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检测不良媒体的威胁

要打破噪音,需要对不良新闻进行分类

根据特定需求,接收任何国家语言的媒体上关于负面新闻的信息。

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Accurate Adverse Media Screening

概述:

不利媒体或负面新闻是指在新闻、出版物和其他公共来源中发现的有关个人或实体的不利信息。它通常包括与金融犯罪、腐败、洗钱、制裁风险和其他非法活动有关的指控或已确认的报告。

获得可靠的不良媒体对于识别入职和持续监控期间的潜在风险至关重要。负面新闻筛选可帮助组织做出明智的反洗钱决策并遵守监管​​要求。

我们理解你的斗争

关于负面新闻数据操作的挑战

由于缺乏可靠的分析,完全依赖关键词和最低限度的语言支持、定制选项,传统的负面新闻过滤解决方案已经过时,合规人员浪费时间过滤假阳性。

Searching for adverse information

是什么让我们与众不同

使用情感分析来管理负面新闻,以尽量减少假阳性结果

在新闻以空前速度传播的时代,追踪AML风险可能会非常昂贵。AML Watcher消除所有噪音,提供关于全球负面新闻的可靠结构性洞察,使您能够自信且有效地进行筛选。

News resources

持续监控本地和全球新闻来源,或添加自定义来源

用于全面风险分析的情感评分

Transliterations in 80+ Languages

翻译成80多种语言,为您提供全球保护

Highly Developed LLMs

拥有400多种风险类别的高级LLM,准确标记上下文

持续监控媒体上的负面新闻

  • 请设置30天、90天、365天或自定义时间段。
  • 请设置每周、每两周、每月、每季度、每半年或每年的频率。
  • 自动化实时监控和识别新风险,无需手动操作。
  • 快速响应风险档案的变化,始终走在前面。
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使用TruRisk,立即识别来自负面媒体的实际风险

TruRisk

TruRisk分析来自媒体的负面影响,将重要风险与噪声分离。这样,团队可以专注于实际威胁,而不是无关的新闻。利用上下文信号和识别的风险条件,TruRisk在几秒钟内突出显示重要的负面媒体。

  • 覆盖超过50,000个负面媒体来源
  • 快速准确地识别相关个人
  • 过滤无关新闻,尽量减少误报
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请尝试我们的影响力

我们的情感分析如何帮助您?

  • 利用我们先进的LLM检测上下文,尽量减少假阳性结果。
  • 通过情感分析减轻MLRO的疲劳。
  • 使用结构化报告将负面媒体检查的时间缩短到几秒钟。
  • 通过访问本地新闻来源获得准确的结果。
sentiment analysis

为什么我们是完美的选择?

  • local media sources icon

    为了更准确的搜索,您可以选择并添加本地新闻来源。

  • Fewer false positive

    通过选择与您的实体语言相符的准确配置文件,可以减少误报。

  • sentiment based scale

    每个新闻项目基于情感的评估,使得更好的决策成为可能。

  • sentiment analysis

    我们的多渠道情感分析使您无需其他工具来识别新闻的本质。

  • AML Watcher integration

    通过将AML观察者顺利集成到系统中,您可以一键分析实体。

我们提供支持的地方

过滤负面新闻不仅仅是搜索

负面新闻筛选不仅仅是搜索。 AML Watcher 使用先进的法学硕士驱动的智能来切断全球和本地来源,过滤噪音以显示相关风险信号。这确保了精确、实时的洞察,从而做出更强有力的反洗钱决策。

Add Custom Adverse Media Sources Image

添加自定义负面新闻来源

将您的研究与我们的自定义来源功能相匹配,选择适合您业务的来源。

詳細を学ぶ Custom Search Profiles Arrow Image
Ongoing Monitorin

持续监控

确保实时检测您所寻找的实体的负面新闻。

詳細を学ぶ Secondary Sanctions Arrow Image

自定义风险点

リスクパラメータを次に基づいて調整する:

  • 地理区域
  • 实体类别
  • 犯罪记录
  • 規制遵守
了解更多细节 Crypto Screening CTA image
Custom risk scoring image

