Een slimmere gids voor AML Screening in 2026 voor een betere naleving van regelgeving en snellere risicobeslissingen

Sjoefti December 8, 2025 16 minuut lezen

01 Wat is AML Screening?
02 De urgentie van dynamische risicobeoordeling
03 Hoofdstuk 1: Sanctiescreening
04 Hoofdstuk 2: Screening van politiek prominente personen
05 Hoofdstuk 3: Screening van de kijklijst
06 Hoofdstuk 4: AML-naamscreening
07 Vergelijk uw screening met namen uit de echte wereld.

Wat is AML Screening?

AML Screening Het is een essentieel onderdeel van KYC-compliance en klantonderzoek, waarbij bedrijven de identiteit van klanten verifiëren aan de hand van wereldwijde sanctielijsten, PEP-screeninglijsten, watchlists en negatieve media-aandacht om het risico op financiële criminaliteit te detecteren.

MODERN AML Screening De software gaat verder dan eenvoudige lijstcontroles. Het maakt realtime-analyses mogelijk. AML screening, meertalige naammatching en voortdurende AML screening en monitoring, zodat er na de onboarding geen risico's meer ontstaan.

Nauwkeurige AML-naamscreening helpt organisaties te voldoen aan de veranderende eisen van de evoluerende wetgeving inzake witwasbestrijding. AML Screening vereisten, het aantal valse positieven verminderen en blootstelling aan witwassen, terrorismefinanciering, fraude en wettelijke sancties voorkomen. Met een AI-gestuurde AML Screening Met deze oplossing kunnen bedrijven onboarding-verificaties automatiseren, continue monitoring uitvoeren en snellere, onderbouwde risicobeslissingen nemen voor zowel wereldwijde als nationale lijsten.

De urgentie van dynamische risicobeoordeling

Op een doodnormale dinsdagochtend verleende een middelgrote instelling in Zuidoost-Azië een zakelijke bankfaciliteit de status "laag risico", met minimale documentatie en zonder dat er sprake was van een politiek prominente persoon (PEP) of sancties tegen die entiteit. Diezelfde dag begonnen er een reeks kleine transacties via de nieuwe rekening te lopen, gevolgd slechts enkele uren later door een veel substantiëlere transactie van een van de partners van de klant in de regio.

Twee dagen later ontving de compliance-afdeling een melding van de politie over een nieuwe binnenlandse lijst met de personen die eerder waren aangemerkt. Na verder onderzoek bleek al snel dat de voorheen onbekende uiteindelijke begunstigde van het betreffende bedrijf slechts twee weken eerder aan de lijst was toegevoegd en dat de informatie op de binnenlandse lijst nog niet was opgenomen in de bredere, wereldwijde lijsten.

De bank heeft proactief de rekening geblokkeerd, het mogelijke financiële probleem gemeld en haar interne auditors geïnformeerd over hoe deze ogenschijnlijk "in orde zijnde" klant toch een probleem kon krijgen. “risicovolle” klant.

Neem even de tijd en stel je voor dat dit jouw bureau is. De impact van dat moment is niet alleen een technologisch falen; het is een indicatie van de huidige stand van zaken op het gebied van compliance, en maar al te vaak blijft de ervaring hetzelfde wanneer men zich tot toezichthouders wendt; er is geen kwade opzet nodig om een ernstig compliance-incident te veroorzaken; een inefficiënt screeningproces is al voldoende.

Hoofdstuk 1: Sanctiescreening

Wereldwijde sancties lijken compleet, totdat ze dat niet meer zijn.

De Controle van buitenlandse activa Het beheert en handhaaft economische sanctieprogramma's, voornamelijk gericht tegen landen en groepen individuen. De sancties kunnen alomvattend of selectief zijn. Veel mensen gaan ervan uit dat er één naadloos, wereldwijd sanctiesysteem bestaat dat perfect synchroon werkt, waarbij alle landen en alle banken onmiddellijk de rekeningen van iemand zouden bevriezen zodra die persoon op de sanctielijst wordt geplaatst.

