总览 - World-Check One 是 LSEG 提供的筛查平台，整合了专门设计的筛查软件和专有的 World-Check 数据，旨在简化并加快尽职调查流程 [1] - 该平台帮助金融机构、受监管的非银行部门和公司遵守 KYC、反洗钱、打击恐怖主义融资等法规 [3] - 通过融合全球情报、人类专业知识与前沿技术，帮助识别隐藏的金融系统风险 [3] 选择 LSEG World-Check One 的理由 - 支持尽职调查需求，打击金融犯罪、贿赂和腐败行为 [4] - 新一代自动筛查软件可针对性进行 KYC 验证和第三方筛查 [4] - 简化反洗钱 (AML) 和打击恐怖主义融资 (CFT) 的监管合规工作 [4] - 提供强大的定制功能和控制措施，简化筛查流程并为团队节省时间 [4] 特色与优势 - 次级匹配功能借助多个辅助标识符和可配置的名称匹配算法，将误报率降至最低 [6] - 高级 KYC 筛查支持 API 集成，简化现有工作流并识别隐性制裁关键词 [8] - 零足迹筛查功能可在筛查过程中关闭系统跟踪，确保不留永久记录 [12] 使用数据的方式 - 数据包 (Data File) 可将 World-Check 数据集成到第三方或专有工作流程解决方案中，用于客户尽职调查和支付筛查 [10] - API 可将数据、匹配能力和高级特性集成到现有工作流和内部系统中，简化开户审核和 KYC 流程 [11] 更多相关产品 - 提供法律声明和版权信息，强调内容的参考性质 [13][15] - 欢迎点击 "阅读原文" 了解更多资讯 [16]

总览 - World-Check One 是一个筛查平台，旨在简化并加快尽职调查流程，使补救措施更快速、更智能 [1] - 该平台结合了专门设计的筛查软件与专有的 World-Check 数据，帮助金融机构和公司遵守 KYC、反洗钱、打击恐怖主义融资等法规 [3] - 25年来，World-Check 数据库始终提供准确可靠的信息，帮助企业和组织应对风险挑战 [3] 选择 LSEG World-Check One 的理由 - 平台支持尽职调查需求，帮助打击金融犯罪、贿赂和腐败行为 [4] - 与 LSEG World-Check 数据配合使用，可进行有针对性的 KYC 验证和第三方筛查 [4] - 简化反洗钱 (AML) 和打击恐怖主义融资 (CFT) 方面的监管合规工作，并对政治敏感人物 (PEP)、高风险个人和实体进行筛查和监测 [4] - 提供强大的定制功能和控制措施，简化筛查流程，并为单个用户或大型团队节省时间 [4] 特色与优势 - 次级匹配功能借助多个辅助标识符和可配置的名称匹配算法，将误报率降至最低 [6] - 高级 KYC 筛查功能支持 API 集成，简化流程并识别隐性制裁关键词 [8] - 零足迹筛查功能允许关闭系统跟踪、持续筛查和审计追踪，确保不留永久记录 [12] 使用我们数据的更多方式 - 数据包 (Data File) 可将 World-Check 数据集成到第三方或专有工作流程解决方案中，用于客户尽职调查和支付筛查 [10] - 平台支持将数据和高级特性集成到现有工作流和内部系统中，简化开户审核、KYC 和第三方风险尽职调查流程 [11] 产品展示 - 平台提供案例管理功能，支持批量操作、状态报告和管理工具 [7] - 身份检查功能可筛选匹配结果，并提供详细的个案信息，如姓名、性别、出生日期和国家位置 [7] - 案例管理器支持筛选和导出功能，帮助用户快速处理筛查结果 [9]

数据在金融行业的重要性 - 数字数据已成为全球经济金融体系的命脉，缺乏精准和可信的数据将导致整个经济体面临潜在风险 [1] - 伦敦证券交易所集团(LSEG)每天向190个市场的客户提供约3000亿条数据消息，包括每秒730万个价格更新 [1] - 自2019年以来，客户对数据需求的年均增长率约为40% [1] AI对金融行业的影响 - AI正在重塑金融行业格局，提升生产力、效率和决策质量，并改善客户体验 [1] - 生成式人工智能(GenAI)通过处理大规模非结构化数据为金融行业带来新机遇，但前提是拥有值得信赖且合规的数据 [2] - 不良数据会增加AI幻觉、模型漂移和无意偏见的风险 [1] 数据完整性与质量 - 数据的价值不仅体现在数量，更在于其完整性和可信度，不准确的数据会导致不可靠的结果 [2] - 数据供应商需精心筛选与验证数据集确保"GPT就绪"，市场对此需求日益增加 [2] - 数据的透明度、安全性与完整性对合规、客户信赖和AI有效部署至关重要 [2][5] 数字权益管理 - 客户期望解决方案能够明确界定LLM中数据源的可用性、规范AI政策责任、防范知识产权侵权 [4] - 需要建立更严格的知识产权与数字权益管理框架 [9] - 金融数据的"水印"技术在实际应用中体现数据来源的可追踪性 [5] 行业协作与监管 - 行业间的广泛协作、标准化"数据信任"概念和构建互操作性监管框架是关键 [2][6] - 欧盟的《人工智能法案》与《数字运营韧性法案》为金融服务领域构筑安全防线 [7] - 美国NIST发布的《人工智能风险管理框架》帮助企业评估和管理AI系统及数据风险 [7] 未来挑战与方向 - 政策制定者需确保法规具备灵活性，与其他司法管辖区协同，同时贴合未来AI应用场景 [10][11] - 行业需追求最高透明度，确保客户洞悉数据集内容、所有权归属及使用授权详情 [7] - 高质量数据的流通需要更强的标准化、协调以及稳定的监管环境 [6] LSEG的业务概述 - LSEG是全球领先的金融市场基础设施提供商，服务170多个国家的40,000多名客户 [13] - 主营业务包括数据与分析、富时罗素指数、伦敦证券交易所、外汇、风险情报和交易后业务 [15][16][17][18][19][20] - 公司拥有三个多世纪的丰富经验和创新技术，团队来自60多个国家的25,000名人才 [13]