我们正在考虑如何将您的研究从媒体的负面报道转变为公园散步的方式

Effortless Reporting

我们对数据进行分组,以实现更好的过滤

我们使用合成技术整合非结构化数据,以确保对潜在风险的全面视角

Effortless Reporting

我们使用音素搜索来实现更高的准确性。

我们的算法使用音素逻辑来找到最可靠的结果,并避免虚假的负面结果

Effortless Reporting

我们提供友好的体验

我们简化了负面情感指标的分析,使其与数字比较一样简单

Effortless Reporting

我们提供自然语言处理服务

我们将句子分割为n-gram,并对名词进行分组,以从非结构化文本中提取主题和方面

依赖像谷歌这样的单一来源来发布不良媒体是危险的。我们需要教育团队使用多个可靠的来源来确保信息准确可靠。

Mark Bin
吉里什·马利亚 合规教练

通过不良媒体筛查解决方案突破噪音

听取我们的专家关于不良媒体监测的意见

通过不良媒体筛查突破噪音

获取来自任何语言、任何国家的精确不良媒体情报,并根据您的特定需求进行定制。

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负面新闻追踪不再是选择,而是必要。

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探索我们的负面新闻过滤机制

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使您的负面媒体分类更加清晰

从今天开始切换到AML Watcher,减少当前AML成本50% - 无需提问。

  • 找到适合您业务的产品组合和定价策略
  • 审核当前供应商,降低迁移风险
  • 快速回答您的问题,获得深刻见解。提供定制选项以调整您的解决方案。

常见问题

常见问题

不良媒体包括在公共来源中发现的有关个人或组织的负面信息。它可能以新闻文章的形式出现,涉及犯罪活动、欺诈、洗钱、违反制裁、腐败、监管行动、诉讼、调查以及与反洗钱筛查相关的其他声誉风险。

Adverse media solutions are essential for industries regulated under AML requirements. This includes banking, financial services, insurance, fintech, payments, and cryptocurrency platforms. These sectors use adverse media screening to identify financial crime risks and support AML compliance and due diligence processes.

在反洗钱背景下,不良媒体是风险评估的关键部分。它是指发现的有关客户或关联方的任何负面信息,表明参与金融犯罪的风险较高。不良媒体的存在可能会导致进一步的调查和审查。

不良媒体检查是对特定个人或实体进行的搜索,以确定是否存在与其相关的负面新闻或信息。这是更广泛的不良媒体筛选流程的实际应用,可以在客户生命周期的不同阶段执行,例如在入职期间或触发事件发生时。

制裁/观察名单中未记录的内容可能存在于不利媒体中。因此,建议使用我们的不良媒体筛查解决方案来提前发现风险。通过先进的情绪分析,金融机构可以遵守合规性并防止洗钱。

负面一词结合了与个人、组织或实体相关的不利新闻的更重要方面。虽然与不良媒体同义,但两者有很大不同,因为不良媒体结合了与犯罪活动、金融违规、诉讼和违反监管行为有关的负面信息。

不良媒体筛选人工智能是利用人工智能在不良媒体筛选系统中预定义数据源之外的网络上查找负面新闻。它扫描全球和本地在线内容,以检测潜在的风险信号,例如欺诈、制裁风险和其他与反洗钱相关的问题。

我们提供多种服务。

结合不利手段筛查和其他筛查解决方案,实现详细的AML筛查。

制裁筛选

从我们精心创建的包含 215 多种制裁制度的数据库中获取最新数据,涵盖 80 多种语言,以满足您的特定需求。

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暴露后预防筛查

使用我们的专有数据库筛选政治公众人物,该数据库来自覆盖 235 个以上国家和州的 100,000 多个数据源,并且独家提供本地政治公众人物筛选服务。

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监视列表筛选

获取来自 235 个国家和州的犯罪分子、逃犯、警告名单、执法等方面的最新本地和全球数据。

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国际泄密数据库

在几秒钟内以任何语言从数百万个国际泄漏数据点中筛选客户,以进行彻底的风险评估。

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