Penyaringan Media Negatif: Proses, Penyesuaian, dan Risiko (ID)

Penyaringan media negatif adalah proses menemukan dan menilai laporan publik yang mungkin mengungkapkan risiko kejahatan keuangan, integritas, atau reputasi yang terkait dengan pelanggan, pemilik manfaat, pihak lawan, atau pihak terkait. Ini juga disebut penyaringan berita negatif, penyaringan berita merugikan, atau penyaringan media negatif.

Hasil yang berguna bukanlah daftar berita utama yang mengkhawatirkan. Ini adalah penilaian terdokumentasi yang menghubungkan subjek yang benar dengan peristiwa yang relevan, menyimpan sumber dan tahap peristiwa, menimbang kredibilitas dan aktualitas, dan menjelaskan apa yang diubah informasi dalam uji tuntas pelanggan. Tuduhan, investigasi, tuntutan, vonis, pembebasan, dan artikel yang dikoreksi adalah status bukti yang berbeda.

Untuk siklus hidup yang lebih luas, lihat panduan kepatuhan AML; artikel ini tetap membahas pengambilan media, adjudikasi, penyesuaian, dan tata kelola.

Poin-poin penting

• Media negatif adalah bukti risiko, bukan vonis. Sebuah hasil dapat mengubah uji tuntas atau pemantauan tanpa membuktikan bahwa subjek melakukan pelanggaran.
• FATF mendukung penggunaan informasi eksternal berbasis risiko. Standarnya tidak menciptakan persyaratan universal untuk membeli database atau menyaring setiap orang dengan cara yang sama.
• Resolusi entitas dan peristiwa datang sebelum penilaian. Tetapkan subjek, lalu timbang kualitas sumber, koroborasi, tanggal, kematangan tuduhan, dan hasil selanjutnya.
• Manajemen positif palsu adalah kontrol, bukan tugas pembersihan. Data masukan yang lebih baik, pencocokan, deduplikasi, penekanan, dan umpan balik mengurangi kebisingan tanpa menyembunyikan risiko material.
• Penyesuaian membutuhkan daya ingat dan beban kerja yang terukur. Volume peringatan saja tidak dapat menunjukkan apakah program menemukan peristiwa yang relevan atau hanya menghasilkan tinjauan.

Apa itu penyaringan media negatif?

Penyaringan media negatif mencari informasi publik untuk peristiwa yang relevan dengan kebijakan risiko yang ditentukan. Kategori umum meliputi pencucian uang, penipuan, penyuapan dan korupsi, penghindaran sanksi, pendanaan teroris, kejahatan terorganisir, perdagangan manusia, kejahatan pajak, kejahatan siber, kejahatan lingkungan, dan pelanggaran predikat lainnya.

Lingkup harus berasal dari produk, pelanggan, geografi, tugas hukum, dan penilaian risiko organisasi. “Negatif” terlalu luas untuk menjadi aturan operasional. Tinjauan produk yang buruk, sengketa perburuhan, kritik politik, klaim sipil, penangkapan, denda regulasi, dan vonis pencucian uang tidak memiliki relevansi kejahatan keuangan yang sama.

FAQ Penyaringan Berita Negatif Wolfsberg Group mendefinisikan berita negatif secara luas sebagai informasi domain publik yang dianggap relevan oleh lembaga keuangan untuk mengelola risiko kejahatan keuangan. Mereka juga menekankan proporsionalitas: penyaringan mungkin sedikit menambah nilai untuk beberapa populasi berisiko rendah, sementara pencarian yang ditargetkan atau berkelanjutan mungkin dibenarkan untuk hubungan berisiko lebih tinggi.

