{"id":4875,"date":"2025-01-24T09:15:14","date_gmt":"2025-01-24T09:15:14","guid":{"rendered":"https:\/\/imtf.com\/?p=4875"},"modified":"2026-07-22T08:58:19","modified_gmt":"2026-07-22T08:58:19","slug":"the-challenges-of-name-screening-for-chinese-and-non-latin-scripts-and-how-to-solve-them","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/imtf.com\/de\/unkategorisiert\/the-challenges-of-name-screening-for-chinese-and-non-latin-scripts-and-how-to-solve-them\/","title":{"rendered":"The Challenges of Name Screening for Chinese and Non-Latin Scripts (and How to Solve Them)"},"content":{"rendered":"\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Angesichts der k\u00fcrzlich geschlossenen Partnerschaft zwischen IMTF und <a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/\">Babel Street<\/a>, Babel Street beleuchten wir die Bedeutung eines pr\u00e4zisen Namensabgleichs f\u00fcr die regulatorische Compliance sowie die Herausforderungen beim Screening von Namen in unterschiedlichen Sprachen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><strong>Key Takeaways:<\/strong><\/h5>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-vertical is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-4fc3f8e1 wp-block-group-is-layout-flex\">\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wenn Namen zu den wichtigsten Datenpunkten in der regulatorischen Compliance geh\u00f6ren, k\u00f6nnen die zahlreichen m\u00f6glichen Schreibweisen erhebliche Herausforderungen verursachen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Der Namensabgleich bei chinesischen Schriftsystemen und Ideogrammen ist aufgrund komplexer Schriftzeichen, phonetischer Varianten, unterschiedlicher Namensreihenfolgen, Abk\u00fcrzungen und kultureller Besonderheiten besonders anspruchsvoll.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Zus\u00e4tzliche Komplexit\u00e4t entsteht dadurch, dass verschiedene Sprachen dasselbe Schriftsystem verwenden. Chinesisch, Japanisch und Koreanisch nutzen Schriftzeichen der Han-Schrift, wodurch die Unterscheidung zwischen diesen Sprachen zu einem sensiblen Prozess wird.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Einfache Methoden des Namensabgleichs f\u00fchren h\u00e4ufig zu ungenauen Ergebnissen. Fuzzy Name Matching ist ein Verfahren, das Machine Learning nutzt, um \u00e4hnliche, aber nicht identische Namen zu erkennen und miteinander abzugleichen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Beim Fuzzy Name Matching kommen unterschiedliche Algorithmen zum Einsatz, die jeweils eigene Einschr\u00e4nkungen aufweisen \u2013 insbesondere bei nicht-lateinischen Schriftsystemen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Der IMTF-Partner Babel Street hat eine hybride Zwei-Pass-Methode entwickelt. Dabei werden die Schw\u00e4chen eines Verfahrens durch die St\u00e4rken eines anderen ausgeglichen, um eine h\u00f6here Pr\u00e4zision, Trefferquote und Genauigkeit zu erreichen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Siron\u00aeOne wird durch die fortschrittliche Name-Matching-Technologie von Babel Street unterst\u00fctzt und deckt die Han-Schrift sowie 24 weitere Schriftsysteme ab. Dadurch k\u00f6nnen Kunden komplexe Anwendungsf\u00e4lle bew\u00e4ltigen, Finanzkriminalit\u00e4t wirksam bek\u00e4mpfen und ihre globalen Compliance-Prozesse optimieren.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die \u00dcberpr\u00fcfung der Namen von Kunden und Unternehmen geh\u00f6rt zu den grundlegendsten Schritten beim Onboarding sowie im Rahmen von KYC- und AML\/CFT-Prozessen in Finanzinstituten und Nichtfinanzunternehmen. Regulierungsbeh\u00f6rden weltweit verpflichten Unternehmen dazu, Namen mit Sanktions- und Beobachtungslisten abzugleichen. Gleichzeitig sind Financial Intelligence Units auf verifizierte Namen angewiesen, um Finanzstraftaten untersuchen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Obwohl das Namensscreening ein wesentlicher Bestandteil von Compliance-Prozessen ist, gestaltet es sich \u00e4u\u00dferst komplex. Qualit\u00e4t, Genauigkeit und Geschwindigkeit des Namensscreenings wirken sich unmittelbar auf Risiken, Arbeitsaufwand und Kosten zentraler Compliance-Funktionen wie KYC und Geldw\u00e4schebek\u00e4mpfung aus.