Screening van negatieve media

Contextuele negatieve media voor slimmere AML-beslissingen

De Shufti Adverse Media Screening-software structureert elk verhaal aan de hand van entiteitsrollen, verklaarbare negatieve media-informatie en AML-conforme signalen. Zo kunnen compliance-teams de daadwerkelijke blootstelling beoordelen, het beleid consistent toepassen en een duidelijk auditspoor behouden van screening tot goedkeuring.

Boek een adviesgesprek

SCREENING VAN NEGATIEVE MEDIA MET VOLLEDIGE CONTEXT

Onze cijfers spreken voor zich.

50k +

Wereldwijd nieuws
bronnen gecontroleerd

80+

talen
bedekt

415+

Negatieve trefwoorden gekoppeld aan
AML-risicothema's

Vertrouwd door toonaangevende2000+ klanten wereldwijd

Op intelligentie gebaseerde screening

Hoe Shufti het nieuws anders leest

NLP op volledig artikel, niet op basis van trefwoorden.

De eigen ontwikkelde engine interpreteert complete verhalen in plaats van te zoeken naar losse termen. Het maakt onderscheid tussen een entiteit die van fraude wordt beschuldigd en een entiteit die in hetzelfde artikel als getuige wordt genoemd.

Boek een adviesgesprek

Spoofs gedetecteerde mock-up — detectiesignalen voor aanvallen met foto's, maskers, herhalingen en door AI gegenereerde gezichten.

Per entiteit worden automatisch profielen aangemaakt.

Voor elke gedetecteerde entiteit verzamelt Shufti de beschikbare kenmerken, zoals land, entiteitstype (persoon, organisatie, groep) en geboortedatum (indien bekend). Deze kenmerken ondersteunen betrouwbare overeenkomsten en verminderen het aantal valse positieven bij veelvoorkomende namen.

Boek een adviesgesprek

Mockup zonder wrijving — passieve verificatiestroom zonder prompts of uitdagingen.

Gevoel met onderbouwing

Elke vermelding krijgt een beoordeling met een korte schriftelijke toelichting. Analisten zien niet alleen "negatief", maar ook de onderliggende redenen, waardoor snellere en beter onderbouwde beslissingen mogelijk zijn.

Boek een adviesgesprek

Nauwkeurigheid van het mock-upmodel verdedigd — DHS RIVR 2025 resultatenkaart.

Meer dan 415 negatieve trefwoorden gekoppeld aan AML-risicothema's.

Gestructureerde tagging gekoppeld aan categorieën van onderliggende overtredingen en thema's rond regelgevingsrisico's. Consistente categorisatie binnen teams, rechtsgebieden en beoordelingscycli. De diepgaande informatie over meerdere entiteiten blijft op de achtergrond. Analisten krijgen een helder en gericht overzicht van de entiteit die ze screenen.

Boek een adviesgesprek

ONTDEK DE COMPLETE AML-SUITE

Negatieve media-aandacht is één aspect, hier is de rest.

PEP- en RCA-screening

Breng politieke invloeden aan het licht en breng familieleden en naaste bekenden in kaart in verschillende rechtsgebieden met behulp van realtime meertalige profilering.

Meer informatie

Sanctiescreening

Screen personen en entiteiten op naleving van wereldwijde sanctieregimes met geconsolideerde dekking en realtime updates over handhaving.

Meer informatie

Kijklijstscreening

Screening aan de hand van wereldwijde observatielijsten, waaronder handhavingsregisters, strafregisters en lijsten van wetshandhavingsinstanties, met continue actualiseringscycli.

Meer informatie

GESTRUCTUREERDE SCREENING VAN NEGATIEF NIEUWS

Screening die aansluit op AML-workflows

Van screening tot goedkeuring, sneller

Minder ruis, minder valse positieven

Contextbewuste AI richt zich op entiteiten die daadwerkelijk verband houden met wangedrag. Sentimentanalyse en negatieve zoekwoorden zorgen ervoor dat vermeldingen met weinig waarde onderaan de lijst belanden. Analisten besteden hun tijd aan materiële risico's, niet aan onschuldige verwijzingen.

Snellere beoordelingen, minder vermoeidheid bij analisten

Elke melding bevat een samenvatting, negatieve trefwoorden, de rol van de entiteit en het sentiment met toelichting. Details per entiteit, zoals land, entiteitstype, branche en geboortedatum, worden in één overzicht weergegeven. Analisten kunnen opmerkingen toevoegen, documenten bijvoegen en beslissingen vastleggen in dezelfde geconsolideerde werkruimte.

Snellere beoordelingen, lagere beoordelingslast

Relevantierangschikking op basis van entiteiten

Meldingen worden op intelligente wijze gerangschikt op basis van de ernst van de zaak, de mate waarin de zaak overeenkomt en hoe recent het nieuws is. Zaken die nader onderzoek vereisen, komen bovenaan de lijst te staan, minder belangrijke meldingen volgen daaronder.

