상대방 유효성 검증(Counterparty Validation) - 분석기법

[일반적인 분석 테스트 | 상대방 유효성 검증(Counterparty Validation)]

감시 목록(Watch lists)에 있는 상대방과 거래할 경우 리스크는 높습니다.

GSA SAM(미국 조달청의 통합 계약관리 시스템) 목록에는 연방정부를 상대로 사기(fraud)를 저지른 사람들과 조직들이 포함되어 있습니다.

OFAC (미국 재무부 해외재산관리국) 목록은 테러를 저질렀거나 의심되는 당사자로 구성되어 있습니다.

그리고 전 세계적으로 고려해야 할 많은 감시 목록(watchlists)이 있습니다.

상대방(직원, 고객, 공급업체 및 계약자)을 이러한 목록과 비교할 수 있는 여러 방법이 있습니다.

상대방 유효성 검증(Counterparty Validation)

정규화된 이름 및 주소(Normalized Names and Addresses)

SortNormalize function(함수)을 사용하여 상대방의 이름, 주소, 감시 목록(watch list) 모집단(population)을 표준화(standardize)할 수 있습니다.

그런 다음, many-to-many Join 을 사용하여 일치(match) 항목을 식별합니다.

서로 1 문자(character) 내에 있는 일치(match) 항목에 대해 Join 에서 filter 를 지정하여 fuzzy search 범위를 통합할 수 있습니다.

Difference(Vendor_Name, OFAC_Name) <=1

일치하는 단어 비율(Percent of Word Matches)

정규화된(Normalized) 이름과 주소는 script 를 사용하여 개별 단어로 구문 분석할 수 있습니다.

일치하는 Matching word score(단어 점수)는 두 쌍의 이름 또는 주소 간에 일치하는 단어의 %를 표시하도록 계산할 수 있습니다.

이 세분화 단계(level)을 통해 가장 높은 일치율(% matches) 항목의 결과를 먼저 신속하게 정렬하여 검토할 수 있습니다.

Counterparty vaidation.jpg