Adverse Media Screening (AMS)

Sammenfatning

Adverse Media Screening (AMS) er en central komponent i Strises compliance-platform, som automatisk scanner og klassificerer nyhedsartikler og mediekilder for at identificere potentielle risikoindikatorer forbundet med virksomheder og personer. AMS kombinerer dataindlæsning i stor skala, NLP-drevet klassificering og AI-drevet opsummering for at levere handlingsorienteret indsigt i negativ medieomtale.

Automatisering og overvågning

AMS kører kontinuerligt som en del af Strises overvågningspipeline. Når der registreres ny negativ medieomtale for entiteter i din portefølje, genereres der automatisk advarsler – hvilket muliggør hændelsesbaseret compliance uden manuelle mediesøgninger.

Sådan fungerer det

AMS fungerer via en femtrins-pipeline:

1. Dataindsamling

Strise indlæser dagligt cirka 3 millioner nyhedsartikler fra Opoint, en global udbyder af medieovervågning. Disse artikler dækker tusindvis af kilder på tværs af flere sprog og geografiske områder.

Opoint udgør størstedelen af datamaterialet, men er ikke den eneste oprindelse for et AMS-hit. Hvert hit registrerer, hvor det kom fra:

2. Datanormalisering og NLP

Rå artikler behandles gennem Strises NLP-pipeline, som udtrækker nøgleentiteter (virksomheder, personer, lokationer), klassificerer indhold efter emne og normaliserer dataene til et struktureret format, der er egnet til integration i grafen.

3. Integration med Knowledge Graph

Udtrukne entiteter og deres relationer kobles til eksisterende noder i Strise Knowledge Graph. Denne kontekstuelle kobling sikrer, at medieomtaler tilskrives de korrekte virksomheder og personer, selv når navne er tvetydige.

4. Nøglefrasesøgning

Artikler matches med entiteter ved hjælp af nøglefrasebaserede søgealgoritmer, der identificerer relevante hits på negativ medieomtale, samtidig med at støj og falske positive filtreres fra.

5. AMS-opsummering

Matchede artikler opsummeres ved hjælp af Google Gemini, hvilket giver præcise resuméer, der fremhæver de vigtigste risikorelevante oplysninger for vurderere.

AMS-emner

AMS klassificerer artikler i følgende emnekategorier:

• Centrale strafbare handlinger -- Svig, tyveri, underslæb, korruption, bestikkelse
• Vold -- Overfald, drab, voldskriminalitet
• Terrorisme og spionage -- Finansiering af terrorisme, spionage, statsstøttede trusler
• Narkotika og ulovlige stoffer -- Narkotikahandel, narkotikarelaterede lovovertrædelser
• Virksomhed og økonomi -- Skatteunddragelse, markedsmanipulation, insiderhandel, regnskabssvindel
• Juridisk og retsligt -- Retssager, håndhævelse fra tilsynsmyndigheder, retsforhandlinger
• Specialiseret -- Menneskehandel, miljøkriminalitet, cyberkriminalitet
• Diverse -- Anden risikorelevant medieomtale, der ikke passer ind i ovenstående kategorier

Ny funktionalitet (Q3 2025)

Siden med AMS-indstillinger

En dedikeret side med AMS-indstillinger giver teams mulighed for at konfigurere deres parametre for adverse media screening:

• Søgeperiode -- Vælg, hvor langt tilbage der skal søges: 1 år, 2 år, 3 år eller 5 år
• Søgesprog -- Vælg, hvilke sprog der skal inkluderes: Dansk (DA), engelsk (EN), finsk (FI), svensk (SV), norsk (NO)
• Nøgleord -- Definer brugerdefinerede nøgleord for at forfine screeningskriterierne
• Filtrering efter kilder -- Inkluder eller udeluk specifikke mediekilder
• Filtrering efter emner -- Vælg, hvilke AMS-emnekategorier der skal screenes for

Virksomheds- og person-AMS

• Virksomheds- og personsider samt deres vurderingssider viser op til 100 AMS-hits pr. entitet

Vurdering af et AMS-hit

Når du klikker på et hit, åbnes hele artiklen sammen med den kontekst, som Strise har udledt af den.

AI-resumé

Hver artikel indeholder et AI-resumé — en kort, risikofokuseret opsummering af artiklen, som genereres efter behov, når du åbner den. Artikler, som et teammedlem har tilføjet manuelt, har ikke et resumé, da resuméet genereres ud fra den indlæste artikeltekst.

Farvevejledning

Strise fremhæver de omtaler af entiteter, der blev fundet i artiklens brødtekst, og farvekoder dem efter, hvordan entiteten optræder i artiklen. Panelet Farvevejledning ved siden af artiklen viser hver kategori med en optælling af, hvor mange omtaler der falder inden for den:

En omtale klassificeret som Negativ har forrang over Berørt, så en entitet, der tælles som Negativ, tælles ikke også som Berørt.

Dette er adskilt fra emneklassificeringen beskrevet under AMS-emner: emner angiver, hvad artiklen handler om, mens farvevejledningen angiver, hvordan denne specifikke entitet indgår i den.

Markering af et hit som relevant eller irrelevant

Hvert hit indeholder to handlinger, der bruges til at registrere en vurderers bedømmelse af, om artiklen reelt vedrører den entitet, der screenes:

Beslutningen gælder for hele klyngen af duplikerede artikler, der rapporterer om den samme historie, og ikke kun for den kopi, du åbnede, så næsten identisk syndikeret dækning verificeres én gang. Beslutninger overføres på tværs af entitetssiden og Vurderingsmodulet og opdaterer straks entitetens hitantal i screeningsmatrixen.

Ethvert teammedlem med redigeringsadgang til negativ medieomtale kan verificere et hit; det er ikke begrænset til ledere.

Kontakt

Ved spørgsmål om konfiguration eller funktionalitet i AMS kan du kontakte support@strise.ai.