Syndicatie-deduplicatie

Groepen herhaalden en syndiceerden berichtgeving tot één geconsolideerd resultaat. Hetzelfde verhaal dat in veertig verschillende media wordt gepubliceerd, genereert geen veertig meldingen.

Overzichten van waarschuwingen in één overzicht

Elke melding presenteert de kern van het verhaal direct. Analisten kunnen de risico's inschatten aan de hand van de samenvatting, zonder meerdere links te hoeven openen.

Beleidsgebaseerde filters

Verfijn de resultaten op basis van brontype, risicocategorie en andere controles, zodat ze overeenkomen met het interne beleid en de escalatieregels.

Nauwkeurige matching tussen markten

Fonetische en variantovereenkomst

Het systeem detecteert transliteraties, spellingsvarianten en aliaspatronen om gemiste resultaten in verschillende talen en schriften, waaronder Arabisch, Cyrillisch, Chinees en Latijnse varianten, te verminderen.

Brengt verborgen manipulatie aan het licht

Meertalige dekking

Het systeem monitort continu negatieve berichtgeving in meer dan 80 talen en regio's. Risico's verschijnen vaak als eerste in lokale berichtgeving; als je die mist, mis je het vroegste signaal.

Slimme entiteitsmatching

Gebruikt belangrijke gegevens om de juiste persoon of het juiste bedrijf te vinden en valse positieven te verminderen.

Verklaarbare context voor besluitvorming

Volledig artikel NLP

Het systeem interpreteert het complete verhaal in plaats van alleen losse trefwoorden te matchen. Het verschil: minder irrelevante meldingen en een nauwkeurigere risicobeoordeling.

Generatie van synthetische trainingsgegevens

Duidelijke identificatie

Het laat zien hoe de persoon of het bedrijf bij het verhaal betrokken is, niet alleen dat ze genoemd worden.

AML-gerelateerde bijwerkingen

Meer dan 415 eigen gestructureerde tags, gekoppeld aan AML-risicothema's en onderliggende delictcategorieën, voor consistente categorisatie binnen teams en rechtsgebieden.

Gevoel met rechtvaardiging

Elke negatieve vermelding in de media wordt geanalyseerd op sentiment, met een korte schriftelijke sentimentanalyse van elk resultaat. Analisten zien niet alleen dat een verhaal negatief overkomt, maar ook waarom, zodat escalatie of vrijgave altijd verdedigbaar is.

Geloof ons niet zomaar op ons woord, luister naar wat onze klanten zeggen.

Het vertrouwen dat onze klanten delen

De toekomst van digitale identiteit wordt bepaald door vertrouwen, interoperabiliteit en afstemming op regelgeving. Daarom versterkt onze samenwerking met Shufti de toewijding van DevCode Identity om onze wereldwijde klanten te ondersteunen met de meest veilige, toonaangevende en conforme oplossingen voor identiteitsverificatie die momenteel beschikbaar zijn.

Door ons conversiegedreven compliance-orkestratieplatform te combineren met Shufti's wereldwijde KYC- en IDV-mogelijkheden kunnen onze klanten niet alleen complexe wettelijke eisen het hoofd bieden, maar ook een naadloze onboarding-ervaring voor klanten behouden met de hoogst haalbare conversiepercentages.

Mark Knighton

Hoofd Wereldwijde Ontwikkelingsfunctionaris -
Wereldwijde allianties, DevCode

WAAR HET SCREENEN VAN NEGATIEVE MEDIA VAN TOEPASSING IS

Ontwikkeld voor gereguleerde en risicovolle bedrijven.

Betrouwbare verkopers, minder malafide verkopers.

Marktplaatsen worden herhaaldelijk geconfronteerd met misbruik: verkopers die steeds wisselen, namaaknetwerken, fraude en risicovolle verkopers die met nieuwe identiteiten binnenkomen. Shufti signaleert geloofwaardige negatieve berichtgeving en bouwt context op entiteitsniveau op, waardoor platforms verkopers met vertrouwen kunnen goedkeuren en eerder kunnen ingrijpen wanneer risicopatronen zich voordoen.

Boek een adviesgesprek Meer informatie

Erkend als een G2-leider, Zomer 2026

Shufti heeft dit seizoen meerdere G2-onderscheidingen in de wacht gesleept, gebaseerd op beoordelingen van echte gebruikers en het vertrouwen van bedrijven wereldwijd.

Bekijk alle beoordelingen

Regionaal leider voor Azië-Pacific tijdens de G2-zomer van 2026

G2 Grid® voor identiteitsverificatiesoftware voor kleine bedrijven | Zomer 2026

ALLES WAT JE MOET WETEN OP ÉÉN PLEK

Veelgestelde Vragen / FAQ

Wat is screening op negatieve media-aandacht?

