Triagem de mídia adversa

Mídia Contextual Adversa para Decisões Mais Inteligentes em AML (Anti-Money Laundering - Combate à Lavagem de Dinheiro)

O software Shufti Adverse Media Screening estrutura cada notícia em funções de entidade, informações explicáveis sobre mídia negativa e sinais alinhados com as normas de AML (Anti-Money Laundering - Prevenção à Lavagem de Dinheiro), para que as equipes de compliance revisem a exposição real, apliquem as políticas de forma consistente e mantenham um registro de auditoria claro, desde a triagem até a aprovação.

Contato

Análise negativa da mídia — ficha de perfil da entidade mostrando a detecção do papel do acusado versus testemunha com alertas de ALTO RISCO e estados sem alerta emitido.

Análise de mídia negativa com contexto completo

Nossos números falam por si.

50k +

Fontes de notícias globais monitoradas

80+

Línguas cobertas

415+

Palavras-chave negativas associadas a temas de risco de lavagem de dinheiro.

Confiável por Líderes Empresas Digitais Cobertura Mundial

Triagem orientada por inteligência

Como Shufti lê as notícias de forma diferente

NLP de artigo completo, não gatilhos por palavras-chave

O mecanismo interpreta histórias completas em vez de procurar termos isolados. Ele distingue entre uma entidade acusada de fraude e uma mencionada como testemunha no mesmo artigo.

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Simulação de PNL (Processamento de Linguagem Natural) do artigo completo — Matéria do Financial Times com a GlobalTrade Partners sinalizada como ALERTA DE ALTO RISCO (Acusado) e James K. Marshall marcado como Sem Alerta (Testemunha).

Perfis por entidade criados automaticamente.

Para cada entidade detectada, o Shufti reúne os atributos disponíveis: país, tipo de entidade (pessoa, organização, grupo), setor, ocupação e data de nascimento, quando conhecida. Esses atributos permitem uma correspondência confiável e reduzem os falsos positivos em nomes comuns.

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Simulação de perfil da entidade — GlobalTrade Partners SA: Organização, Suíça, Serviços Financeiros, jurisdição CH·EU·UK, Índice de Risco ALTO 0.87, Confiança de correspondência 90%.

Sentimento com justificativa

Cada menção recebe uma análise com uma breve justificativa por escrito. Os analistas veem não apenas o sentimento "negativo", mas também o porquê, o que permite decisões mais rápidas e fundamentadas.

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Simulação de sentimento explicável — artigos do USA Today e do Financial Times classificados como Severamente Negativos com as tags Suborno, Corrupção, Fraude e Sanções, vinculados aos URLs de origem.

Mais de 415 palavras-chave adversas mapeadas para temas de risco de lavagem de dinheiro.

Etiquetagem estruturada vinculada a categorias de infrações predicativas e temas de risco regulatório. Categorização consistente entre equipes, jurisdições e ciclos de revisão. A inteligência profunda de múltiplas entidades permanece no back-end. Os analistas obtêm uma visão clara e focada da entidade que estão analisando.

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Simulação de alertas alinhados com as normas de AML (Antilavagem de Dinheiro) — Prévia de alertas da James Harrington com as tags Corrupção, Sanções, Tráfico de Drogas e Terrorismo, abrangendo crimes antecedentes e temas de risco regulatório.

EXPLORE O PACOTE COMPLETO DE AML

A mídia negativa é apenas uma camada. Aqui está o resto.

Triagem PEP e RCA

Visualize a exposição política e mapeie parentes e associados próximos em diferentes jurisdições com perfis multilíngues em tempo real.

Explore a documentação da API

Triagem de Sanções

Analise indivíduos e entidades em relação aos regimes de sanções globais com cobertura consolidada e atualizações de aplicação em tempo real.

Explore a documentação da API

Lista de observação

Verificação em listas de vigilância globais, incluindo registros de aplicação da lei, antecedentes criminais e listas de autoridades policiais, com ciclos de atualização contínuos.

