Model AML Dua Skor: Skor Kecocokan vs Skor Risiko (ID)

Sebagian besar alat penyaringan AML menggabungkan dua pertanyaan yang sama sekali berbeda menjadi satu angka. Apakah kecocokan daftar pantauan ini benar-benar pelanggan saya? dan seberapa berbahayakah pelanggan ini? dicampur menjadi satu "skor risiko," dan hasilnya adalah antrean yang penuh dengan nama yang sama di samping kecocokan sanksi yang asli, semuanya terlihat sama bagi analis yang mengerjakannya.

Mesin Penyaringan AML Didit menolak untuk membuat kesalahan itu. Mesin ini menjalankan model dua skor: Skor Kecocokan yang mengukur keyakinan identitas, dan Skor Risiko yang mengukur risiko entitas. Keduanya dihitung dan diberi ambang batas secara independen, yang merupakan pengungkit terbesar yang Anda miliki untuk mengurangi positif palsu tanpa melewatkan kecocokan yang sebenarnya. Posting ini menjelaskan dengan tepat cara kerja setiap skor.

Poin-poin penting

• Skor Kecocokan (0–100) menjawab apakah ini benar-benar orang yang sama? — kesamaan nama, tanggal lahir, dan negara, diberi bobot dan dapat dikonfigurasi.
• Skor Risiko (0–100) menjawab seberapa berisiko entitas yang dikonfirmasi? — kategori, risiko negara, dan catatan kriminal.
• Keduanya independen. Kecocokan nama yang sempurna dengan catatan berisiko rendah dan kecocokan yang lemah dengan entitas yang dikenai sanksi diperlakukan sebagai situasi yang berbeda.
• Bobot dan ambang batas yang dapat dikonfigurasi memungkinkan Anda menyetel sesuai selera risiko Anda sendiri; bobot kecocokan harus berjumlah 100.
• Kecocokan nomor dokumen adalah "Kunci Emas" — ini mengesampingkan Skor Kecocokan hingga 100%.
• Kedua skor tersedia pada panggilan POST /v3/aml/ yang berdiri sendiri dan di dalam alur kerja verifikasi Didit, dengan harga $0,20 per pemeriksaan.

Apa itu kedua skor tersebut

Ketika Anda menyaring subjek, mesin akan menampilkan setiap profil daftar pantauan yang mungkin cocok. Untuk setiap profil, mesin menghitung dua hal.

Skor Kecocokan adalah tentang identitas. Berdasarkan nama, tanggal lahir, dan negara yang Anda kirimkan, seberapa yakin mesin bahwa catatan daftar pantauan ini menggambarkan orang yang sama? Skor 96 berarti "hampir pasti individu yang sama"; skor 40 berarti "berbagi nama, mungkin kebetulan."

Skor Risiko adalah tentang entitas itu sendiri, dengan asumsi kecocokan itu nyata. PEP yang dikonfirmasi dengan media yang merugikan di yurisdiksi berisiko tinggi mendapat skor tinggi; entri daftar regulasi yang dikonfirmasi tetapi kecil mendapat skor rendah. Skor Risiko tidak pernah menanyakan apakah kecocokan itu benar — itu adalah tugas Skor Kecocokan — ia menanyakan seberapa besar Anda harus khawatir jika itu benar.

Mengapa itu penting

Alasan pemisahan ini penting adalah operasional, dan itu terlihat langsung pada beban kerja analis. Bayangkan menyaring pelanggan bernama "Maria Gonzalez." Di antara 1.300+ daftar, akan ada banyak orang dengan nama itu, beberapa di antaranya membawa risiko nyata. Jika Anda memiliki satu skor campuran, setiap catatan tersebut akan masuk ke dalam peninjauan yang terlihat sama pentingnya, dan analis Anda akan menghabiskan waktu berjam-jam untuk menolak nama yang sama.

Dengan dua skor, mesin dapat secara diam-diam menandai kecocokan identitas yang lemah sebagai False Positive sebelum mereka mencapai manusia, terlepas dari seberapa berisiko catatan tersebut — karena jika itu bukan pelanggan Anda, risikonya tidak relevan. Hanya catatan yang melewati batas identitas yang dievaluasi untuk risiko dan diarahkan untuk ditinjau. Hasilnya adalah antrean peninjauan yang kecil, relevan, dan dapat dipertahankan.

Detail teknis

Kedua skor kembali pada respons /v3/aml/ yang sama. Panggilan yang berdiri sendiri:

curl -X POST https://verification.didit.me/v3/aml/ \
  -H "x-api-key: $DIDIT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "first_name": "Maria",
    "last_name": "Gonzalez",
    "date_of_birth": "1984-03-12",
    "country": "ES",
    "document_number": "X1234567Z"
  }'

Setiap profil yang ditampilkan membawa Skor Kecocokan dan status peninjauannya sendiri; penyaringan secara keseluruhan membawa Skor Risiko dan status keseluruhan:

{
  "aml_status": "In Review",
  "risk_score": 71,
  "matches": [
    { "profile_id": "prf_5a91c2", "match_score": 96, "match_status": "Unreviewed", "categories": ["PEP 2"] },
    { "profile_id": "prf_77b0e1", "match_score": 48, "match_status": "False Positive", "categories": ["Adverse Media"] }
  ]
}

Cara Skor Kecocokan dibangun

Skor Kecocokan adalah campuran sinyal identitas yang diberi bobot. Standarnya:

Sinyal	Bobot default
Kesamaan nama	60%
Tanggal lahir	25%
Negara	15%

Bobotnya dapat dikonfigurasi dan harus berjumlah 100 — jika Anda meningkatkan kesamaan nama, Anda menurunkan sesuatu yang lain. Ambang batas keputusan default adalah 93: profil dengan skor di bawah 93 secara otomatis diatur ke False Positive; profil pada atau di atas 93 menjadi Unreviewed dan menunggu analis.