Hoe werkt Sanctiescreening Werk?

In het algemeen is het antwoord simpel, omdat sancties afdwingbare wetten zijn en om illegale transacties te voorkomen, worden mensen gescreend aan de hand van wereldwijd uitgevaardigde sanctielijsten. In de praktijk is het echter veel complexer dan je denkt. Landen leggen sancties op verschillende tijdstippen op en voegen individuen of entiteiten eerder toe dan andere, om redenen zoals inlichtingen, regionale politieke kwesties of andere specifieke veiligheidsrisico's.

Het feit dat internationale sanctieregimes zoals OFAC lijsten met gesanctioneerde entiteiten hebben die voor iedereen toegankelijk zijn, betekent dat de frequentie van updates niet langer een onderscheidende factor is in de concurrentie om wereldwijde dekking, omdat één enkele bron voor die lijsten geen concurrentievoordeel biedt.

Nationale sancties worden sneller ingevoerd dan internationale databases.

De paradoxale waarheid over sancties is dat de belangrijkste lijst niet de mondiale is, maar de nationale, waar politieke systemen sancties instellen op lokale markten en gebonden zijn aan hun eigen tijdschema's.

Nationale sancties weerspiegelen prioriteiten op het gebied van nationale veiligheid en hanteren vaak een handhavingslogica die niet duidelijk aansluit op mondiale kaders. Maar nationale sanctielijsten zijn niet perfect en zien er inconsistent uit. Ze zijn vaak:

Ongestructureerd en moeilijk te ontcijferen.
Onvolledige en tegenstrijdige identiteiten
Lokale taal en transliteratieprobleem
Gefragmenteerd en onregelmatig bijgewerkt

En vanwege deze complexiteit is er een gebrek aan dekking op de lokale markt door het grootste deel van de sector, waar veel huidige leveranciers voor screening van sancties De focus ligt sterk op de wereldwijde sancties, omdat de meeste gesanctioneerde entiteiten zich daar bevinden, terwijl de initiële identificatie van reële risico's op lokaal niveau wordt genegeerd.

Shufti brengt de volledige sanctierealiteit samen in één screeninglaag door internationale regimes te combineren met nationale sanctielijsten. Mondiale lijsten bieden een brede dekking, maar nationale lijsten signaleren risico's vaak als eerste, op basis van lokale tijdlijnen en in onoverzichtelijke formaten. Hierdoor kunnen instellingen gesanctioneerde partijen vroegtijdig opsporen en met vertrouwen de juiste jurisdictieregels toepassen.

Ruwe sanctiegegevens leiden tot valse positieven en blinde vlekken.

Bij het screenen op sancties is het niet voldoende om alleen over data te beschikken. De cruciale factor is het omzetten van de data naar een gestructureerd, bruikbaar en toepasbaar formaat, omdat er talloze varianten van nationale sancties bestaan.

Dezelfde sanctielijst was te vinden in meerdere, gefragmenteerde documenten zonder duidelijke gezaghebbende bron. Bovendien lijken de handhavingsregels voortdurend te veranderen, waardoor het screeningsproces, zonder de gegevens op te schonen en in een operationeel formaat te ordenen, leidt tot inconsistenties en ontbrekende gegevens.

Gegevens over binnenlandse sancties zijn niet standaard geschikt voor screening. Zolang ze niet genormaliseerd, verrijkt met context en juridisch geïnterpreteerd zijn, leiden ze enerzijds tot valse positieven en anderzijds tot gevaarlijke blinde vlekken.

De interpretatievalkuil bij primaire versus secundaire sancties

Een van de duidelijkste voorbeelden is het onderscheid tussen rechtsgebieden die verschillende interpretaties hanteren van het onderscheid tussen primaire en secundaire sancties. Een verkeerde interpretatie van deze uiteenlopende opvattingen kan ertoe leiden dat instellingen te maken krijgen met tegenstrijdige nalevingsproblemen, waarbij ze op sommige gebieden niet-conform zijn en op andere gebieden juist overconform.