Explore a documentação da API

EXIBIÇÃO ESTRUTURADA DE NOTÍCIAS NEGATIVAS

Triagem que se adapta aos fluxos de trabalho de AML (Anti-Money Laundering - Prevenção à Lavagem de Dinheiro)

Da triagem à aprovação, mais rápido

Menos ruído, menos falsos positivos.

A IA contextualizada concentra-se em entidades efetivamente ligadas a irregularidades. O sentimento e as palavras-chave negativas relegam as menções de baixo valor para o final da lista. Os analistas dedicam tempo ao risco material, não a referências inofensivas.

Revisões mais rápidas, menos fadiga do analista.

Cada alerta inclui um resumo, palavras-chave negativas, função da entidade e sentimento com explicação. Detalhes por entidade, como país, tipo de entidade, setor e data de nascimento, são apresentados em uma única visualização. Os analistas adicionam comentários, anexam documentos e registram decisões no mesmo espaço de trabalho.

Revisões mais rápidas, menor carga de revisão

Classificação de relevância priorizando as entidades.

Os alertas são classificados de acordo com a gravidade do assunto, a correspondência entre os casos e a data em que a notícia foi divulgada. Os casos que exigem uma análise mais detalhada sobem para o topo da lista, enquanto as menções menores ficam abaixo.

Desduplicação de sindicação

Agrupamos reportagens repetidas e sindicadas em um único resultado consolidado. A mesma notícia publicada em quarenta veículos diferentes não gera quarenta alertas.

Metadados da sessão capturados automaticamente

Resumos de alertas em uma única visualização

Cada alerta apresenta a história principal de forma clara e direta. Os analistas avaliam a exposição a partir do resumo, sem precisar abrir vários links.

Filtros baseados em políticas

Aprimore os resultados por geografia, tipo de origem, categoria de risco e outros controles para corresponder à política interna e às regras de escalonamento.

Consentimento definido pelo comerciante por transação

Reconhecimento facial em tempo real quando realmente importa.

Correspondência precisa entre mercados

correspondência fonética e de variantes

Captura transliterações, variações ortográficas e padrões de sinônimos para reduzir erros de correspondência em diferentes idiomas e alfabetos, incluindo variantes árabes, cirílicas, chinesas e latinas.

Cobertura multilíngue

Monitora notícias negativas em mais de 80 idiomas e regiões. O risco geralmente aparece primeiro em reportagens no idioma local; ignorá-las significa perder o sinal inicial.

Correspondência inteligente de entidades

Utiliza detalhes importantes para identificar a pessoa ou empresa correta e reduzir falsos positivos.

Contexto explicável para a tomada de decisões

Artigo completo sobre PNL (Processamento de Linguagem Natural)

Interpreta o contexto completo em vez de se basear apenas em palavras-chave isoladas. A diferença: menos alertas irrelevantes e uma avaliação de risco mais precisa.

Identificação clara

Mostra como a pessoa ou empresa está envolvida na história, e não apenas que ela é mencionada.

SDKs para dispositivos móveis e Journey Builder

Palavras-chave adversas alinhadas com as diretrizes de AML (Anti-Money Laundering).

Mais de 415 tags estruturadas mapeadas para temas de risco de lavagem de dinheiro e categorias de crimes correlatos, permitindo uma categorização consistente entre equipes e jurisdições.

Sentimento com justificativa

Cada menção negativa na mídia é analisada quanto ao sentimento, com uma breve análise escrita do sentimento de cada resultado. Os analistas não apenas percebem que uma notícia é negativa, mas também o porquê, de modo que a escalada ou o acobertamento sejam sempre defensáveis.

Monitoramento e Evidências

Monitoramento contínuo de mídias adversas

Monitoramento contínuo de clientes, contrapartes, beneficiários finais e portfólios, abrangendo desde a integração e atualizações periódicas até reavaliações sob demanda.

