本番環境で
メディア照合で
世界のニュース
世界数千のニュース・メディア情報源
金融犯罪
不正、腐敗、組織犯罪に関する報道
リスク分類
検出結果を分類し、理由も記事とともに表示
誤検知の低減
関連度、しきい値、日付フィルタ
継続モニタリング
オンボーディング後の新着報道を検出
証跡の保存
情報源、日付、判断を記録
すべての
不正、腐敗、組織犯罪などのテーマ別に整理されるため、記事を開く前にリスクの種類が分かります。
- 不正と腐敗
- 組織犯罪
- 情報源と日付を表示
サンプルのネガティブ情報の結果です。情報源、日付、リスクタグ付きの記事カードを表示し、1件は関連ありと表示されています。
偶然の
関連度スコア、名義の特定、貴社が設定する一致しきい値と日付フィルタが、同名の別人から顧客を切り分けます。
- 関連度スコア
- 名義の特定
- しきい値と日付フィルタ
サンプルのマッチング結果です。名前の表記ゆれをしきい値で評価し、弱い一致は除外されています。
一致した
単一スキャン、バッチ結果、APIのいずれでも、一致した個人・法人プロフィールについて質問できます。説明するのはAIで、判断は貴社チームが行います。
- 組織ごとに有効化
- 単一・バッチ・API
- 説明のみで、判断はしない
一致したプロフィールについて質問に答える、サンプルのAI分析パネルです。
オンボーディング
モニタリング対象の名義は毎日再確認されるため、取引期間中に公開されたネガティブ情報を見逃さず、レビューに回します。
- 毎日の再スクリーニング
- 新着報道のアラート
- 更新時の全件再確認
サンプルのモニタリング履歴です。毎日の再スクリーニングと、新しいリスト掲載によるアラート1件を表示しています。
名前から、
顧客と同名の報道の大半は他人に関するものです。各段階で、アナリストへ届く前に削り落とします。
- 人の判断
範囲の
設定 リスク分類、日付、名前の一致水準を貴社側で決めます。
- 自動処理
メディア照合
氏名を数千の報道源に対して短時間で確認します。
- 自動処理
分類
関連度で採点し、不正・腐敗・犯罪などのテーマ別に整理します。
- 人の判断
レビューと
判断 一致・不明・不一致と、記事や掲載日を記録します。
- 自動処理
継続監視
モニタリング名義は毎日再確認され、新着報道が加わります。
数千の
- 1,000+
- スクリーニング対象の世界のウォッチリスト
- <1s
- 平均スクリーニング応答時間
- 24h
- ウォッチリストの更新サイクル
- 195
- 対応国数
セキュリティ
ISO/IEC 27001:2022
ISO/IEC 27701:2019
GDPR
DORA
オンボーディング
Webアプリ
制裁・PEP照合と並べてメディアチェックを実行
バッチアップロード
CSVまたはXMLファイル。事前確認の警告付き
REST API
自社システム内でメディア結果を取得
POST /api/v3/member-scans/single
{
"firstName": "Taro",
"lastName": "Yamada",
"dob": "1968-02-03",
"includeAdvancedMedia": true
}
200 OK
{
"scanId": "scan_3a91f",
"matchedNumber": 2
}
よくあるご質問
日本では、なぜネガティブ情報が重要ですか。
不正は日本における犯罪収益の主要な発生源です。金融庁は、2025年のインターネット・電話詐欺の被害額が3,257億円だったと報告し、暗号資産、ステーブルコイン、オンラインカジノを企業が追跡すべき新たなリスクとして挙げています。
どのような情報源と言語に対応していますか。
情報源と言語の対応範囲は異なります。レビューで必要となる日本のメディアと海外メディアについて、利用可能な範囲は担当者までお問い合わせください。
結果はどうレビューし、どう記録しますか。
各結果はリスク別に分類され、担当者の結論、理由、根拠となる記事が案件とともに保存されるため、後から判断を説明できます。
オンボーディング後も報道の確認は続きますか。
続きます。利用中としてモニタリングリストに登録した名義は毎日再確認され、関係する新着報道は定期レビューを待たずにレビューへ回されます。保留や削除をした名義は対象から外れます。
グローバルのネガティブ情報ページと何が違うのですか。
製品は同じです。このページは、日本の組織への適用、すなわち不正に起因するリスクの状況、日本語の氏名の扱い、レビューの証跡を取り上げています。グローバルのページは、すべての市場に向けた製品の説明です。