Sanctiescreening faalt wanneer interpretatie als optioneel wordt beschouwd.

Zonder een gestructureerde interpretatie van de resultaten van de sanctiescreening zullen de inconsistenties het vrijwel onmogelijk maken om naleving aan te tonen of zich te verdedigen tegen een audit. Het probleem ligt niet zozeer bij de beschikbaarheid van sanctielijsten, maar eerder bij de neiging van de sector om zich te concentreren op het meest statische en voorspelbare niveau van deze lijsten, terwijl de meer volatiele lijsten worden genegeerd.

Hoe Shufti een volledig pakket aan sanctiecompliance levert

Sanctiescreening kan alleen effectief zijn als instellingen over het volledige plaatje beschikken.

Shufti gebruikt sanctiegegevens van belangrijke internationale instanties zoals OFAC, de VN, de EU en het VK, en combineert deze met nationale sancties van lokale autoriteiten. Veel aanbieders dekken zo'n 150 lijsten. Shufti levert meer dan 215 wereldwijde en nationale sanctielijsten.

n-img-aml-Infographic 1 - Internationale en binnenlandse sanctiegegevens - V3

Shufti vergelijkt wereldwijde en nationale bronnen om overlappingen, conflicten en ontbrekende informatie te vinden. Vervolgens bouwt het één geconsolideerde sanctielaag op, in plaats van lijsten met afzonderlijke en onvolledige gegevens te laten bestaan.

Lijsten met binnenlandse sancties zijn vaak gefragmenteerd en onoverzichtelijk. Dezelfde persoon kan meerdere keren op dezelfde lijst voorkomen vanwege verschillende spellingen, schrijfwijzen of ontbrekende identificatiegegevens, waardoor de gegevens op zichzelf moeilijk te vertrouwen zijn.

Eén persoon, vijf platen – Een gefragmenteerde lijst

Shufti lost dit op door eerst de binnenlandse sanctiegegevens te uniformeren. Het systeem reinigt en standaardiseert gegevens, verwijdert duplicaten en voegt overeenkomende records samen tot één overzichtelijk profiel. Zo werken teams met één duidelijk en betrouwbaar sanctierecord in plaats van met verschillende verwarrende versies.

In plaats van vijf lawaaierige, inconsistente resultaten, zien screeningteams...
één duidelijke en afdwingbare beslissing.

Wat Shufti doet na de samenvoeging van gegevens over binnenlandse sancties

Zodra gefragmenteerde sanctiegegevens zijn samengevoegd tot één centraal register, voegt Shufti juridische en jurisdictionele informatie toe om een beslissing te produceren die uw team tijdens audits kan verdedigen.

Hoofdstuk 2: Screening van politiek prominente personen

Betwiste gebieden verstoren de PEP-databases.

Wanneer aanbieders beweren dat ze volledige PEP-dekking bieden voor een bepaald land of een bepaalde regio, is de belangrijkste vraag die consumenten zich zouden moeten stellen:

Wat doen ze met betrekking tot betwist or betwiste gebieden? Beschouwen ze het hele gebied als onderdeel van één land, verdelen ze het in twee zones, of classificeren ze de inwoners als personen met een dubbele nationaliteit?

Waarom dubbelzinnig? Zelfbesturend, staatsachtig systeem, zoals geclaimd door China.

Leverancier komt niet overeen: Functionarissen die als China PEP's worden aangemerkt, Taiwan PEP's, of gedeeltelijk weggelaten.

Waarom dubbelzinnig? De facto staat alleen erkend door Kalkoen; De meesten beschouwen het als Cyprus.

Leverancier komt niet overeen: Functionarissen die worden aangemerkt als aan Turkije gelieerde politiek prominente personen (PEP's). Cyprus PEP's, of niet gelabeld.

Waarom dubbelzinnig? Onder controle/geannexeerd door Rusland, algemeen erkend als Oekraïne.

Leverancier komt niet overeen: Functionarissen die als PEP's voor Rusland zijn aangemerkt, Oekraïne PEP's, oftewel "betwist".