Risco mais elevado, verificações mais frequentes

Defina a duração do monitoramento e a frequência dos alertas de acordo com os níveis de risco da entidade, desde verificações semanais em PEPs de alto risco até revisões trimestrais em carteiras de menor risco.

Visão consolidada da entidade

Cada entidade recebe um perfil único com alertas priorizados, resumos e histórico completo de decisões. Sem necessidade de alternar entre ferramentas para obter uma visão completa.

Copiloto de Conformidade com IA

A camada de IA da Shufti lê cada alerta de mídia negativo antes que ele chegue a um analista, filtrando coberturas duplicadas e menções de baixa relevância. Os revisores de nível 1 veem apenas o que importa, com justificativas claras anexadas a cada alerta, para que as decisões sejam rápidas, consistentes e defensáveis.

Criado para conformidade: Entre em operação em minutos com nossa API flexível e SDKs leves.

API única, integração perfeita

Crie fluxos de verificação totalmente personalizáveis com integração perfeita ao backend.

Obtenha controle total personalizando os fluxos de verificação de ponta a ponta.
Integre-se perfeitamente ao seu sistema de backend para uma implementação rápida.
Crie fluxos de verificação flexíveis e personalizados para seus usuários.

Explore a documentação da API

Implemente uma experiência de verificação nativa em seu aplicativo móvel em poucos minutos.

Inicie a verificação nativa em minutos no iOS ou Android.
Utilize interfaces de usuário prontas com câmera, captura e feedback em tempo real.
Personalize os fluxos para que se integrem perfeitamente ao seu aplicativo móvel.

Explore a documentação dos SDKs

Execute o Shufti em sua própria infraestrutura com recursos idênticos para obter o máximo controle e privacidade dos dados.

Mantenha todas as informações sensíveis internamente para atender aos rigorosos requisitos de governança e residência de dados.
Mantenha as informações confidenciais totalmente privadas e seguras internamente.
Implante em setores altamente regulamentados sem comprometer a conformidade.

Fale com nosso time

Inicie rapidamente a verificação de identidade por meio de um link da web seguro e personalizável, sem necessidade de código. Saiba mais.

Comece a verificar usuários instantaneamente com uma configuração sem código.
Proporcione uma experiência de identidade consistente por meio de um link ou iframe incorporado.
Implante rapidamente através de um link seguro ou iframe incorporado.

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Com o KYC Journey Builder, crie jornadas de verificação personalizadas sem escrever uma única linha de código.

Personalize sua jornada sem esforço com a funcionalidade de arrastar e soltar.
Veja instantaneamente como o fluxo de verificação se apresenta aos seus usuários.
Conecte-se facilmente à Verificação Hospedada para uma experiência consistente e personalizada com a sua marca.

Explore Mais

Onde se encaixa a triagem de mídia negativa

Projetado para empresas regulamentadas e de alto risco.

Vendedores confiáveis, menos vendedores desonestos.

Os marketplaces enfrentam abusos recorrentes: rotatividade de vendedores, redes de falsificação, fraudes e comerciantes de alto risco que se infiltram com novas identidades. A Shufti identifica avaliações negativas confiáveis e constrói um contexto em nível de entidade, ajudando as plataformas a aprovar vendedores com segurança e a intervir precocemente quando padrões de risco surgem.

Explore Mais Experimente agora

Não acredite apenas na nossa palavra, ouça o que os nossos clientes têm a dizer.

A confiança que nossos clientes compartilham.

O futuro da identidade digital é definido pela confiança, interoperabilidade e conformidade regulatória. Por isso, nossa parceria com a Shufti reforça o compromisso da DevCode Identity em oferecer aos nossos clientes globais as soluções de verificação de identidade mais seguras, de melhor qualidade e em conformidade com as regulamentações disponíveis atualmente.