Perbandingan penyaringan media negatif, sanksi, PEP, dan transaksi

Kontrol	Apa yang dibandingkan	Hasil tipikal	Batasan penting
Penyaringan media negatif	Subjek terhadap laporan publik tentang peristiwa risiko	Artikel atau peristiwa kandidat	Pelaporan mungkin tidak lengkap, salah, duplikat, usang, atau tentang orang lain
Penyaringan sanksi	Subjek atau transaksi terhadap data penunjukan yang berlaku	Potensi daftar atau kecocokan kepemilikan	Kesamaan nama saja tidak menetapkan kecocokan atau konsekuensi hukum
Penyaringan PEP	Seseorang dan pihak terkait terhadap data fungsi publik	Potensi hubungan PEP	Status PEP adalah konteks risiko preventif, bukan bukti kejahatan
Penyaringan transaksi	Pihak pembayaran dan bidang terhadap daftar atau aturan	Peringatan pembayaran	Ini mengamati data transaksi, bukan hubungan pelanggan penuh
Pemantauan transaksi	Aktivitas terhadap perilaku, skenario, atau model yang diharapkan	Peringatan perilaku	Anomali tidak secara otomatis mencurigakan

Kontrol-kontrol ini dapat saling menginformasikan tetapi tidak boleh runtuh menjadi satu skor. Pelaporan negatif tentang pemilik manfaat dapat membenarkan uji tuntas yang ditingkatkan. Ini tidak secara otomatis menyelesaikan kecocokan sanksi, membuktikan kecurigaan, atau menetapkan bahwa setiap transaksi yang terkait adalah ilegal.

Apa yang diharapkan FATF?

Rekomendasi FATF mensyaratkan negara-negara untuk menerapkan langkah-langkah anti-pencucian uang dan anti-pendanaan terorisme berbasis risiko. Rekomendasi 10 mencakup uji tuntas pelanggan dan pengawasan berkelanjutan; Rekomendasi 12 menambahkan langkah-langkah untuk orang yang terpapar secara politik; Rekomendasi 20 membahas pelaporan transaksi mencurigakan.

FATF tidak menyatakan bahwa setiap organisasi harus membeli database media negatif atau menjalankan pencarian identik pada setiap pelanggan. Panduannya tentang orang yang terpapar secara politik menjelaskan bahwa internet, media, database komersial, dan sumber eksternal lainnya dapat membantu. Panduan tersebut juga jelas bahwa database komersial tidak disyaratkan oleh Rekomendasi maupun cukup untuk kepatuhan. Mereka melengkapi uji tuntas pelanggan; mereka tidak menggantikannya.

Perbedaan ini penting. Tujuan kontrol adalah untuk memahami dan mengelola risiko yang relevan, bukan untuk membuktikan bahwa tombol pencarian telah ditekan. Program proporsional mendefinisikan:

• subjek dan pihak terkait mana yang termasuk dalam cakupan;
• kategori pelanggaran dan tahap peristiwa mana yang penting;
• kapan penyaringan terjadi dan apa yang memicu penyaringan ulang;
• sumber, bahasa, dan pasar mana yang memerlukan cakupan;
• bagaimana hasil mengubah uji tuntas, persetujuan, pemantauan, atau tinjauan;
• siapa yang dapat menutup, meningkatkan, atau mengesampingkan suatu hasil;
• bukti dan alasan apa yang harus disimpan.

Di Uni Eropa, Directive (EU) 2015/849 mensyaratkan uji tuntas pelanggan berbasis risiko, langkah-langkah risiko lebih tinggi, pemantauan berkelanjutan, catatan, dan kontrol internal. Ini tidak mengubah setiap tuduhan media menjadi temuan hukum. Aturan UE dan implementasi lokal harus dibaca dengan panduan sektor dan hukum nasional yang berlaku.

Di mana media negatif cocok dalam siklus hidup pelanggan

Orientasi

Penyaringan dapat mengidentifikasi peristiwa yang relevan sebelum suatu hubungan dimulai. Hasilnya harus memberi makan penilaian risiko pelanggan dan menentukan apakah informasi lebih lanjut, pekerjaan sumber dana, persetujuan senior, akses produk yang lebih sempit, atau tindakan lain dibenarkan.

