<b>Sanctions screening ломается не на санкциях, а на грязных данных и слабых правилах</b>

<b>Sanctions screening ломается не на санкциях, а на грязных данных и слабых правилах</b>

Если screening срабатывает «на всё подряд», команда быстро уходит в ручные разборы, а реальные риски теряются в шуме. Если же пороги слишком мягкие, в kyc-процессе остаются обходные сценарии и токсичные связи.

Что обычно проверяют перед запуском:
• транслитерации и альтернативные написания имени;
• совпадения по стране, городу, дате рождения и документам;
• связи по бенефициарам, адресам и устройствам;
• совпадения с high-risk jurisdictions, но без слепого бан-логики.

Отдельно важны false positives: их нужно не только считать, но и объяснять. Если analyst не понимает, почему алерт возник, он не сможет быстро отличить мусорный матч от реального риска. Для anti_fraud это особенно критично: screening без контекста часто конфликтует с chargebacks-сигналами и даёт ложную уверенность.

Хорошая схема — разделять причины алерта, уровень уверенности и действие: пропуск, усиленная проверка, ручной review, отказ. Тогда AML и sanctions_screening работают как фильтр, а не как хаотичный стоп-кран.