Minimize o risco global com triagem AML baseada em IA e com reconhecimento de identidade.

Falsos positivos com nomes comuns inundam as filas de AML (Anti-Money Laundering, ou Prevenção à Lavagem de Dinheiro), e criminosos verificados conseguem passar despercebidos sob o disfarce de nomes comuns. O Shufti vincula cada ocorrência a uma identidade verificada biometricamente (reconhecimento facial, documento de identidade e OCR), de modo que o mecanismo avalia quem é a pessoa, e não apenas como o nome foi escrito.

As regras fonéticas, diacríticas, de transliteração, de ordem cultural dos nomes e de sufixos são calibradas de acordo com sua tolerância ao risco — e não com as configurações padrão do fornecedor. A pontuação em nível de campo é explicável e ajustável sem a necessidade de abrir um chamado de engenharia.

A data de nascimento, nacionalidade, número do documento e tipo de entidade extraídos por meio de OCR alimentam diretamente o nível de risco da entidade. Correspondências com sinais de identidade conflitantes são descartadas automaticamente, permitindo que os analistas parem de revisar alertas que claramente não pertencem à mesma pessoa.

A Shufti detém a solução completa: mais de 4000 listas de vigilância, 2.6 milhões de PEPs em mais de 215 jurisdições e um acervo de mais de 1 bilhão de notícias negativas provenientes de mais de 100,000 fontes globais. Uma plataforma única de triagem de AML para auditoria completa.

Nosso software de triagem AML atualiza os registros de sanções, PEPs (Pessoas Politicamente Expostas), notícias negativas e carteiras de criptomoedas a cada 15 minutos.

Os mecanismos de reconhecimento de corpus latino apresentam incompatibilidades com árabe, cirílico, CJK, vietnamita, tailandês e hindi. O Shufti executa modelos fonéticos nativos, transliteração, tratamento de diacríticos e resolução de caracteres que podem ser confundidos com Unicode antes do cálculo da confiança composta.

Analise mais de 200 regimes de sanções e mais de 4,000 listas de vigilância. A inteligência de mídia negativa classifica artigos em mais de 415 temas de risco (sanções, PEP, fraude, suborno, crime organizado) com base no contexto, tom e papel da entidade, e não em palavras-chave.

Carteiras verificadas em listas de carteiras de criptomoedas sancionadas pela OFAC SDN, GOV.UK, Ministério das Finanças do Japão e Israel, atualizadas a cada 15 minutos, assim como as carteiras de criptomoedas com moeda fiduciária. Em conformidade com a MiCA, com as regras de viagem da FATF e prontas para integração com VASPs.

Entidades corporativas, embarcações, aeronaves e portos são monitorados na mesma base de dados. A reavaliação contínua aciona alertas em tempo real via API, webhook, e-mail ou sistema administrativo.

Concilia cada ocorrência de AML com a identidade verificada, os dados de OCR e o contexto do MLRO. Descarta automaticamente falsos positivos com justificativas em linguagem simples, apresenta primeiro os verdadeiros positivos e resolve até 60% da triagem de Nível 1.

As equipes de Conformidade com AML configuram ponderações de risco (país, categoria AML, antecedentes criminais, somando 100%) e faixas de limite (Aceitar, Revisão Manual, Recusar) no painel de controle. Cada alteração de política é testada em ambiente de teste (sandbox) antes de entrar em produção.

Listas de monitoramento internas, feeds específicos de reguladores e listas de permissão de alertas resolvidos auxiliam na memória institucional. Perfis de busca reutilizáveis ​​mantêm um escopo consistente. A busca em massa via CSV e API abrange varreduras de portfólio.