SNA 提供的网络视角可

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检测可疑模式 通过分析所有权网络的结构和特征，SNA 可以标记可能表明试图掩盖实际所有权的潜在可疑模式，例如： 异常复杂或不透明的结构 循环所有权安排 在多个网络中频繁出现的实体或个人 4. 支持风险评估 SNA指标可用于量化与受益所有权相关的风险因素，例如： 实体与其最终受益人之间的层数 网络中实体的地理分布 与高风险司法管辖区或政治人物的联系 这些数据可以输入风险评分模型，以确定进一步调查或加强尽职调查的优先顺序。


加强尽职调查以指导和集中尽职调查工作。它允许rcs 以色列数据调查人员： 确定进一步研究的关键实体和关系 了解实体所有权和控制权的更广泛背景 追踪标准公司记录中可能不明显的间接联系 通过利用 SNA 技术和可视化技术（例如 Maxsight™ Investigations），参与打击金融犯罪的各方可以更有效地揭示复杂的所有权结构、识别 UBO 并发现潜在的交织犯罪方法，以规避制裁、逃税、通过空壳公司诈骗或分层犯罪收益。


这种支持加强了广泛的网络调查，并提供了参与和报告联系的机会。 穆迪已投入大量资金支持利用网络可视化的组织，这些组织使用基于全球所有权数据库的模型来检测整个公司结构中的风险。以下是匿名调查的直观表示，涵盖了英国、美国 SDN 和欧盟制裁制度违规行为、空壳公司的使用以及洗钱犯罪收益。 匿名调查的视觉呈现，涵盖违反英国、美国 SDN 和欧盟制裁制度、使用空壳公司以及洗钱犯罪所得的行为 4.处理非结构化数据 许多受益所有权记录以非结构化数据的形式存在，例如 PDF 文档。