Waarom dubbelzinnig? Erkend door veel staten, maar niet door Servië/Rusland/anderen; heeft een volledige regering.

Leverancier komt niet overeen: Ambtenaren aangeduid als Kosovo PEPs versus Servië PEPs; de mate van berichtgeving varieert.

Waarom dubbelzinnig? geclaimd door Rusland via erkenning/beroep; wettelijk Oekraïne voor de meeste staten.

Leverancier komt niet overeen: Ambtenaren aangeduid als Rusland PEP's, Oekraïense PEP's, of behandeld als niet-statelijke actoren.

Disclaimer: Deze conflicten zijn opgenomen als representatieve voorbeelden om de screeningsrisico's te benadrukken die voortvloeien uit betwiste soevereiniteit. Dit is geen volledige lijst van wereldwijde conflicten; het is een gerichte selectie die is gekozen om duidelijk te laten zien waarom de classificatie van politiek prominente personen (PEP's) kan variëren tussen databases en juridische interpretaties.

Verschillende leveranciers benaderen dergelijke complexe vraagstukken op verschillende manieren, afhankelijk van hun eigen wettelijke voorschriften, interne regionale beleidsregels en hun interpretatie van geopolitieke gevoeligheden.

Een verzekeraar kan bijvoorbeeld iemand aanmerken als politiek prominente persoon (PEP) puur en alleen omdat die persoon een paspoort heeft van een bepaald land of gebied, terwijl een andere verzekeraar dat niet doet omdat dat gebied onder controle staat van of wordt geclaimd door iemand anders. Dit leidt tot inconsistenties en laat lacunes achter in de risicodekking die verzekeraars bieden.

Wereldwijde berichtgeving mist lokale diepgang

Veel aanbieders beweren dat hun PEP-databases breed zijn in die zin dat ze veel landen wereldwijd omvatten en veel van de meest prominente regeringsleiders over de hele wereld bevatten.

De meeste PEP-databases bevatten geen gegevens over gemeentelijke of lokale functionarissen, die vaak de daadwerkelijke besluitnemers op lokaal niveau zijn.

Gemeenteraadsleden, regionale besturen en lokale partijleiders hebben vaak meer invloed op lokale en nationale beleidsbeslissingen dan welke overheidsfunctionaris dan ook op het hoogste niveau. Daarom verliezen organisaties het zicht op waar het risico nu eigenlijk begint wanneer een database alle mensen reduceert tot één enkele definitie op basis van hun huidige gezagsniveau.

Shufti's dieptegerichte PEP-model

Shufti hanteert een dieptegerichte aanpak om de lacunes te overbruggen en een alomvattend beeld te schetsen van het politieke landschap op regionaal niveau. Dit doet hij door de politieke structuren binnen regio's in kaart te brengen en de politieke systemen van elke regio nauwkeurig te beschrijven door individuele systemen te classificeren en te evalueren. Politiek prominente personen (PEP's) over hun rol.

De Shufti's Differentiator Level 4 PEP-screening

Niveau 4 omvat lokale overheidsfunctionarissen en gemeentelijke autoriteiten die een openbaar ambt bekleden, maar minder invloed hebben en een lager corruptierisico lopen dan politiek prominente personen op nationaal niveau.

Het is een nieuw classificatiesysteem dat gedetailleerder is dan de bestaande PEP-classificaties. Het is uitgebreid met informatie over familieleden en naaste medewerkers (Relatives and Close Associates, RCAs), waardoor de onderlinge verbanden tussen invloed en risico in een netwerk van RCAs worden gecontextualiseerd.

Deze op diepte gerichte aanpak resulteert vanzelfsprekend in een grotere dataset van meer dan 2.6 miljoen PEP-profielenMaar dit boek is een bijproduct, waarin inzichten op lokaal niveau, regionale nuances en RCA-mapping zijn geïntegreerd. Shufti biedt hiermee een gelaagd en verrijkt beeld van PEP's, waardoor organisaties inzicht krijgen in waar risico's ontstaan, ruim voordat ze het hoogste managementniveau bereiken.