Een screening op negatieve mediaberichten controleert nieuws- en mediabronnen op negatieve berichtgeving over een persoon, bedrijf, UBO, tegenpartij of portefeuille. Het helpt bij het identificeren van potentiële financiële criminaliteit, blootstelling aan sancties, reputatierisico's, regelgevingskwesties en andere AML-relevante risico's tijdens het onboardingproces, periodieke evaluaties en continue monitoring.

Wat is het verschil tussen negatieve mediascreening en negatieve nieuwsscreening?

Screening op negatieve media en screening op negatief nieuws worden vaak door elkaar gebruikt, maar screening op negatieve media is breder en meer gericht op compliance. Bij screening op negatief nieuws wordt meestal gezocht naar ongunstige vermeldingen in het nieuws, terwijl screening op negatieve media die vermeldingen structureert in AML-relevante risicocategorieën, entiteitsrollen, sentiment, broncontext en beoordeelbaar bewijsmateriaal. Shufti gaat verder dan alleen het tonen van artikelkoppelingen door teams te helpen begrijpen wie erbij betrokken is, wat er is gebeurd, hoe ernstig de blootstelling is en of de uitkomst escalatie vereist.

Wat is het verschil tussen gestructureerde screening en op trefwoorden gebaseerde tools?

Op trefwoorden gebaseerde tools leveren vaak lange lijsten met links op die analisten handmatig moeten controleren. Shufti structureert elk verhaal in beslissingsklare signalen, waaronder entiteitsmatching, rol in het verhaal, AML-conforme tags, sentiment met onderbouwing en bronmetadata. Dit helpt beoordelaars om de werkelijke blootstelling sneller te beoordelen in plaats van tijd te besteden aan het verwijderen van dubbele, irrelevante of contextarme waarschuwingen.

Welke bronnen houdt Shufti in de gaten?

Shufti monitort een breed scala aan wereldwijde nieuws- en mediabronnen in verschillende regio's en meer dan 80 talen. De berichtgeving kan worden gefilterd op geografische locatie, brontype, risicocategorie en interne beleidsvereisten, waardoor compliance-teams relevante negatieve media in lokale en internationale markten kunnen opsporen.

Voldoet Shufti's screening van negatieve media aan de aanbevelingen van de Wolfsberg Group?

Shufti's Adverse Media Screening is ontworpen om risicogebaseerde screeningpraktijken te ondersteunen die aansluiten bij de Wolfsberg-richtlijnen. Het platform helpt teams bij het beoordelen van negatieve informatie met aandacht voor context, relevantie en gedocumenteerde besluitvorming. Het platform ondersteunt volledige artikelanalyse, detectie van entiteitsrollen, AML-conforme negatieve trefwoorden, sentimentanalyse, deduplicatie, continue monitoring en auditklare bewijspakketten. De uiteindelijke naleving hangt af van hoe elke organisatie haar screeningbeleid, drempelwaarden, escalatieregels en beoordelingsproces configureert.

Hoe vermindert Shufti dubbele meldingen?

Shufti groepeert gesyndiceerde en herhaalde berichtgeving, zodat analisten hetzelfde verhaal niet meerdere keren hoeven te bekijken. In plaats van voor elk hergepubliceerd artikel een aparte melding aan te maken, consolideert het platform herhaalde berichtgeving in overzichtelijkere resultaten. Dit vermindert de werklast bij het beoordelen van artikelen en maakt het beheer ervan eenvoudiger.

Biedt Shufti ondersteuning voor zowel onboarding als continue monitoring?

Ja. Shufti ondersteunt het screenen van negatieve mediaberichten tijdens het onboardingproces, periodieke updates en continue monitoring van klanten, tegenpartijen, UBO's en portefeuilles. Nieuwe relevante berichtgeving kan direct waarschuwingen activeren, waardoor teams kunnen reageren op opkomende risico's in plaats van te wachten op de volgende handmatige beoordelingsronde.

Hoe werkt auditbewijs?

Acties en beslissingen kunnen worden vastgelegd binnen de beoordelingsworkflow. Bewijsmateriaalpakketten kunnen bronnen, tijdstempels, waarschuwingskenmerken, entiteitsrollen, AML-risicolabels, sentimentanalyse, aantekeningen van de beoordelaar en de volledige beoordelingsgeschiedenis bevatten. Dit biedt compliance-teams een duidelijk overzicht van hoe elke beslissing tot stand is gekomen en ondersteunt interne audits of inspecties door toezichthouders.

Stop de ruis en begin met beslissen.

Evalueer hoe gestructureerde screening van negatieve media de beoordelingstijd verkort, de consistentie van besluitvorming verbetert en de auditbereidheid versterkt.

Boek een adviesgesprek Probeer nu