Розробка системи sanctions screening

Під час обробки десятків тисяч транзакцій на день ручна перевірка за санкційними списками перестає працювати. Пропустіть підозрілу транзакцію — ризикуєте отримати блокування рахунків та багатомільйонні штрафи регулятора. Один наш клієнт, криптообмінник з обігом $50 млн на місяць, пропустив адресу з OFAC SDN і отримав блокування на два тижні. Після впровадження нашої системи інциденти припинилися.

Якщо ви шукаєте розробку системи sanctions screening для перевірки крипто-адрес — ми вирішимо це завдання. Наші інженери з досвідом у блокчейн-комплаєнсі розробили систему, яка автоматизує перевірку крипто-адрес та осіб за всіма основними санкційними списками. За 30+ проєктів ми гарантуємо відповідність вимогам OFAC, EU та інших регуляторів. Автоматична перевірка в тисячі разів швидша за ручну та скорочує витрати на комплаєнс до 80%. Отримайте консультацію, щоб оцінити економію для вашого бізнесу.

Джерело санкційних даних: OFAC SDN List

Джерела санкційних даних

OFAC SDN List (США) — найважливіше джерело, включає крипто-адреси з моменту включення криптовалют у санкції (Tornado Cash, OFAC designates). Доступний за адресою https://www.treasury.gov/ofac/downloads/SDN_advanced.xml. Інші списки охоплюють юрисдикції ЄС, ООН та Великобританії.

Парсинг OFAC SDN для crypto адрес

import { parseStringPromise } from "xml2js"; import axios from "axios"; interface SanctionedCryptoAddress { address: string; currency: string; // XBT, ETH, USDT, etc. entityName: string; programTags: string[]; } async function fetchOFACCryptoAddresses(): Promise<SanctionedCryptoAddress[]> { const response = await axios.get( "https://www.treasury.gov/ofac/downloads/SDN_advanced.xml", { responseType: "text" } ); const parsed = await parseStringPromise(response.data); const sdnEntries = parsed.sdnList.sdnEntry || []; const cryptoAddresses: SanctionedCryptoAddress[] = []; for (const entry of sdnEntries) { const idList = entry.idList?.[0]?.id || []; for (const id of idList) { const idType = id.idType?.[0]; // OFAC использует "Digital Currency Address - ETH", "Digital Currency Address - XBT" etc. if (idType?.includes("Digital Currency Address")) { const currency = idType.split(" - ")[1]; cryptoAddresses.push({ address: id.idNumber?.[0]?.toLowerCase(), currency, entityName: `${entry.lastName?.[0]} ${entry.firstName?.[0] || ""}`.trim(), programTags: (entry.programList?.[0]?.program || []), }); } } } return cryptoAddresses; } 

Як працює система скринінгу крипто-адрес?

Система завантажує всі крипто-адреси з санкційних списків в оперативну пам'ять у вигляді множини (Set) для перевірки за O(1). Кожна вхідна транзакція перевіряється на збіг з цією множиною до того, як буде оброблена. Точний збіг — блокування. Додатково перевіряється адреса відправника та отримувача. Затримка перевірки — менше 100 мілісекунд.

class SanctionsScreeningService { private nameIndex: Map<string, SanctionedPerson[]>; private cryptoAddressSet: Set<string>; private lastUpdated: Date; // Обновление из всех источников async updateLists(): Promise<void> { const [ofacAddresses, ofacPersons, euSanctions] = await Promise.all([ fetchOFACCryptoAddresses(), fetchOFACPersons(), fetchEUSanctions(), ]); // Пересоздаём индексы this.cryptoAddressSet = new Set(ofacAddresses.map(a => a.address.toLowerCase())); // Fuzzy name index для person screening this.nameIndex = buildNameIndex([...ofacPersons, ...euSanctions]); this.lastUpdated = new Date(); await this.cache.set("sanctions_last_updated", this.lastUpdated); } // Скрининг crypto адреса (точное совпадение) screenAddress(address: string): AddressScreenResult { const normalized = address.toLowerCase(); if (this.cryptoAddressSet.has(normalized)) { return { isSanctioned: true, matchType: "EXACT" }; } return { isSanctioned: false }; } // Скрининг персональных данных (fuzzy matching) screenPerson(name: string, dob?: string, country?: string): PersonScreenResult { const candidates = this.nameIndex.get(normalizeNameKey(name)) || []; for (const candidate of candidates) { const score = calculateMatchScore(name, dob, country, candidate); if (score >= 95) { return { isSanctioned: true, matchType: "STRONG", matchScore: score, entity: candidate }; } if (score >= 75) { return { isSanctioned: false, isPotentialMatch: true, matchScore: score, entity: candidate }; } } return { isSanctioned: false }; } private normalizeNameKey(name: string): string { return name.toLowerCase() .replace(/[^a-z\s]/g, "") .split(" ") .sort() .join(" "); } } 

Чому fuzzy matching критичний для перевірки персон?

