不良媒体筛查
利用情境不利媒体做出更明智的反洗钱决策
Shufti 负面媒体筛选软件将每个故事结构化为实体角色、可解释的负面媒体情报和符合反洗钱规定的信号,以便合规团队审查实际风险敞口、一致地应用政策,并保持从筛选到签字的清晰审计跟踪。
联系我们我们的数据说明一切
结构化负面新闻筛选
符合反洗钱工作流程的筛查
从筛选到签字,速度更快
更少的噪音,更少的误报
上下文感知人工智能专注于与不当行为真正相关的实体。情绪分析和负面关键词会将低价值的提及信息推到最底部。分析师会将时间花在实质性风险上,而不是无害的提及上。
更快的审核速度,更少的分析师疲劳
每条警报都包含摘要、负面关键词、实体角色和情感分析及解释。每个实体的详细信息(国家/地区、实体类型、行业、出生日期)都显示在同一视图中。分析师可以在同一工作区添加评论、附加文档并记录决策。
更快的审核速度,更低的审核负载
实体优先相关性排序。
警报会根据事件的严重程度、匹配度以及新闻发布时间进行排序。需要深入调查的案件会排在队列顶部,而次要的提及则会排在下方。
联合数据去重
媒体集团将重复和联合报道的内容整合到一个统一的结果中。同一篇报道在四十家媒体发布并不会产生四十条警报。
一览式警报摘要
每条预警都会直接呈现核心信息。分析师无需打开多个链接,即可通过摘要评估风险敞口。
基于策略的过滤器
按地理位置、来源类型、风险类别和其他控制措施优化输出,以符合内部政策和升级规则。
跨市场精准匹配
语音和变体匹配
捕获音译、拼写变体和别名模式,以减少跨语言和脚本(阿拉伯语、西里尔语、中文和拉丁语变体)的漏检。
多语种覆盖
监测涵盖80多种语言和地区的负面媒体报道。风险往往首先出现在当地语言的报道中;错过这些报道就意味着错过最早的信号。
智能实体匹配
利用关键细节匹配正确的人员或企业,减少误报。
决策的可解释背景
全文 NLP
它着眼于完整的故事,而非仅仅匹配孤立的关键词。区别在于:减少无关警报,提高风险评估的准确性。
清晰识别
展现了人物或企业如何参与到故事中,而不仅仅是被提及。
与反洗钱相关的负面关键词。
415+ 个结构化标签映射到反洗钱风险主题和相关犯罪类别,以便在团队和司法管辖区之间进行一致的分类。
有理有据的情感
所有负面媒体报道都会进行情感分析,并对每项分析结果撰写一份简短的情感分析报告。分析人员不仅会分析报道的负面倾向,还会探究其背后的原因,从而确保事态升级或解除限制始终具有合理性。
监测与证据
持续不良介质监测
对客户、交易对手、最终受益所有人和投资组合进行持续监控,包括新客户入职、定期更新和事件驱动的重新筛选。
风险更高,检查更频繁
根据实体风险水平设置监控持续时间和警报频率,从每周检查高风险 PEP 到每季度审查低风险投资组合。
合并实体视图
每个实体都拥有一个专属档案,其中包含优先级警报、摘要和完整的决策历史记录。无需在不同工具之间切换即可构建整体图景。
AI合规副驾驶
Shufti 的人工智能层会在每条负面媒体警报到达分析师之前对其进行读取,过滤掉重复报道和低相关性提及。一级审核人员只看到真正重要的信息,每条警报都附有清晰的理由,从而确保决策快速、一致且站得住脚。
单一API,无缝集成
几分钟内即可在您的移动应用中推出原生验证体验。
- 在 iOS 或 Android 上几分钟内即可启动原生验证。
- 使用现成的用户界面,具备摄像头、拍摄和实时反馈功能。
- 自定义流程,使其与您的移动应用无缝集成。
为了最大限度地控制数据和保护隐私,请在您自己的功能相同的基础设施中运行 Shufti。
- 所有敏感信息均应保存在公司内部,以满足严格的治理和数据驻留要求。
- 务必将敏感信息完全保密,并妥善保管在公司内部。
- 在监管严格的行业中部署,且不影响合规性。
借助 KYC Journey Builder,无需编写任何代码即可创建个性化的验证流程。
- 利用拖放功能,轻松定制您的旅程。
- 立即查看您的验证流程对用户的实际效果。
- 轻松连接托管验证,获得一致的品牌体验。
