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持续合规，而非周期性猜测
无盲点重筛
批量筛查会在定期检查之间造成合规性缺口。Shufti 会持续监控制裁名单、政治公众人物名单 (PEP) 和负面媒体报道的变化，因此客户记录会在名单更新后几分钟内重新核查，而不是几周之后。
专为归档而构建的报告
当需要手动收集证据时，SAR 准备工作会拖慢团队进度。Shufti 可以检测可疑模式，将交易轨迹与客户历史记录关联起来，并生成风险评分的 SAR 包，供分析师更快地审核和提交。
风险状况保持最新
低风险客户在注册后很长时间内都可能转变为高风险客户。Shufti 会跟踪客户的个人资料、关注列表、媒体记录和交易记录随时间的变化，然后解释发生了哪些变化、变化时间以及影响到哪些义务。
探索堆栈
所有监控所需功能都集中在一个中心
持续监控。自动生成报告。
Shufti 的监控套件会对您的所有客户进行监控，而不仅仅是新申请人。制裁名单、政治公众人物 (PEP) 名单、负面媒体报道和交易记录检查会作为源数据更新运行，一旦风险状况发生变化，系统就会立即触发警报并生成证据包。
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AML筛查
Shufti 通过在用户注册后持续重新筛查已验证的个人、企业、最终受益所有人 (UBO) 和加密钱包，实现持续的反洗钱 (AML) 监控。系统会将用户资料与 3,500 多个观察名单、2.6 万条政治公众人物 (PEP) 记录、80 多种语言的负面媒体报道以及受制裁钱包数据进行比对。数据每 15 分钟从 100,000 万多个内部数据源更新一次，帮助团队及时发现新出现的风险。
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交易信任监控
利用基于规则的触发器和机器学习模型，检测客户交易历史记录中的可疑模式。自动生成包含证据链的可疑活动报告包，以便向监管机构提交。
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PEP 和 RCA
监控现有客户的政治风险敞口 (PEP) 状态变更和新增的根本原因分析 (RCA) 连接。当客户的政治风险敞口发生变化时，警报会包含变更内容和变更时间。
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制裁
当名单发生变更时，您数据库中所有匹配的客户都会被标记上触发匹配的特定名单和条目——涵盖200多个制裁机构（包括OFAC、HMT、欧盟、联合国、国际刑警组织和各国金融情报机构）。风险类别超过415种。支持二级制裁和互惠制裁检测。
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监视列表
除了标准监管名单外，还需根据自定义和专有监控名单进行筛查。维护内部黑名单，并在多租户环境中共享已标记的实体。
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负面媒体
持续扫描全球新闻，查找有关现有客户的负面报道。自然语言处理技术会根据风险类型对新闻进行分类，并过滤掉误报，以便您的团队能够审核真实信号。
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企业反洗钱筛查
将持续监控范围扩大到企业客户。不仅在B2B客户准入时，还要持续筛查实体名称、董事和最终受益所有人是否在制裁名单和政治公众人物名单中。
适用于业务验证中的每个角色
在一个工作流程中即可完成实体验证、所有权结构识别和董事筛选。专为满足 B2B 企业准入、尽职调查和持续监控的实际合规要求而打造。
合规官
每次验证的审计准备证据，都为您所在的每个司法管辖区的监管检查而构建。
产品经理
可配置的验证流程，可在速度和风险承受能力之间取得平衡，而无需每次都重新构建集成。
开发商
KYB 事件的 REST API、Webhook 和沙盒访问权限。集成后数小时内即可将警报功能接入您的案例管理系统。
欺诈分析师
每个标记案件都有预先评分的证据和欺诈信号，因此您的团队可以审查决定，而不是原始提交内容。
检测针对您平台的所有欺诈类型
Deepfake
AI生成的面孔和合成伪造的文档能够大规模绕过传统的活体检测。Shufti的被动式活体检测和文档取证功能可以在合成媒体进入您的用户注册流程之前将其检测出来。
独立评估
经领先分析师和认证机构验证