Uji tuntas yang ditingkatkan

Hubungan berisiko lebih tinggi mungkin memerlukan pencarian yang lebih dalam dan berdasarkan informasi lokal. Seorang peninjau mungkin memerlukan sumber bahasa asli, catatan pengadilan atau regulasi, data kepemilikan perusahaan, dan koroborasi daripada berita utama yang diterjemahkan.

Tinjauan berkala

Pencarian yang diperbarui dapat mengungkapkan peristiwa sejak tinjauan sebelumnya. Penyaringan delta harus membedakan pelaporan baru dari peristiwa lama yang sudah dinilai, mencegah kluster artikel yang sama menjadi peringatan baru setiap siklus.

Tinjauan berdasarkan peristiwa

Perubahan kepemilikan, geografi, pekerjaan, perilaku transaksi, status PEP, paparan sanksi, atau data pelanggan lainnya dapat membenarkan penyaringan ulang yang ditargetkan. Pemicu dan cakupan yang dihasilkan harus dicatat.

Pemantauan berkelanjutan

Pembaruan sumber yang berkelanjutan atau sering dapat memunculkan peristiwa baru di antara tinjauan terjadwal. Persyaratan operasional bukan hanya kecepatan: sistem harus menghubungkan peristiwa tersebut dengan pelanggan yang benar, menyimpan apa yang berubah, dan mengarahkannya ke pemilik keputusan.

Alur kerja penyaringan yang dapat dipertahankan

1. Definisikan taksonomi risiko

Buat daftar terkontrol kategori pelanggaran, tahap peristiwa, dan konsekuensi kebijakan. Pisahkan tuduhan, investigasi, penangkapan, tuntutan, persidangan, vonis, pemecatan, pembebasan, penyelesaian, dan tindakan regulasi. Catat apakah peristiwa sipil, administratif, dan kriminal memiliki perlakuan yang berbeda.

Kata kunci luas seperti “kejahatan,” “skandal,” atau “investigasi” menciptakan kebisingan tanpa taksonomi. Sebuah kategori harus menjelaskan mengapa peristiwa tersebut relevan dengan paparan kejahatan keuangan organisasi.

2. Pilih populasi yang disaring

Putuskan apakah kontrol mencakup pelanggan, pemilik manfaat, direktur, pengontrol, perwakilan, pihak lawan, vendor, atau pihak lain. Terapkan logika kepemilikan dan hubungan yang sama yang digunakan di tempat lain dalam uji tuntas.

Menyaring semua orang pada kedalaman maksimum dapat menghabiskan kapasitas tinjauan tanpa meningkatkan deteksi risiko. Menyaring hanya pelanggan yang disebutkan dapat melewatkan orang yang benar-benar memiliki atau mengendalikan hubungan tersebut.

3. Siapkan data identitas

Kualitas pencocokan dimulai dengan kualitas masukan. Bidang yang berguna meliputi:

• nama lengkap saat ini dan sebelumnya;
• alias, skrip lokal, dan transliterasi;
• tanggal atau tahun lahir;
• kewarganegaraan dan tempat tinggal;
• pengidentifikasi pendaftaran perusahaan;
• lokasi dan pekerjaan;
• kepemilikan atau hubungan pihak terkait.

Jangan mengumpulkan data pribadi tambahan hanya karena vendor menerimanya. Gunakan bidang yang meningkatkan keputusan pencocokan atau tinjauan yang ditentukan dan memiliki dasar hukum yang sesuai.

4. Ambil sumber yang relevan

Cakupan harus mencerminkan di mana pelanggan beroperasi dan di mana peristiwa yang relevan dilaporkan. Kantor berita internasional menawarkan jangkauan; publikasi nasional dan lokal dapat menyediakan peristiwa yang tidak ada dari sumber global; catatan pengadilan, regulator, penegakan hukum, dan perusahaan resmi dapat menambahkan bukti primer.

