合规团队需要关于法律实体的结构化数据——管辖区详情、受益所有权链、监管备案和认证状态。Entity Enricher 让你在自定义 schema 中定义这些字段,并通过多模型验证进行富集,从而让你可以信赖为 KYC、AML 和尽职调查流程提供支撑的数据。
法律与合规数据会带来重大的下游风险。错误的制裁筛查结果、遗漏的受益所有人或过时的合规认证,都可能使组织面临监管处罚。单一来源的增强会造成单点故障。
Entity Enricher 的多模型融合架构可缓解这一风险。当多个 AI 模型独立地丰富同一实体时,系统会检测字段级冲突——例如,一个模型将某实体报告为已列入制裁名单,而另一个模型则没有。仲裁层通过推理和置信度分数解决这些冲突,为合规团队提供可辩护的审计记录。
此 schema 捕获合规工作流所需的核心法律 entity 属性。使用AI schema 生成从你现有的数据格式创建它,然后在可视化编辑器中优化。
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"name": "LegalEntity",
"properties": {
"entity_name": { "type": "string", "is_key": true },
"legal_form": { "type": "string" },
"registration_number": { "type": "string" },
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}
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"filing_type": { "type": "string" },
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"date": { "type": "string" },
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}
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}
}
}法律实体增强得益于专门的专业领域。公司结构分析所需的知识不同于监管备案查询或司法管辖区数据。
| 字段 | 专业领域 | 描述 |
|---|---|---|
| entity_name | 常规 | 完整法定名称及任何已注册商号 |
| legal_form | 常规 | 企业形式(LLC、AG、SAS、Ltd 等) |
| jurisdiction | 司法管辖 | 注册所在的国家/地区及次级行政辖区 |
| compliance_status | 合规 | GDPR、SOX、ISO 认证及制裁状态 |
| corporate_structure | 企业 | 最终母公司、受益所有人、董事会构成 |
| regulatory_filings | 监管 | SEC 文件、年度申报、监管提交材料 |
| registration_number | 司法管辖 | 公司注册号或税号 |
| date_of_incorporation | 常规 | entity 依法成立的日期 |
指定你的流程所需的确切法律与合规字段——从受益所有权深度到特定的认证检查。
提供实体名称、注册号或 LEI 代码。使用批处理模式可筛查整个交易对手列表。
多个 AI 模型独立研究每个实体。预检分类确保实体与预期类型匹配。
融合结果包含冲突报告和仲裁推理。可导出为 JSON 或 Excel,附完整溯源信息以用于合规文档。
在客户引导阶段,用企业结构、受益所有权和制裁筛查数据丰富新客户信息。
对供应商和供货方 entity 进行合规认证、监管处置及司法辖区风险的筛查。
为机构投资者提取董事会构成、股东结构和治理实践。
跟踪各司法辖区的监管备案、执法行动和和解令,以进行持续监控。
定义你的合规 schema,用多个 AI 模型交叉验证,获取具备完整溯源、可供审计的法律实体数据。没有固定字段限制。
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