01
步骤01
您的个人资料已在入职流程中设置完毕。
每个经过验证的用户都会根据其身份、文件和筛选结果建立一个风险基线。
02
步骤02
您的监控功能将自动运行
制裁名单、政治公众人物名单、负面媒体报道和交易信号会持续与每条客户记录进行关联分析。名单更新会在15分钟内生效，因此风险变化会在源数据发生变化时立即被检测到，而不是等到下次定期审核。
03
步骤03
风险变化时，您会收到提醒
当检测到观察名单匹配、负面媒体报道或行为异常时，Shufti 会发出风险评分警报，并附上支持性证据。分析师只需审核预先准备好的决策，而无需从原始数据中自行构建决策。
04
步骤04
重新KYC流程启动
当风险阈值被突破时，Shufti 会根据为该客户级别和司法管辖区配置的策略，触发自动重新 KYC、将案件升级到强化尽职调查，或准备 SAR 就绪的证据包。
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。
检测针对您平台的所有欺诈类型
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
KYB流程中包含哪些检查？
标准的KYB流程包括实时注册信息验证、根据FATF 25%阈值提取最终受益所有人（UBO）、公司文件认证，以及针对每个实体和每位董事进行反洗钱筛查，筛查对象包括制裁名单、政治公众人物（PEP）名单和负面媒体名单。每项检查均可根据您的风险承受能力进行配置。
如果注册表返回“未找到公司”会发生什么情况？
AI Insights 报告会在每次注册表查询的同时运行深度开放网络搜索。当 LATAM、MENA、APAC 或新实体返回空白结果时，AI Insights 会返回标记的情报，并标记为 LLM 来源，以便进行溯源路由。空白结果率从约 12% 降至 1% 以下。
KYB 堆栈有助于满足哪些法规要求？
反洗钱条例（2027年7月生效）、第六项反洗钱指令、金融行动特别工作组第24项建议、英国金融行为监管局消费者责任条例、英国电子通信和交易法（2025年11月生效）、欧盟反洗钱指令、阿联酋反洗钱条例、新加坡金融管理局公共服务法以及美国金融犯罪执法网络银行保密法。验证深度和文件检索功能可根据不同司法管辖区进行配置。
Shufti 如何识别复杂的实体和伪造的公司文件？
AI-OCR技术以0%的提取失败率识别公司注册文件和股东名册中由GAN生成的痕迹，并将空壳公司信号与所有权模式进行交叉比对。行为和设备信号则能检测出机器人驱动的实体注册。
KYB KYI 套件是生成一个审计跟踪记录还是三个？
第一，KYB KYI 套件将实体验证、最终受益所有人尽职调查以及针对每个实体和每个提取出的个人的反洗钱信息整合到一个带有时间戳的单一审计跟踪中。它取代了 Monzo（罚款 21.09 万英镑）和 Starling（罚款 28.96 万英镑）因使用三家供应商的系统而受到 FCA 罚款的案例。
Quick KYB 对被拒绝的验证会收费吗？
不。模块化定价：标准实体适用快速 KYB 服务，完整 EDD 适用 KYB KYI 套件，文档检索和按文档付费。Shufti 不会对高拒收率流程进行处罚。
KYB整合需要多长时间？
平均 2-3 天即可通过 REST API、移动 SDK（iOS、Android、React Native、Flutter）或无代码 Journey Builder 完成部署。注册后即可在沙盒环境中进行首次验证，耗时不到 4 小时。
深度伪造检测是如何处理 GenAI 生成的脸部的？
生成对抗网络和扩散模型会在频域中留下与真实照片不同的伪影。离散余弦变换（DCT）分解能够分离出这些伪影，而生成对抗网络和扩散模型生成的图像在该频域中会产生可预测的模式。检测层会随着新的生成架构的出现而更新，它并非基于一组固定的已知生成器进行训练。
如果用户佩戴眼镜、头巾或面部有缺陷会发生什么情况？
68个面部特征点映射和3D深度重建技术旨在适用于各种面部特征。iBeta二级测试包含了人口统计学多样性要求。美国国土安全部RIVR测试使用了来自多个人口统计群体的1,632名志愿者，系统在所有亚组中均保持了一致的错误匹配率。该系统能够处理不遮挡核心面部特征点的配饰和遮盖物。
如何处理人脸匹配中的人口统计偏差？
DHS RIVR 2025 将不同人口群体中的错误匹配率和错误不匹配率作为一项核心基准要求。Shufti 在所有测试的子群体中均达到了人口统计一致性阈值。不同人口群体中的 FNMR 方差保持在目标水平上限之内。已发布的结果可在 mdtf.org/rivr/Results 获取。