Sistem pencarian dan agregasi harus menyimpan URL asli, penerbit, penulis jika tersedia, tanggal publikasi dan peristiwa, bahasa, tanggal pengambilan, teks artikel atau referensi arsip yang sah, dan setiap asal terjemahan.

5. Selesaikan subjek

Sebelum menilai artikel, putuskan apakah itu menyangkut orang atau entitas yang disaring. Bandingkan pengidentifikasi, hubungan, lokasi, pekerjaan, usia, perusahaan, dan garis waktu. Klasifikasikan hasilnya sebagai dikonfirmasi, mungkin, mungkin, kecocokan palsu, atau data tidak cukup di bawah aturan yang didokumentasikan.

Nama umum dan kata kunci yang relevan tidak cukup. Sebaliknya, perbedaan ejaan kecil tidak boleh menyembunyikan kecocokan identitas yang kuat.

6. Nilai peristiwa

Evaluasi:

• relevansi: apakah peristiwa tersebut sesuai dengan kategori risiko yang termasuk dalam cakupan?
• tahap: tuduhan, penyelidikan, tuntutan, vonis, atau resolusi selanjutnya?
• kualitas sumber: apakah ada pengawasan editorial, independensi, atribusi, dan pelaporan asli?
• koroborasi: apakah sumber terpercaya independen atau catatan resmi mendukungnya?
• aktualitas dan persistensi: kapan peristiwa itu terjadi, dan apa yang terjadi kemudian?
• keparahan dan kedekatan: perilaku apa yang dituduhkan, dan apa peran subjek?
• koneksi pelanggan: bagaimana peristiwa tersebut memengaruhi produk, kepemilikan, aktivitas yang diharapkan, atau yurisdiksi?

Peninjau harus membedakan fakta yang dilaporkan oleh sumber dari karakterisasi sumber dan dari inferensi peninjau.

7. Terapkan hasil kebijakan

Hasil yang mungkin termasuk tidak ada perubahan, meminta informasi lebih lanjut, meningkatkan risiko pelanggan, menerapkan uji tuntas yang ditingkatkan, memerlukan persetujuan, mengintensifkan pemantauan, membatasi fitur, menyelidiki aktivitas, atau menolak di bawah kebijakan yang didokumentasikan. Hukum dan keadaan yang berlaku menentukan apakah pelaporan harus dipertimbangkan.

Hasil penyaringan tidak boleh secara otomatis mengajukan kesimpulan regulasi. Staf yang berwenang memiliki keputusan kecurigaan dan pelaporan.

8. Simpan catatan

Simpan bukti resolusi subjek, cuplikan sumber atau referensi yang sah, kategori risiko, tahap peristiwa, fakta material, alasan peninjau, versi kebijakan, keputusan, pemberi persetujuan, dan stempel waktu. Catat koreksi selanjutnya, pembebasan, penghapusan artikel, dan bukti yang diberikan pelanggan daripada menimpa riwayat.

Cara menilai kredibilitas sumber

Kredibilitas sumber tidak biner. Hierarki praktis dapat meliputi:

1. putusan resmi, pemberitahuan regulasi, rilis penegakan hukum, dan catatan publik;
2. pelaporan asli dari media yang mapan dengan kontrol editorial;
3. pelaporan sekunder terkemuka yang mengidentifikasi sumbernya;
4. pelaporan lokal atau spesialis yang memerlukan tinjauan kontekstual;
5. opini, konten yang disunting pengguna, posting anonim, dan media sosial yang memerlukan koroborasi.

FAQ Wolfsberg merekomendasikan untuk mempertimbangkan kelengkapan, akurasi, cakupan geografis, pengawasan editorial, independensi, koroborasi, sumber asli, dan konteks geopolitik. Klaim yang banyak diulang masih dapat berasal dari satu sumber yang lemah, jadi hitung pelaporan independen daripada sindikasi duplikat.

Penghapusan atau koreksi juga merupakan bukti. Sistem yang kuat dapat menunjukkan apakah suatu artikel berubah dan mengapa keputusan sebelumnya tetap masuk akal.