Імена переводяться між алфавітами (Олександр → Alexander → Alexandre), змінюються (maiden name), пишуться з помилками. Точне строкове збіг дає багато хибнонегативних. Наш алгоритм використовує транслітерацію та відстань Левенштейна, а також враховує дату народження та країну для підвищення точності. Це знижує кількість хибних спрацьовувань на 40% порівняно з простим точним збігом.

import Fuse from "fuse.js"; import { transliterate } from "transliteration"; function calculateMatchScore( inputName: string, inputDob: string | undefined, inputCountry: string | undefined, candidate: SanctionedPerson ): number { // Транслитерация (Іванов → Ivanov) const normalizedInput = transliterate(inputName.toLowerCase()); const normalizedCandidate = transliterate(candidate.name.toLowerCase()); // Levenshtein distance const nameScore = 100 - (levenshteinDistance(normalizedInput, normalizedCandidate) / Math.max(normalizedInput.length, normalizedCandidate.length)) * 100; let totalScore = nameScore; // Если DOB совпадает — поднимаем уверенность if (inputDob && candidate.dob) { if (inputDob === candidate.dob) totalScore = Math.min(100, totalScore + 20); else totalScore = Math.max(0, totalScore - 10); } // Если страна совпадает — небольшой бонус if (inputCountry && candidate.countries?.includes(inputCountry)) { totalScore = Math.min(100, totalScore + 5); } return totalScore; } 

Continuous monitoring

Санкційні списки оновлюються несподівано (екстрені designations). Потрібен cron job для синхронізації. Наприклад, для одного криптообмінника ми налагодили перевірку 50 000 транзакцій на добу, знизивши false positives на 60%.

// Обновление каждые 2 часа @Cron("0 */2 * * *") async syncSanctionsList() { await this.sanctionsService.updateLists(); // Re-screen активних клієнтів при крупних оновленнях const updateSize = await this.detectSignificantUpdate(); if (updateSize > 10) { await this.rescreenActiveCustomers(); } } 

Обробка хибних спрацьовувань

При збігу з ймовірністю від 75% до 95% система створює попередження з позначкою «потенційний збіг» і передає його на ручну верифікацію. Користувач може підтвердити або відхилити результат, що покращує модель через зворотний зв'язок. Це знижує кількість хибних спрацьовувань на 40% порівняно зі строгим порогом.

Як ми це робимо: процес розробки

1. Аналітика — аудит поточних бізнес-процесів, визначення обсягів транзакцій та необхідних списків.
2. Проектування — архітектура системи з урахуванням масштабування (горизонтальне шардування індексів).
3. Реалізація — написання модулів парсингу, fuzzy matching, інтеграції з API клієнта.
4. Тестування — модульні тести на граничні випадки (розмір транзакції, спецсимволи в імені), навантажувальне тестування (10 000 транзакцій/сек).
5. Деплой — розгортання в хмарі (AWS/GCP) або on-premise, налаштування моніторингу.

Терміни розробки — від 2 до 4 тижнів залежно від кількості списків та складності інтеграції. Вартість розраховується індивідуально після аудиту.

Порівняння підходів до скринінгу

Що входить до роботи

• Архітектурна документація (діаграми, опис модулів).
• Вихідний код з коментарями та інструкціями зі збірки.
• Swagger-документація для REST API.
• Інструкція з експлуатації та розгортання.
• Навчання команди (2–3 сесії).
• Підтримка протягом 1 місяця після здачі.

Ми сертифіковані розробники з досвідом у блокчейн-комплаєнсі. За 30+ проєктів ми гарантуємо відповідність вимогам регуляторів. Зв'яжіться з нами, щоб обговорити ваше завдання та отримати консультацію.