3.出生日期（個人）
4.身份號碼（對於美國公民，必須為美國納稅人身份證號碼）。
第326節：客戶確認計劃
《美國愛國者法案》
要管理他們的客戶信息計劃(CIP)，許多金融機構均會依賴於Informatica的數據質量產品。業務分析師使用基於角色的DataQualityWorkbench來定義規則，以確保CIP所需的數據適合於其目的。
通常情況下，需要衡量和報告以下數據質量維度：
·完整性：確保填寫所有CIP數據
·符合性：確保所有CIP數據的格式均正確無誤
·一致性：分析多個屬性以保證數據的一致性，例如貨幣與國家\/地區和城市與
國家\/地區
·重複性：此客戶是否已經存在？
·真實性：此客戶是否在PEP列表上？此客戶是否與員工相關(KYE)？此客戶是
否與其他客戶相關？
·準確性：確保CIP數據都有效：日期、產品代碼、地址
·範圍：本次交易是否超過某一數量？帳戶上的貨幣交易數量是否超過某一
水平？
分析師可以使用此類報告，快速確定在基於風險的CIP中需要引起關注的數據差異。例如：
·居住的國家\/地區
·客戶業務的性質
·帳戶或銀行產品的類型
·交易數量和交易值
·客戶在PEP列表上
在數據捕獲（例如，打開新的帳戶）或通過批處理時，都可以生成高度精確的搜索結果和數據質量異常報告。通常情況下，數據質量改善流程適用於現有的客戶或交易數據，以提高CDD或促進曆史審查。可以使用Informatica或第三方報告引擎來提交報告。
AML程序中用於比較的字段
分析師也可以通過使用InformaticaDataQuality解決方案，根據觀察列表來履行他們對客戶進行比較的監管要求。
通常，在AML程序中用於比較的字段包括：
·名字x出生年份
·姓氏x地址
·性別x身份標識
·出生日期
例如，業務分析師可以通過著重於出生年份（而不是完整的出生日期）來單獨權重各個字段。
在此示例報告中，如圖2中的示例，可以生成客戶數據集和參考數據集
之間所有潛在匹配的列表，例如觀察列表。可以通過預先確定的權重來觸發AML警報，使相關人士關注這些匹配。如果匹配AML報告中的這些記錄不是真正的匹配，可以設定標記以避免今後的報告使用同樣的匹配。搜索和匹配流程也可隻用於確定和刪除係統中的重複內容。潛在重複內容可通過基於Web的客戶提交給數據質量管理員，前者將審查質量欠佳的記錄，並選定一個在重複內容中擁有最佳數據的主記錄或完美記錄。
AML算法內置數據質量防火牆
CIP是全麵了解客戶(KYC)計劃的一個子集，該計劃最終需要相同的數據質量流程。通常情況下，數據質量管理員擴展InformaticaDataQuality解決方案的CIP功能，以便納入與客戶的財務狀況和投資目標相關的數據。
使用Informatica公認的技術方法，可以改進和驗證客戶的數據，從而協助實現KYC目標。因此，它不但包括對欺詐行為的更多檢測，而且還可增強客戶關係數據和銷售市場部分。
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從效果上來說，這在AML算法或第三方引擎的前麵內置了一個數據質量防火牆。
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