Positif palsu: dari mana asalnya

Positif palsu adalah kandidat yang seharusnya tidak menjadi temuan media negatif material. Penyebab umum meliputi:

• nama umum atau data pelanggan yang tidak lengkap;
• perbedaan transliterasi dan urutan token;
• subjek artikel yang disebutkan hanya secara insidental;
• kata kunci luas yang digunakan dalam konteks yang tidak terkait;
• artikel duplikat atau sindikasi;
• peristiwa di luar taksonomi kebijakan;
• tuduhan yang kemudian ditolak atau pelaporan yang dikoreksi;
• perusahaan yang dikacaukan dengan entitas bernama serupa;
• peristiwa basi yang berulang kali muncul sebagai baru.

Tidak setiap peringatan yang tidak relevan adalah kegagalan pencocokan. Beberapa adalah kegagalan resolusi entitas, beberapa kegagalan taksonomi, dan beberapa adalah kegagalan manajemen duplikat. Beri label penyebabnya agar penyesuaian mengatasi lapisan yang benar.

Cara mengurangi positif palsu tanpa menciptakan titik buta

Tingkatkan fitur identitas

Gunakan pengidentifikasi tambahan jika tersedia dan sah. Tanggal lahir, lokasi, perusahaan, atau pekerjaan dapat membedakan dua orang dengan nama yang sama. Data yang hilang harus menurunkan kepercayaan diri, bukan diam-diam menjadi tidak cocok.

Sesuaikan berdasarkan kategori risiko dan tahap peristiwa

Pisahkan istilah pelanggaran yang sangat relevan dari negativitas umum. Gunakan kosakata tahap untuk membedakan “diselidiki” dari “dihukum,” sambil mempertahankan kemungkinan bahwa peristiwa tahap awal masih bisa relevan.

Deduplikasi berdasarkan peristiwa, tidak hanya URL

Klusterkan artikel yang menjelaskan peristiwa dasar yang sama. Simpan sumber yang berbeda untuk koroborasi, tetapi arahkan satu unit tinjauan daripada dua puluh peringatan yang hampir identik.

Gunakan penekanan terkontrol

Keputusan kecocokan palsu dapat digunakan kembali hanya jika fakta identitas dan peristiwa tetap setara. Penekanan memerlukan aturan kedaluwarsa atau pembatalan untuk pengidentifikasi baru, peristiwa baru, kepemilikan yang berubah, atau sumber yang lebih kuat.

Jaga agar ketidakpastian tetap terlihat

Diskon otomatis hanya jika suatu aturan memiliki bukti pengecualian yang kuat. Tanggal lahir yang hilang bukanlah bukti ketidakcocokan. Arahkan kasus berisiko tinggi yang ambigu untuk ditinjau daripada memaksakan jawaban biner.

Umpankan hasil peninjau kembali ke penyesuaian

Tangkap apakah peringatan itu subjek yang salah, peristiwa yang tidak relevan, duplikat, sumber lemah, peristiwa basi, atau temuan material yang benar. Agregasikan alasan-alasan ini berdasarkan populasi, bahasa, sumber, aturan, dan ambang batas.

Penyesuaian dan pengukuran kinerja

Tidak ada satu metrik pun yang menjelaskan kualitas penyaringan. Lacak set yang seimbang:

Ukuran	Apa yang diungkapkan	Kegagalan jika digunakan sendiri
Tingkat kandidat	Pekerjaan yang dihasilkan per subjek yang disaring	Lebih rendah bisa berarti hasil yang lebih bersih atau risiko yang terlewatkan
Tingkat positif palsu	Bagian kandidat yang ditutup sebagai tidak relevan	Tergantung pada kebijakan tinjauan dan populasi uji
Daya ingat peristiwa yang relevan	Peristiwa relevan yang diketahui ditemukan	Membutuhkan set uji yang terawat dan representatif
Presisi	Bagian kandidat yang relevan	Dapat meningkat dengan mempersempit cakupan terlalu jauh
Tingkat duplikat	Artikel atau peristiwa berulang	Tidak mengukur cakupan yang terlewatkan
Waktu untuk triase	Responsivitas operasional	Tinjauan cepat masih bisa menjadi tinjauan yang buruk
Tingkat eskalasi dan pengesampingan	Kebijakan dan perilaku peninjau	Membutuhkan alasan dan pengambilan sampel kualitas
Cakupan sumber dan bahasa	Jangkauan di pasar yang diharapkan	Jumlah sumber tidak menunjukkan cakupan yang berguna