Deze verrijking zorgt ervoor dat naast prominente figuren ook lokale actoren, adviesraden en partijstructuren worden meegenomen, waardoor compliance-teams beschikken over uitgebreide informatie en bruikbare inzichten in het gehele politieke spectrum.

Zo vinden er bijvoorbeeld bijna wekelijks verkiezingen plaats ergens ter wereld; nationale verkiezingen, regionale voorverkiezingen, verschuivingen in het parlement en veranderingen in lokaal leiderschap herdefiniëren voortdurend de politieke rollen en invloed. Elke verkiezing biedt de mogelijkheid om nieuwe profielen van politiek prominente personen (PEP's) toe te voegen aan de bestaande groep, de kans dat minder bekende PEP's opduiken, of zelfs de mogelijkheid om het risicoprofiel van gevestigde PEP's te veranderen.

Dit betekent dat AML screening De processen moeten altijd in lijn zijn met de snelle wisseling van politieke ambtsdragers, zodat nieuwe invloedrijke personen tijdig worden geïdentificeerd en nauwkeurig beoordeeld.

Hoofdstuk 3: Screening van de kijklijst

De meest misbegrepen AML-laag

'Watchlist' is een van de meest achteloos misbruikte termen binnen compliance.

Een veelvoorkomende misvatting is dat sanctielijsten en PEP-lijsten direct gelijkgesteld worden aan watchlists, alsof het raadplegen van deze twee bronnen alleen al een volledig overzicht van de risico's biedt.

Veel leveranciers classificeren watchlists op deze manier onjuist, waardoor ze worden gereduceerd tot een handige snelkoppeling en het meer arbeidsintensieve werk van het verzamelen en onderhouden van het bredere handhavingssysteem wordt vermeden.

Maar wat precies Zijn dat volglijsten?

Echte observatielijsten gaan veel verder dan sancties of PEP's. Ze omvatten onder meer:

Waarschuwingen voor fraude
Handhavingsacties op het gebied van regelgeving
Uitsluitings- en schorsingslijsten
Opsporingsberichten voor voortvluchtigen en gezochte personen
Waarschuwingen van de politie
Professionele tuchtmaatregelen.

Deze lijsten worden gepubliceerd door nationale en internationale instanties, zoals de Red Notices van Interpol of de opsporingslijsten van de FBI. Op nationaal niveau hebben veel landen een toezichthoudende instantie voor bedrijven die zich schuldig maken aan financiële wanpraktijken en beschikken ze over eigen politiediensten die lijsten met fraudeurs en oplichters kunnen opstellen, zoals in landen als Canada en Singapore.

Bij het controleren van iemands identiteit aan de hand van deze uitgebreide gegevens wordt de identiteit van een persoon getoetst. wereldwijde watchlist Het systeem identificeert binnen het ecosysteem alle personen die mogelijk overeenkomen met een categorie binnen het wereldwijde observatie-ecosysteem.

Hoe Shufti opsporingslijsten van hoog niveau samenstelt

De verschillende lagen van de wereldwijde observatielijst omvatten handhavingsinformatie als primaire inlichtingenlaag, omdat deze risico-indicatoren oppikt die zich voordoen voordat iemand als gesanctioneerde persoon of PEP op de wereldwijde observatielijst wordt geplaatst.

De risico-indicatoren omvatten onder meer onderzoeken, wettelijke maatregelen tegen entiteiten naar aanleiding van fraudewaarschuwingen, uitsluitings- of schorsingsprocedures en tuchtrechtelijke bevindingen.

Het probleem met inlichtingen over handhaving is dat de informatie in veel landen wereldwijd niet gemakkelijk beschikbaar is in een gestandaardiseerd formaat. Hoewel er talloze organisaties zijn die deze informatie genereren, bevindt deze zich doorgaans binnen het rechtsgebied van de politie, de regelgevende instanties, beroepsorganisaties of de lokale overheid, en maakt daarom gebruik van verschillende dataformaten bij de publicatie ervan.

