VP
Joe Doe Don
Sanktionen, PEP, Fahndung
HauptnameJoe Doe Don
Aliase18 Varianten
Geburtsdatum10/07/1952
NationalitätRussische Föderation
Produkte / Intelligente Treffertechnologie
Verstreute Listensignale in sichere Trefferentscheidungen verwandeln
Checklynx bündelt Sanktionen, PEP, Fahndungslisten und negative Medien in einem standardisierten Profil mit Trefferbewertung und Risikokontext.
Sanktionen & PEP (67)Negative Medien (3)
SuchergebnisIn 1 standardisiertes Profil gruppiert
Quellendatensätze in diesem ProfilNachweise erhalten
OFAC SDNSanktionenName + Geburtsdatum
EU-ListeSanktionenAlias
PEPPolitischer BezugRolle
FahndungBeobachtungslisteKennung
MLRO-Ansicht
Wahrscheinlicher Treffer. Mit Quellenpaket, Trefferbewertung und Risikobegründung eskalieren.
Ein ProfilMehrere Quellen gebündelt
TrefferbewertungProfile nach Kundennähe priorisieren
RisikokontextSanktionen, PEP, Fahndung und Medien
MLRO-bereitNachweise für Entscheidungen erhalten
Unübersichtliche AML-Daten in strukturierte Intelligence verwandeln
Klassische Prüfprozesse hinterlassen lange Listen doppelter Treffer und schwacher Namensübereinstimmungen. Checklynx nutzt Identitätssignale und bestätigende Attribute für klarere Profile.
Profil-Clustering
Kombinieren Sie Datensätze, die auf dieselbe Person oder Entität verweisen.
Standardisierte Attribute
Normalisieren Sie Namen, Aliase, Daten, Kennungen, Nationalitäten, Geschlecht, Jurisdiktionen und Quellenmetadaten.
Bewertungsgesteuerte Prüfung
Priorisieren Sie wahrscheinliche Treffer mit Profilbewertung, Risikoindikatoren und Quellennachweisen.
Signal-Intelligence-Schicht
Von fragmentierten Treffern zu einem standardisierten Profil
Intelligente Trefferlogik verwandelt verstreute Sanktions-, PEP-, Fahndungs- und Mediendatensätze in eine einheitliche Untersuchungsansicht.
Normalisieren
Namen, Aliase, Daten, Kennungen, Nationalitäten und Quellen werden vor der Prüfung standardisiert.
Clustern
Signale mehrerer Quellen werden zu wahrscheinlichen Profilen gruppiert.
Bewerten
Identitätsfit, Attribute und Quellenunterstützung erzeugen eine Profilbewertung.
Priorisieren
Niedrige Konfidenz fällt zurück, höhere Risiken werden für die Prüfung priorisiert.
Für MLRO-Entscheidungen gebaut
Erkennen, ob es ein Treffer ist, wie stark und wie riskant
Jedes gruppierte Profil wird gegen den geprüften Kunden bewertet.
MLRO-PrüfungPriorität 1
Empfehlung: wahrscheinlicher Treffer
Namensvarianten, Geburtsdatum, Nationalität und mehrere Quellen stützen das Profil.
Trefferbewertung92%
RisikobewertungHoch
NachweiseStark
Abdeckung
Signale, die Trefferkonfidenz stärken oder schwächen
Die Bewertung basiert auf Identitätsähnlichkeit, bestätigenden Attributen und Quellenunterstützung.
Identität4
Bestätigung4
QuellenMulti
RisikoHoch
| Signalfamilie | Beispiele | Nutzen | Prüfausgabe |
|---|---|---|---|
| Identität | Namen, Aliase, Kennungen | Misst den Fit zum Profil | Profil-Trefferbewertung |
| Bestätigung | Geburtsdatum, Nationalität, Geschlecht | Erhöht oder senkt Konfidenz | Nachweise und Lücken |
| Quellenunterstützung | Verknüpfte Datensätze | Unterstützt dasselbe Profil | Quellenpaket |
| Risikokontext | Sanktionen, PEP, Fahndung, Medien | Trennt Trefferwahrscheinlichkeit und Risiko | Risikobewertung |
Was ist Smart Matching Technology?
Die Trefferlogik von Checklynx gruppiert verwandte Datensätze in wahrscheinliche Profile, standardisiert Daten und bewertet die Passung zum Kunden.
Wie hilft die Profilbewertung dem MLRO?
Sie zeigt, ob ein Treffer wahrscheinlich echt ist, wie stark die Nachweise sind und welche Risikokategorie dazugehört.
Ersetzt die Bewertung das Analystenurteil?
Nein. Die Bewertung priorisiert und erklärt, die finale Entscheidung bleibt beim Analysten.
Welche Datenpunkte beeinflussen die Bewertung?
Namen, Aliase, Kennungen, Nationalität, Geburtsdatum oder -jahr, Geschlecht und unterstützende Quellen.
Wie unterscheidet sich Trefferbewertung von Risikobewertung?
Die Trefferbewertung misst die Identitätspassung; die Risikobewertung misst die Schwere der Signale am Profil.