Kunci Emas. Jika Anda memberikan document_number dan itu cocok dengan catatan daftar pantauan, Skor Kecocokan akan diganti menjadi 100% secara langsung. Kecocokan nomor dokumen adalah sinyal identitas terkuat yang mungkin, sehingga memperpendek campuran berbobot — tidak ada ambiguitas tentang apakah itu orang yang sama.

Cara Skor Risiko dibangun

Skor Risiko adalah campuran sinyal risiko yang diberi bobot. Standarnya:

Sinyal	Bobot default
Kategori (sanksi, tingkat PEP, media yang merugikan, dll.)	50%
Risiko negara	30%
Catatan kriminal	20%

Ini mendorong status AML keseluruhan melalui dua ambang batas. Secara default ambang batas persetujuan adalah 80 dan ambang batas peninjauan adalah 100:

Skor Risiko	Status
Di bawah 80	Approved
80 hingga 100	In Review
Di atas 100	Declined

Harga. $0,20 per pemeriksaan — evaluasi dua skor sudah termasuk, bukan tambahan.

Status peninjauan yang dikerjakan analis

Setelah profil ditampilkan, ia bergerak melalui serangkaian status peninjauan yang kecil dan dapat diaudit:

• False Positive — bukan pelanggan Anda (sering diatur secara otomatis ketika Skor Kecocokan di bawah ambang batas).
• Unreviewed — melewati ambang batas kecocokan, menunggu keputusan manusia.
• Confirmed Match — analis memverifikasi bahwa itu adalah pelanggan Anda.
• Inconclusive — bukti benar-benar ambigu dan kasus ditangguhkan.

Ini adalah jejak kertas. Ketika regulator bertanya mengapa Anda meng-onboarding seseorang yang memiliki nama yang sama dengan individu yang dikenai sanksi, "Skor Kecocokan adalah 41, di bawah ambang batas 93 kami, diklasifikasikan otomatis False Positive" adalah jawaban yang lengkap dan dapat dipertahankan.

Kasus penggunaan

• Fintech. Pertahankan onboarding yang cepat dengan menekan otomatis kecocokan dengan keyakinan rendah tanpa pernah kurang menyaring yang berisiko tinggi.
• Crypto / Web3. Gunakan Kunci Emas nomor dokumen untuk alur KYC dengan jaminan tinggi sehingga identitas yang dikonfirmasi melewati tebakan nama yang sama.
• Pinjaman. Tetapkan ambang batas peninjauan Skor Risiko yang konservatif untuk peminjam dan penjamin di mana kerugian dari PEP yang terlewatkan sangat besar.
• Pasar. Kurangi beban peninjauan manual pada onboarding penjual bervolume tinggi dengan menyetel bobot Skor Kecocokan ke populasi Anda.
• iGaming. Dokumentasikan ambang batas dan bobot yang tepat yang Anda jalankan untuk setiap regulator, karena kedua skor dan konfigurasinya dapat diaudit.

Cara berintegrasi dengan Didit

1. Tambahkan penyaringan sebagai langkah alur kerja atau panggil POST /v3/aml/ secara langsung.
2. Atur bobot Anda untuk Skor Kecocokan (berjumlah 100) dan Skor Risiko di Konsol.
3. Atur ambang batas Anda — ambang batas kecocokan (default 93) dan ambang batas persetujuan/peninjauan (default 80/100).
4. Berikan nomor dokumen di mana pun Anda memilikinya untuk memicu pengesampingan Kunci Emas.
5. Kerjakan antrean Unreviewed dan biarkan keputusan Approved/Declined mengalir ke logika onboarding Anda.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apa perbedaan antara Skor Kecocokan dan Skor Risiko?

Skor Kecocokan mengukur apakah kecocokan daftar pantauan benar-benar pelanggan Anda (keyakinan identitas). Skor Risiko mengukur seberapa berbahaya entitas tersebut jika kecocokan itu nyata. Keduanya dihitung dan diberi ambang batas secara independen.

Berapa bobot defaultnya?

Skor Kecocokan: nama 60%, tanggal lahir 25%, negara 15% (harus berjumlah 100). Skor Risiko: kategori 50%, risiko negara 30%, catatan kriminal 20%. Semua dapat dikonfigurasi di Konsol.

Apa itu Kunci Emas?

Jika Anda memberikan nomor dokumen dan itu cocok dengan catatan daftar pantauan, Skor Kecocokan diganti menjadi 100% — kecocokan nomor dokumen diperlakukan sebagai bukti identitas definitif.

Apa yang terjadi di bawah ambang batas kecocokan?

Profil dengan skor di bawah ambang batas kecocokan (default 93) secara otomatis diatur ke False Positive, sehingga tidak pernah mencapai analis terlepas dari seberapa berisiko catatan tersebut.

Bagaimana Skor Risiko menjadi keputusan?

Di bawah ambang batas persetujuan (default 80) statusnya adalah Approved; antara persetujuan dan peninjauan (80–100) statusnya adalah In Review; di atas ambang batas peninjauan (default 100) statusnya adalah Declined.

Siap untuk memulai?

Baca ikhtisar Penyaringan AML di dokumen, lihat model dalam konteks di halaman produk Penyaringan AML, dan periksa harga transparan per pemeriksaan di halaman harga. Ketika Anda siap, mulai gratis — 500 pemeriksaan KYC gratis setiap bulan, dengan penyaringan AML seharga $0,20 per pemeriksaan.