In veel gevallen vereist het samenvoegen van deze informatie tot één enkele volglijst een enorme handmatige inspanning, continue updates van die gegevens en een schaalbare infrastructuur of middelen waarover veel hulpmiddelen niet beschikken.

Hoofdstuk 4: AML-naamscreening

Wat eigenlijk Breaks Naamscreening?

AML-naamscreening werkt alleen als twee factoren op elkaar zijn afgestemd: de kwaliteit van de begingegevens en de intelligentie van het systeem dat deze gegevens interpreteert.

Screening zou eenvoudig moeten zijn, waarbij men simpelweg een persoon vergelijkt met een lijst om het risico te bepalen. Het is echter belangrijk om te weten dat lijsten niet in een gemakkelijk te interpreteren formaat worden aangeleverd. De ontvangen lijsten bevatten doorgaans veel variabelen die onregelmatig, onvolledig en beïnvloed zijn door de prioriteiten van de lokale politie.

Sommige toezichthouders publiceren hun lijsten uitsluitend in Latijns schrift, terwijl andere toezichthouders hun lijsten in hun eigen, lokale schrift publiceren. Sommige toezichthouders sorteren de lijsten op achternaam, terwijl andere deze volgorde niet aanhouden.

Er bestaan diverse verschillen tussen regelgevende instanties, bijvoorbeeld over hoe titels en eretitels moeten worden opgenomen in een wettelijke naam of hoe titels als afzonderlijk van een wettelijke naam moeten worden behandeld.

Deze structurele inconsistenties zorgen ervoor dat het vergelijken van informatie tussen personen tot verwarring leidt, waarbij verschillende individuen op elkaar lijken of twee gegevensbestanden van dezelfde persoon er totaal verschillend uitzien.

Waarom naamscreening? Faalt in de praktijk?

Als er identificatiegegevens aanwezig zijn, kunnen eigennamen het identificatieproces van een persoon bemoeilijken.
Een enkel individu kan vele verschillende taalkundige, culturele of orthografische uitdrukkingen hebben. Culturele normen verschillen per land; elk land heeft zijn eigen systeem voor het translitereren van schrifttekens van de ene taal naar de andere.

De uitspraak van een naam kan per regio verschillen, wat kan leiden tot een verandering in de spelling. Sommige culturen gebruiken de afstamming of eretitels van een naam, terwijl andere de initialen gebruiken.
Het gevolg is dat individuele identiteiten zich vermenigvuldigen tot meerdere geschreven vormen, die de klassieke fuzzy- of fonetische logica zonder context niet betrouwbaar kan verenigen.

De uitdaging van meertalige namen

In sommige gevallen kan traditionele fuzzy matching niet alle benodigde namen identificeren.

Als de drempelwaarden te streng zijn, neemt het aantal vals-negatieve resultaten toe en worden cruciale AML-matches gemist. Als ze te soepel zijn, stijgt het aantal vals-positieve resultaten sterk en worden irrelevante gebruikers als verdacht aangemerkt.

Het bereiken van een goede balans tussen geschreven en fonetische gelijkenis is daarom erg moeilijk en complex. Zonder extra context, zoals het perspectief van waaruit de naam is gegenereerd, zullen vrijwel alle geavanceerde fuzzy matching-methoden er niet in slagen een identiteit nauwkeurig te koppelen aan verschillende talen, schriften en culturen. Dit leidt tot te veel valse alarmen of veel te veel gevallen waarin de identiteit daadwerkelijk overeenkomt. AML-risico is aan detectie ontsnapt.

Het Shufti-voordeel bij naamscreening

Shufti lost problemen met identificatiescreening op door twee belangrijke problemen aan te pakken: het ontbreken van context over de identiteit en de inflexibele logica die ten grondslag ligt aan de matching. In plaats van een veelheid aan inconsistente lijsten door een vaste drempel van verwarrend vage criteria te persen, vult Shufti eerst zwakke of onvolledige gegevens aan en gebruikt deze gegevens vervolgens om namen te matchen volgens een compleet, flexibel en dynamisch identiteitskader.