Buat set evaluasi berlabel dengan kecocokan yang dikonfirmasi, kecocokan palsu, alias, nama umum, beberapa skrip, peristiwa historis, koreksi, sumber lemah, kluster duplikat, dan peristiwa relevan yang diketahui. Segmentasikan hasil berdasarkan jenis pelanggan, geografi, bahasa, dan kategori risiko. Jalankan ulang sebelum dan sesudah perubahan material.

Hasil produksi juga memerlukan jaminan kualitas. Contoh peringatan yang ditutup, eskalasi, diskon otomatis, dan pengesampingan. Bandingkan peninjau untuk konsistensi dan lacak apakah peristiwa selanjutnya mengungkapkan kesalahan sebelumnya.

Kesalahan umum penyaringan media negatif

Memperlakukan tuduhan sebagai bukti

Pertahankan tahap peristiwa dan kata-kata sumber. Keputusan risiko dapat menanggapi ketidakpastian tanpa menyatakan kesalahan.

Mengasumsikan “tidak ada hasil” berarti “tidak ada risiko”

Cakupan media bervariasi berdasarkan negara, bahasa, kekayaan, profesi, dan kebebasan pers. Tidak adanya pelaporan bukanlah bukti positif.

Membeli database dan mengalihdayakan kebijakan

Data dan perangkat lunak dapat mengambil dan mengklasifikasikan kandidat. Organisasi masih mendefinisikan cakupan, ambang batas, tinjauan, perlakuan pelanggan, dan akuntabilitas.

Menyesuaikan hanya untuk mengurangi volume peringatan

Pengurangan kebisingan hanya berguna jika daya ingat peristiwa yang relevan tetap dapat diterima. Setiap perubahan aturan material memerlukan pengujian regresi.

Menyaring hanya pada saat orientasi

Peristiwa dan hubungan pelanggan berubah. Gunakan penyaringan ulang berkala atau berdasarkan peristiwa sesuai dengan risiko, pembaruan sumber, dan persyaratan yang berlaku.

Menyembunyikan sumber asli

Ringkasan mempercepat triase tetapi dapat menghilangkan peringatan, tanggal, atribusi, dan hasil selanjutnya. Peninjau memerlukan bukti sumber yang dapat dilacak.

Menolak secara otomatis kecocokan media negatif

Hasilnya mungkin menyangkut orang lain atau tuduhan yang tidak material. Terapkan proses keputusan yang diatur dan berikan tinjauan atau ganti rugi yang sesuai.

Daftar periksa operasional

Sebelum peluncuran atau perubahan material, konfirmasikan bahwa:

• populasi yang disaring, kategori risiko, tahap peristiwa, dan tinjauan masa lalu didokumentasikan;
• inklusi sumber mempertimbangkan otoritas, kontrol editorial, geografi, bahasa, dan koreksi;
• data identitas pelanggan dinormalisasi tanpa menghapus skrip asli;
• aturan pencocokan, pengelompokan peristiwa, terjemahan, dan penekanan diatur versinya;
• peninjau dapat membedakan kecocokan subjek, kredibilitas sumber, relevansi peristiwa, dan hasil kebijakan;
• setiap peringatan menyimpan sumber, tanggal, kategori, tahap, alasan, dan keputusan;
• positif palsu diberi label berdasarkan penyebab dan memberi makan proses penyesuaian yang terkontrol;
• uji daya ingat dan presisi representatif berjalan sebelum rilis;
• penyaringan berkelanjutan membedakan peristiwa baru dari pelaporan yang sebelumnya diselesaikan;
• privasi, retensi, akses, ganti rugi, jaminan kualitas, dan tata kelola perubahan memiliki pemilik.

