casiers judiciaires et les listes des forces de l'ordre, avec des cycles de mise à jour continus.

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SÉLECTION STRUCTURÉE DES NOUVELLES NÉGATIVES

Un filtrage adapté aux flux de travail de lutte contre le blanchiment d'argent

Du filtrage à la validation, plus rapidement

Moins de bruit, moins de faux positifs

L'IA contextuelle se concentre sur les entités réellement impliquées dans des actes répréhensibles. Le sentiment et les mots-clés négatifs relèguent les mentions de faible valeur au second plan. Les analystes consacrent leur temps aux risques importants, et non aux références anodines.

Des évaluations plus rapides, moins de fatigue pour les analystes

Chaque alerte comprend un résumé, les mots-clés négatifs, le rôle de l'entité et le sentiment exprimé, accompagné d'explications. Les informations détaillées de chaque entité (pays, type d'entité, secteur d'activité, date de création) sont présentées dans une vue unique. Les analystes ajoutent des commentaires, joignent des documents et consignent leurs décisions dans le même espace de travail.

Évaluations plus rapides, charge d'évaluation réduite

Classement par pertinence axé sur l'entité.

Les alertes sont classées par ordre de gravité, de pertinence du lien avec les informations disponibles et de date de publication. Les cas nécessitant une enquête approfondie apparaissent en tête de liste, suivis des signalements mineurs.

Déduplication de syndication

Regrouper les articles répétés et diffusés en un seul résultat consolidé. La publication d'un même article dans quarante médias différents ne génère pas quarante alertes.

Métadonnées de session capturées automatiquement

Résumés d'alertes en une seule vue

Chaque alerte présente l'information principale d'emblée. Les analystes évaluent l'exposition à partir du résumé sans avoir à ouvrir de multiples liens.

Filtres basés sur des politiques

Affiner les résultats par zone géographique, type de source, catégorie de risque et autres contrôles afin de correspondre à la politique interne et aux règles d'escalade.

Consentement défini par le commerçant pour chaque transaction

La reconnaissance faciale en direct quand c'est important

Appariement précis entre les marchés

Correspondance phonétique et variante

Capture les translittérations, les variations orthographiques et les modèles d'alias afin de réduire les erreurs de correspondance dans toutes les langues et tous les systèmes d'écriture, y compris les variantes arabes, cyrilliques, chinoises et latines.

Couverture multilingue

Surveille les médias défavorables dans plus de 80 langues et régions. Le risque apparaît souvent en premier lieu dans les reportages en langue locale ; ne pas le signaler, c’est manquer le signal d’alarme le plus précoce.

Appariement intelligent des entités

Utilise des informations clés pour identifier la bonne personne ou entreprise et réduire les faux positifs.

Contexte explicable pour la prise de décision

Article complet sur le traitement automatique du langage naturel

Elle interprète le contexte global plutôt que de se baser sur des mots-clés isolés. Résultat : moins d’alertes non pertinentes et une évaluation des risques plus précise.

Identification claire

Cela montre comment la personne ou l'entreprise est impliquée dans l'histoire, et pas seulement qu'elle est mentionnée.

Kits de développement logiciel mobiles et générateur de parcours

Mots clés défavorables alignés sur la LMA.

Plus de 415 étiquettes structurées associées aux thèmes de risque de blanchiment d'argent et aux catégories d'infractions sous-jacentes pour une catégorisation cohérente entre les équipes et les juridictions.

Sentiment justifié

Chaque mention médiatique négative fait l'objet d'une analyse du sentiment exprimé, accompagnée d'une brève analyse écrite. Les analystes ne se contentent pas de constater le caractère négatif d'un article, ils en comprennent également les raisons, ce qui permet de justifier toute décision d'escalade ou de levée de l'interdiction.

Suivi et preuves

Surveillance continue des médias négatifs

Surveillance continue des clients, des contreparties, des bénéficiaires effectifs et des portefeuilles, depuis l'intégration jusqu'aux mises à jour périodiques et au réexamen en fonction des événements.

Risque plus élevé, contrôles plus fréquents

Définissez les durées de surveillance et les fréquences d'alerte en fonction des niveaux de risque des entités, allant de contrôles hebdomadaires sur les PPE à haut risque à des examens trimestriels sur les portefeuilles à faible risque.

Vue d'entité consolidée

Chaque entité dispose d'un profil unique avec des alertes priorisées, des résumés et un historique complet des décisions. Plus besoin de jongler entre différents outils pour avoir une vue d'ensemble.

Copilote de conformité IA

L'intelligence artificielle de Shufti analyse chaque alerte médiatique négative avant qu'elle ne parvienne à un analyste, en éliminant les doublons et les mentions peu pertinentes. Les analystes de niveau 1 ne voient que l'essentiel, chaque alerte étant accompagnée d'une justification claire, ce qui permet des décisions rapides, cohérentes et justifiées.

Conçu pour la conformité : Déployez-vous en quelques minutes grâce à notre API flexible et nos SDK légers.

API unique, intégration transparente

Créez des flux de vérification entièrement personnalisables avec une intégration backend transparente.

Prenez le contrôle total en personnalisant les flux de vérification de bout en bout.
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Concevez des parcours de vérification flexibles et adaptés à vos utilisateurs.

Explorez la documentation de l'API

Déployez une expérience de vérification native dans votre application mobile en quelques minutes.

Déployez la vérification native en quelques minutes sur iOS ou Android.
Utilisez une interface utilisateur prête à l'emploi avec caméra, capture et retour d'information en temps réel.
Personnalisez les flux pour qu'ils s'intègrent parfaitement à votre application mobile.

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Exécutez Shufti au sein de votre propre infrastructure aux capacités identiques pour un contrôle et une confidentialité optimaux des données.