1. Geavanceerde identiteitsverrijking

De meeste vermeldingen op sanctie- en observatielijsten bevatten niet de geboortedatum of nationaliteit van de betreffende persoon. Met behulp van een innovatieve aanpak vult Shufti deze lacunes op door middel van identiteitsindicatoren, metadata-analyse, extractie van meertalige tekst en tijdlijnanalyse van ontwikkelingen of activiteiten die verband houden met elke persoon. Het gebruik van tijdlijnlogica elimineert bovendien enkele valse positieven als de leeftijd van de persoon niet overeenkomt met de loopbaangeschiedenis van het profiel dat wordt gescreend.

Controle op consistentie van de screening

2. Dynamische gewichtstoewijzing

Het belang van identificatiegegevens verschilt per geval. Als de geboortedatum en nationaliteit van een persoon beide vast en consistent zijn, kent Shufti meer gewicht toe aan die identificatiegegevens. Omgekeerd, als de informatie ontbreekt of inconsistent is, wordt het gewicht verlaagd en vertrouwt Shufti meer op andere identificatiegegevens, waardoor de onzekerheid rondom de persoon afneemt zonder het aantal valse positieven te verhogen.

Shufti combineert overeenkomsten in spelling, fonetiek en transliteratiefamilies in een gelaagd betrouwbaarheidssysteem, samen met gedetailleerde uitleg over waarom personen aan elkaar gekoppeld worden. Deze geavanceerde koppeling van onvolledige gegevens en koppelingscriteria zorgt ervoor dat geen enkele echte match onopgemerkt blijft en dat dezelfde naam niet meerdere keren voorkomt in de gekoppelde profielen.

Vergelijk uw screening met namen uit de echte wereld.

Als onderdeel van onze voortdurende inzet om een uitgebreide vergelijking met onze concurrenten te bieden, Al onze leveranciers en klanten zijn van harte welkom om contact met ons op te nemen voor een vergelijking van hun screeningoplossingen, waarbij ze 1,000 namen naar keuze mogen gebruiken.Inclusief lokale PEP's, lokaal op de zwarte lijst geplaatste personen, binnenlandse sancties en zelfs sancties die in de laatste vijf minuten zijn toegevoegd. Dit is een echte stresstest voor de prestaties van hun screeningoplossing met de meest uitdagende en actuele gegevens.

De dataset met 1,000 namen

Onze referentiedataset van 1,000 records is bewust samengesteld om een afspiegeling te zijn van de compliancewereld, met lokaal verzamelde PEP's, regionale informatie over wetshandhavingsinstanties en binnenlandse gegevens. sanctielijsten De gegevens zijn afkomstig uit meerdere landen en bevatten meertalige namen in ongeveer 14-15 talen. Dit betekent dat de dataset meerdere schriften bevat met veel verschillende transliteraties en culturele naamgevingspatronen, precies de omstandigheden die een generieke, wereldwijde dataset niet zou ondersteunen.

Hoe wordt het beoordeeld?

Bij het meten van de resultaten van vergelijkende screenings van de oplossing van uw concurrent versus een eigen screeningsoplossing, meten we alleen de kernstatistieken van het screeningproces voor uw bedrijf, zoals vals-positieven, vals-negatieven, echt-positieven en echt-negatieven.

Wil het zien Hoe verhoudt uw huidige screening zich tot de werkelijke resultaten?

MEER INFORMATIE

Wat u van een AML-aanbieder moet eisen voordat u van start gaat.

Een praktische checklist waarmee uw compliance- en groeiteams het eens kunnen worden. De checklist beschrijft de exacte vragen die gesteld moeten worden, het bewijsmateriaal dat opgevraagd moet worden en de benchmarks die gecontroleerd moeten worden, zodat uw AML-laag daadwerkelijk werkt tijdens het onboardingproces.

Download de checklist