A combinação da nossa Plataforma de Orquestração de Conformidade Orientada à Conversão com os recursos globais de KYC e IDV da Shufti permite que nossos clientes não apenas lidem com exigências regulatórias complexas, mas também mantenham uma experiência de integração de clientes perfeita, com as maiores taxas de conversão possíveis.

Marco Knighton

Diretor Global de Desenvolvimento - Alianças Globais, DevCode

Perguntas frequentes

O que é triagem de mídia negativa?

O serviço de triagem de mídia negativa verifica notícias e fontes de mídia em busca de cobertura negativa relacionada a um indivíduo ou organização, ajudando a identificar potenciais crimes financeiros, exposição a sanções, riscos à reputação ou problemas regulatórios. É um componente obrigatório da diligência prévia de AML baseada em risco, conforme as diretrizes do GAFI (Grupo de Ação Financeira contra a Lavagem de Dinheiro) e as Diretivas de AML da UE.

Como a triagem estruturada difere das ferramentas baseadas em palavras-chave?

As ferramentas de palavras-chave retornam listas de links. O Shufti estrutura cada história em atributos prontos para decisão, correspondência de entidades, papel na história, tags alinhadas à AML e análise de sentimento com justificativa, para que os revisores avaliem a exposição de forma mais rápida e consistente.

Quais fontes a Shufti monitora?

A Shufti monitora uma ampla gama de fontes globais, incluindo notícias online e outros canais de mídia, em diversas regiões e em mais de 80 idiomas. A cobertura pode ser filtrada por geografia e tipo de fonte para corresponder à política interna.

Com que rapidez as novas notícias são processadas?

Novas coberturas são processadas em minutos. Alertas podem ser acionados assim que surgirem notícias negativas relevantes, atendendo tanto à integração de novos usuários quanto ao monitoramento contínuo.

Como o Shufti reduz alertas duplicados?

A Shufti agrupa as reportagens sindicadas e repetidas para que as equipes não precisem revisar a mesma matéria várias vezes. Isso reduz a carga de trabalho de revisão e mantém os casos mais organizados.

Como funciona a correspondência de nomes em diferentes idiomas e alfabetos?

O Shufti aplica lógica fonética e de variantes para encontrar correspondências em meio a diferenças ortográficas, transliterações e padrões de sinônimos conhecidos, ajudando a reduzir erros de correspondência entre idiomas e alfabetos não latinos.

Que contexto os revisores obtêm além do link do artigo?

Cada alerta inclui um resumo estruturado, o papel da entidade na história (por exemplo, acusado vs. mencionado), palavras-chave negativas alinhadas com as normas de AML (Antilavagem de Dinheiro), o sentimento com uma breve justificativa e metadados importantes, como fonte e data/hora.

É possível configurar os critérios de seleção para corresponder à política interna?

Sim. Limiares e filtros, geografia, sentimento, etiquetas de risco e tipos de origem podem ser configurados para alinhar os resultados com as políticas internas e regras de escalonamento.

O Shufti oferece suporte tanto para integração quanto para monitoramento contínuo?

Sim. A Shufti oferece suporte à triagem de integração, atualizações periódicas e monitoramento contínuo em clientes, contrapartes, beneficiários finais e portfólios.

Como funciona a comprovação em auditoria?

Ações e decisões podem ser registradas. Pacotes de evidências contendo fontes, registros de data e hora, atributos de alerta (funções, tags, justificativa de sentimento) e histórico completo de revisão podem ser exportados para inspeção regulatória ou auditoria interna.

Como funciona a integração?

A Shufti oferece suporte à integração baseada em API para triagem e monitoramento. Os resultados podem ser integrados aos fluxos de trabalho existentes por meio de webhooks, e as equipes podem revisar os casos diretamente na plataforma.

Pare de analisar informações irrelevantes. Comece a tomar decisões.

Avalie como a triagem estruturada de notícias negativas reduz o tempo de revisão, melhora a consistência das decisões e fortalece a preparação para auditorias.

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