Menggunakan Didit untuk penyaringan media negatif

Penyaringan AML Didit dapat digabungkan dengan jalur bersyarat di Orkestrator Alur Kerja dan kontrol aktivitas pelanggan melalui Pemantauan Transaksi. Harga Penyaringan AML yang dipublikasikan adalah $0,20, dan Pemantauan AML Berkelanjutan adalah $0,07 per pengguna per tahun.

Tarif modul saat ini tercantum di halaman harga. Bukti penyaringan harus memberi makan kebijakan risiko pelanggan, tinjauan, dan pemantauan organisasi; itu tidak menggantikan penilaian sumber, resolusi kecocokan, investigasi, atau penilaian regulasi.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apakah penyaringan media negatif disyaratkan oleh FATF?

FATF mensyaratkan uji tuntas pelanggan berbasis risiko dan kontrol berkelanjutan, dan panduannya mengakui internet, media, dan sumber eksternal lainnya sebagai berguna. Ini tidak memaksakan persyaratan universal untuk membeli database atau menjalankan pencarian media yang identik pada setiap pelanggan.

Apakah media negatif sama dengan catatan kriminal?

Tidak. Media dapat melaporkan tuduhan, investigasi, tuntutan, litigasi, penegakan hukum, vonis, pembebasan, atau koreksi. Peninjau harus mempertahankan tahap peristiwa dan menilai kualitas sumber.

Apakah kecocokan media negatif berarti pelanggan harus ditolak?

Tidak. Pertama-tama tetapkan kecocokan subjek, lalu nilai relevansi, kredibilitas, keparahan, aktualitas, dan konteks pelanggan di bawah kebijakan dan hukum yang berlaku.

Siapa yang harus disaring?

Lingkup berbasis risiko dapat mencakup pelanggan, pemilik manfaat, pengontrol, direktur, perwakilan, pihak lawan, atau pihak terkait lainnya. Organisasi harus mendokumentasikan mengapa setiap populasi disertakan.

Seberapa sering penyaringan harus dilakukan?

Tidak ada frekuensi universal. Penyaringan dapat terjadi pada saat orientasi, tinjauan berkala, pembaruan sumber, atau peristiwa pelanggan material, dengan kedalaman atau frekuensi yang lebih besar di mana risiko membenarkannya.

Bagaimana tim dapat mengurangi positif palsu?

Tingkatkan data identitas, persempit kategori risiko, bedakan tahap peristiwa, kelompokkan pelaporan duplikat, terapkan penekanan berbasis bukti, dan gunakan hasil peninjau untuk menyesuaikan aturan terhadap set uji berlabel.

Bisakah kecerdasan buatan membuat keputusan akhir?

Ini dapat membantu mengambil, menerjemahkan, mengelompokkan, meringkas, dan memprioritaskan konten. Proses yang diatur harus tetap menyimpan sumber, mengungkapkan ketidakpastian, dan menetapkan keputusan pelanggan dan regulasi kepada orang yang bertanggung jawab.

Referensi utama

• Rekomendasi FATF
• Panduan FATF tentang Orang yang Terpapar Secara Politik
• Directive (EU) 2015/849
• Regulation (EU) 2024/1624
• FAQ Penyaringan Berita Negatif Wolfsberg Group

Penyaringan media negatif berfungsi ketika mengubah informasi publik yang tidak pasti menjadi bukti risiko yang dapat dilacak dan proporsional. Definisikan peristiwa yang penting, selesaikan subjek yang tepat, simpan sumber dan tahapnya, ukur peristiwa yang terlewatkan dan beban tinjauan, dan simpan keputusan akhir dalam proses risiko pelanggan yang diatur.