Conservez toutes les informations sensibles en interne afin de respecter les exigences strictes en matière de gouvernance et de résidence des données.
Conservez les informations sensibles en toute confidentialité et sécurité en interne.
Déploiement dans des secteurs hautement réglementés sans compromettre la conformité.

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Commencez à vérifier les utilisateurs instantanément grâce à une configuration sans code.
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Où se situe le contrôle des médias négatifs

Conçu pour les entreprises réglementées et à haut risque

Vendeurs de confiance, moins de vendeurs malhonnêtes

Les plateformes de vente en ligne sont régulièrement confrontées à des abus : changement fréquent de vendeur, réseaux de contrefaçon, fraudes et infiltration de commerçants à haut risque sous de fausses identités. Shufti signale les contenus négatifs crédibles et fournit un contexte détaillé sur chaque entité, permettant ainsi aux plateformes d’approuver les vendeurs en toute confiance et d’intervenir plus tôt dès l’apparition de schémas de risque.

En savoir plus Essayez Maintenant

Ne vous fiez pas seulement à nos paroles, écoutez plutôt nos clients.

La confiance que partagent nos clients

L'avenir de l'identité numérique repose sur la confiance, l'interopérabilité et la conformité réglementaire. Notre partenariat avec Shufti renforce donc l'engagement de DevCode Identity à fournir à ses clients du monde entier les solutions de vérification d'identité les plus sécurisées, les plus performantes et les mieux adaptées aux réclamations disponibles aujourd'hui.

L'association de notre plateforme d'orchestration de la conformité axée sur la conversion avec les capacités KYC et IDV mondiales de Shufti permet à nos clients non seulement de gérer des exigences réglementaires complexes, mais aussi de maintenir une expérience d'intégration client sans faille avec les taux de conversion les plus élevés possibles.

Mark Knighton

Directeur du développement mondial - Alliances mondiales, DevCode

Questions fréquemment posées

Qu’est-ce que le filtrage médiatique négatif ?

Le service de veille médiatique vérifie les sources d'information et les médias afin de détecter toute couverture négative liée à une personne ou une organisation, contribuant ainsi à identifier les risques potentiels de criminalité financière, d'exposition aux sanctions, de risque de réputation ou de problèmes réglementaires. Ce service est une composante obligatoire du devoir de vigilance en matière de lutte contre le blanchiment d'argent (LCB) fondé sur les risques, conformément aux recommandations du GAFI et aux directives européennes en la matière.

En quoi le filtrage structuré diffère-t-il des outils basés sur les mots-clés ?

Les outils de mots clés renvoient des listes de liens. Shufti structure chaque récit en attributs prêts à l'emploi, correspondance d'entités, rôle dans le récit, balises alignées sur la LCB-FT et sentiment avec justification, permettant ainsi aux examinateurs d'évaluer l'exposition plus rapidement et de manière plus cohérente.

Quelles sont les sources surveillées par Shufti ?

Shufti surveille un large éventail de sources mondiales, notamment des médias d'information en ligne et d'autres canaux médiatiques, dans différentes régions et en plus de 80 langues. La couverture peut être filtrée par zone géographique et type de source afin de correspondre à la politique interne.

À quelle vitesse les nouvelles informations sont-elles traitées ?

Les nouvelles couvertures sont traitées en quelques minutes. Des alertes peuvent être déclenchées dès la parution de contenus médiatiques négatifs pertinents, facilitant ainsi l'intégration et le suivi continu.

Comment Shufti réduit-il les alertes en double ?

Shufti regroupe les articles syndiqués et les articles répétés afin que les équipes n'aient pas à examiner plusieurs fois le même article. Cela réduit la charge de travail liée à l'examen des dossiers et permet de les rendre plus clairs.

Comment fonctionne la correspondance des noms entre les langues et les systèmes d'écriture ?

Shufti applique une logique phonétique et variante pour faire correspondre les différences orthographiques, les translittérations et les modèles d'alias connus, contribuant ainsi à réduire les correspondances manquées entre les langues et les écritures non latines.

De quel contexte les relecteurs disposent-ils au-delà du lien vers l'article ?

Chaque alerte comprend un résumé structuré, le rôle de l'entité dans l'histoire (par exemple, accusée ou mentionnée), des mots clés défavorables alignés sur la LBC, un sentiment avec une brève justification et des métadonnées clés telles que la source et l'horodatage.

Est-il possible de configurer les critères de sélection pour qu'ils correspondent à la politique interne ?

Oui. Les seuils et les filtres, la géographie, le sentiment, les étiquettes de risque et les types de sources peuvent être configurés pour aligner les sorties sur la politique interne et les règles d'escalade.

Shufti prend-il en charge à la fois l'intégration et le suivi continu ?

Oui. Shufti prend en charge le filtrage des nouveaux clients, les mises à jour périodiques et la surveillance continue des clients, des contreparties, des bénéficiaires effectifs et des portefeuilles.

Comment fonctionnent les éléments probants d'audit ?

Les actions et les décisions peuvent être consignées. Les dossiers de preuves contenant les sources, les horodatages, les attributs d'alerte (rôles, étiquettes, justification du sentiment) et l'historique complet des examens peuvent être exportés à des fins de contrôle réglementaire ou d'audit interne.

Comment fonctionne l'intégration ?

Shufti prend en charge l'intégration via API pour le filtrage et le suivi. Les résultats peuvent être intégrés aux flux de travail existants grâce aux webhooks, et les équipes peuvent consulter les cas directement sur la plateforme.

Arrêtez de vous focaliser sur le bruit. Commencez à prendre des décisions.

Évaluer comment le filtrage structuré des médias défavorables réduit le temps d'examen, améliore la cohérence des décisions et renforce la préparation à l'audit.

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