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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。

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负面媒体筛查——实体概况卡显示被告与证人角色识别,并标有“高风险警报”和“未发出警报”状态
全面解读负面媒体报道

我们的数据说明一切

50k +
监测的全球新闻来源
80+
涵盖的语言
415+
不良关键词与反洗钱风险主题的对应关系
受到领先企业的信赖 数字化企业
腰果 双子座 英雄游戏 Bitget IronFX 宾夕法尼亚国家 乐天 维泽尔 诺特里斯 银行

探索完整的反洗钱套件

负面媒体报道只是其中一层,其余部分也是如此。

端到端定制

PEP 和 RCA 筛查

利用实时多语言分析,揭示政治暴露情况,并绘制跨司法管辖区的亲属和密切联系人的地图。

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无缝后端集成

制裁筛查

通过综合覆盖和实时执法更新,对个人和实体进行全球制裁制度筛查。

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灵活的验证流程

观察名单筛选

根据全球监视名单(包括执法登记册、犯罪记录和执法名单)进行筛查,并持续更新。

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结构化负面新闻筛选

符合反洗钱工作流程的筛查

10秒以内的决策 在真实世界条件下进行拍摄

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。

10秒以内的决策

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。

在真实世界条件下进行拍摄

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。

防篡改物品

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。

自动捕获会话元数据

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。

监管协调

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。

基于策略的过滤器
防篡改物品 自动捕获会话元数据 监管协调 基于策略的过滤器
商户定义的每笔交易的同意 关键时刻的实时人脸匹配 已阻止的攻击向量

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。

商户定义的每笔交易的同意

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。

关键时刻的实时人脸匹配

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。

有理有据的情感

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。

强大的 RESTful API

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。

移动 SDK 和 Journey Builder

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。

本地部署和主权部署

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。

有理有据的情感
强大的 RESTful API 移动 SDK 和 Journey Builder 本地部署和主权部署 有理有据的情感
强大的 RESTful API 移动 SDK 和 Journey Builder 本地部署和主权部署 有理有据的情感

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。

强大的 RESTful API

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。

移动 SDK 和 Journey Builder

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。

本地部署和主权部署

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。

有理有据的情感
专为合规性而生:借助我们灵活的 API 和轻量级 SDK,几分钟即可上线运行。

单一API,无缝集成

构建完全可定制的验证流程,并实现无缝的后端集成。

  • 通过自定义端到端验证流程,获得完全控制权。
  • 与后端无缝集成,实现快速部署。
  • 设计灵活的验证流程,以满足用户需求。
浏览 API 文档
RESTful API 图片

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。
浏览 SDK 文档
轻量级 SDK 镜像

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。
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本地部署映像

通过安全、可自定义的网页链接快速启动身份验证,无需编写代码。 了解更多

  • 无需编写任何代码,即可立即开始验证用户身份。
  • 通过链接或嵌入式 iframe 提供一致的身份体验。
  • 通过安全链接或嵌入式 iframe 快速部署。
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品牌个性化形象

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。
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负面媒体筛查的适用场景

专为受监管和高风险企业打造

信誉卖家,更少不良商家

电商平台面临着反复出现的滥用行为:卖家频繁更换平台、假冒伪劣产品网络、欺诈以及高风险商家使用新身份蒙混过关。Shufti 能够标记可信的负面报道,并构建实体层面的背景信息,帮助平台更有信心地审核卖家,并在风险模式出现时及早介入。

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。

马克·奈顿
DevCode全球联盟首席全球发展官

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。

停止关注噪音,开始做决策。

评估结构化不良媒体筛查如何减少审查时间、提高决策一致性并加强审计准备。