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Adverse Media Screening
上下文关联的负面媒体分析，助力更明智的反洗钱决策
Adverse Media Screening 是什么？
Shufti 的 Adverse Media Screening 可实时扫描 5 万多个新闻源、博客和社交媒体，借助 NLP 将每条命中信息自动归入 410 多个风险类别，覆盖金融犯罪、贩运、恐怖主义、网络犯罪及暴力犯罪等领域，显著早于实体被列入监管名单前发现风险。系统默认采用 100% 精确名称匹配，确保分析师审阅的均为真实命中而非误报，并在客户入册后持续监测，一旦出现相关负面报道便立即告警，附上原始来源链接。
产品详细介绍
上下文关联的负面媒体分析，助力更明智的反洗钱决策
Shufti 的 Adverse Media Screening 可实时扫描 5 万多个新闻源、博客和社交媒体，借助 NLP 将每条命中信息自动归入 410 多个风险类别，覆盖金融犯罪、贩运、恐怖主义、网络犯罪及暴力犯罪等领域，显著早于实体被列入监管名单前发现风险。系统默认采用 100% 精确名称匹配，确保分析师审阅的均为真实命中而非误报，并在客户入册后持续监测，一旦出现相关负面报道便立即告警，附上原始来源链接。
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M
Maker创始人
大家好，Product Hunt！
我是来自 Shufti 的 Aroosa Virk，很高兴向大家介绍 Shufti 负面信息筛查。
客户可能通过入职审核，但之后仍会产生风险。新信息可能出现在新闻、网站或社交平台上，远早于它被列入正式的监管名单。
我们构建了负面信息筛查，旨在帮助合规团队发现并理解出现的相关风险信号。
为什么选择 Shufti 负面信息筛查？• 实时媒体覆盖
扫描 50,000+ 新闻源、博客和社交媒体来源，及时识别潜在风险信号。
• 上下文风险分类
使用 NLP 对 410+ 风险类别的结果进行分类，而非依赖简单的关键词匹配。
• 广泛的风险覆盖
识别与金融犯罪、贩运、恐怖主义、网络犯罪和暴力犯罪等领域相关的媒体信息。
• 默认精确姓名匹配
以 100% 精确姓名匹配开始，让分析师可以专注于审查相关结果，而非大量部分匹配。
• 持续监控
在入职后持续监控，当此前已通过审核的客户出现在相关媒体中时提醒团队。
• 来源证据
每个结果都包含来源链接，为分析师提供调查和自行评估所需的信息。
为 AML 监控而构建负面信息可以提供重要的上下文信息，而这些信息并非总能通过制裁、PEP 或观察名单筛查单独获取。目标是尽早呈现相关信息，同时让分析师掌控最终决策。
适用对象Shufti 负面信息筛查专为银行、金融科技公司、加密货币企业、受监管公司和 AML 团队构建，他们需要在初次入职审核之外持续监控客户。
如果您目前正在使用负面信息筛查，我们非常想了解最大的挑战是什么：不相关结果过多、难以找到合适的上下文、持续监控，还是分析师审查时间？
Shufti 负面信息筛查已在 Product Hunt 上线。欢迎试用并告诉我们您的想法。