不要只听我们的一面之词,听听我们客户的评价吧。
客户对我们的信心
数字身份的未来取决于信任、互操作性和监管一致性,因此我们与 Shufti 的合作巩固了 DevCode Identity 致力于为全球客户提供当今最安全、一流、符合规范的身份验证解决方案的承诺。
将我们的转化驱动型合规协调平台与 Shufti 的全球 KYC 和 IDV 功能相结合,不仅能够帮助我们的客户应对复杂的监管要求,还能以最高的转化率保持无缝的客户注册体验。
Shufti 为我们提供了在所有服务市场中都值得信赖的验证流程。它能够通过一个 API 实现被动数据库检查、电子身份验证和完整的生物特征活体检测,彻底改变了我们对合规性准入的认知。
他们的团队就像我们团队的延伸。当监管机构在两个欧洲市场增加新要求时,Shufti 的流程构建工具让我们能够在几天内(而不是几个月)完成调整。
FXBO 的客户既追求速度,又不愿降低反洗钱的严格程度。Shufti 的 eIDV 正好满足了他们的需求——对大额存款进行高可靠性验证,对其他所有交易进行隐蔽的背景调查,并确保所有交易都遵循统一的合规路径。
集成仅用了一个迭代周期就完成了。SDK 处理了整个流程,因此我们的产品团队可以专注于交易功能,而无需构建 KYC 页面。
作为一家受监管的欧洲支付平台,我们需要符合 eIDAS 2.0 和 AMLD6 标准的身份验证方案,且无需多供应商数据拼接。Shufti 正好满足这两方面的需求——为高安全级别市场提供原生 eID 认证,并在 eID 无法覆盖的地区提供无文档数据库验证。
一份合同,一份审计日志。这彻底改变了合规方面的讨论。
常見問題解答
什么是负面媒体筛选?
负面媒体筛查服务提供商会检查新闻和媒体来源,查找与个人或组织相关的负面报道,以帮助识别潜在的金融犯罪、制裁风险、声誉风险或监管问题。这是根据金融行动特别工作组 (FATF) 指南和欧盟反洗钱指令,基于风险的反洗钱尽职调查的必要组成部分。
结构化筛选与基于关键词的筛选工具有何不同?
关键词工具返回链接列表。Shufti 将每个故事结构化为可直接用于决策的属性、实体匹配、故事中的角色、符合 AML 标准的标签以及带有理由的情感分析,从而使审阅者能够更快、更一致地评估曝光度。
Shufti 监控哪些信息源?
Shufti监测广泛的全球信息源,包括在线新闻和其他媒体渠道,覆盖不同地区,支持80多种语言。用户可以根据地理位置和信息源类型筛选信息,以符合内部政策。
新新闻报道的处理速度如何?
新报道会在几分钟内处理完毕。一旦出现相关的负面媒体报道,系统即可触发警报,支持新用户注册和持续监控两种使用场景。
Shufti是如何减少重复警报的?
Shufti 将联合报道和重复报道归类,避免团队多次审查同一新闻。这既减少了审查工作量,又使案例更加清晰。
跨语言和跨文字的名称匹配是如何工作的?
Shufti 应用语音和变体逻辑来匹配拼写差异、音译和已知的别名模式,从而帮助减少跨语言和非拉丁文字的匹配失败。
除了文章链接之外,审稿人还能获得哪些背景信息?
每个警报都包含结构化摘要、事件中的实体角色(例如,被告与提及者)、符合反洗钱规定的不利关键词、带有简短理由的情感分析,以及来源和时间戳等关键元数据。
筛选标准能否配置为与内部政策相符?
是的。可以配置阈值和过滤器、地理位置、情感倾向、风险标签、来源类型,以使输出与内部策略和升级规则保持一致。
Shufti 是否支持新用户注册和持续监控?
是的。Shufti 支持对客户、交易对手、最终受益所有人和投资组合进行入职筛选、定期更新和持续监控。
审计证据是如何发挥作用的?
操作和决策均可记录。包含来源、时间戳、警报属性(角色、标签、情感理由)和完整审核历史记录的证据包可导出,用于监管检查或内部审计。
集成如何运作?
Shufti 支持基于 API 的集成,用于筛查和监控。结果可以通过 Webhook 推送到现有工作流程中,团队可以直接在平台上查看案例。