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anders als eindeutige numerische Identifikatoren, etwa Sozialversicherungsnummern, oder numerische und biometrische Identifikatoren wie Aadhaar-Nummern sind Namen nicht eindeutig einer bestimmten Person oder Organisation zugeordnet und k\u00f6nnen auf vielf\u00e4ltige Weise geschrieben werden. Abweichungen k\u00f6nnen unter anderem durch phonetische Schreibweisen, Spitznamen, Kurzformen, Rechtschreibfehler, Bindestriche, Titel, kulturelle Unterschiede, \u00dcbersetzungen, Transliterationen, Aliasnamen, verk\u00fcrzte Namen, semantische \u00c4hnlichkeiten und unterschiedliche Konventionen bei der Namensreihenfolge in Datenbanken entstehen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn Namen den wichtigsten Datenpunkt darstellen, k\u00f6nnen diese Varianten erhebliche Herausforderungen verursachen. F\u00fcr weltweit t\u00e4tige Finanzinstitute ist ein pr\u00e4zises sprach\u00fcbergreifendes Namensscreening jedoch f\u00fcr die Einhaltung von KYC- und AML-Vorschriften unverzichtbar. Der Prozess muss Namen in ihren urspr\u00fcnglichen Schriftsystemen erkennen und alle m\u00f6glichen \u00dcbersetzungen und Transliterationen in anderen Sprachen ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>The Complexity of Name Matching with Chinese Scripts and Ideographs<\/strong><p class=\"MsoNormal\" style=\"margin: 0cm 0cm 8pt; line-height: 18.56px; font-size: 12pt; font-family: Aptos, sans-serif; font-weight: 400; white-space-collapse: collapse;\"><span lang=\"EN-US\"><\/span><\/p><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Namensabgleich bei chinesischen Schriftsystemen und Ideogrammen ist aufgrund der Komplexit\u00e4t der Zeichen, phonetischer Varianten, unterschiedlicher Namensreihenfolgen, Abk\u00fcrzungen und kultureller Besonderheiten mit speziellen Herausforderungen verbunden. Im Chinesischen besitzt jedes Zeichen eine eigene Bedeutung und Aussprache, weshalb eine rein zeichenkettenbasierte Strukturierung nur eingeschr\u00e4nkt geeignet ist.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"936\" height=\"504\" src=\"https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4878\" style=\"width:577px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image.png 936w, https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-300x162.png 300w, https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-768x414.png 768w\" sizes=\"(max-width: 936px) 100vw, 936px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"936\" height=\"456\" src=\"https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4882\" style=\"width:578px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-1.png 936w, https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-1-300x146.png 300w, https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-1-768x374.png 768w\" sizes=\"(max-width: 936px) 100vw, 936px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chinesische Schriftzeichen k\u00f6nnen auf unterschiedliche Weise romanisiert werden, beispielsweise mithilfe des Pinyin-Systems. Dies kann zu erheblichen phonetischen Abweichungen f\u00fchren. Zudem werden chinesische Namen traditionell mit dem Familiennamen an erster Stelle geschrieben, h\u00e4ufig abgek\u00fcrzt und teilweise als Spitznamen oder in vereinfachten Schriftzeichen verwendet. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen dieselben Zeichen je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen und Aussprachen besitzen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zus\u00e4tzliche Komplexit\u00e4t entsteht dadurch, dass verschiedene Sprachen dasselbe Schriftsystem verwenden. Chinesisch, Japanisch und Koreanisch greifen alle auf die Han-Schrift zur\u00fcck. Ihre Unterscheidung ist daher besonders schwierig, wenn die Ausgangssprache unbekannt ist. Das geschriebene Koreanisch verwendet zwar haupts\u00e4chlich Hangul, enth\u00e4lt jedoch auch traditionelle chinesische Schriftzeichen. Diese werden im Koreanischen als Hanja, im Chinesischen als Hanzi und im Japanischen als Kanji bezeichnet und in jeder Sprache unterschiedlich dargestellt und ausgesprochen.<sup><a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/fundamentals-of-understanding-translating-and-matching-chinese-japanese-and-korean-names\">1<\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Selbst innerhalb einer einzelnen Sprache kann die Transliteration von Namen variieren. Ein ausl\u00e4ndischer Name wird im Japanischen beispielsweise h\u00e4ufig mit dem phonetischen Katakana und nicht mit dem ideografischen Kanji wiedergegeben.<sup><a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/why-japanese-transliteration-of-foreign-names-is-complex\">2<\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Komplexit\u00e4t verdeutlicht den Bedarf an Name-Matching-Systemen, die Han-Schriften verstehen, die Ausgangssprache eines Namens erkennen und eine pr\u00e4zise \u00dcbersetzung und Transliteration gew\u00e4hrleisten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>What is Fuzzy Name Matching<\/strong><p class=\"MsoNormal\" style=\"margin: 0cm 0cm 8pt; line-height: 18.56px; font-size: 12pt; font-family: Aptos, sans-serif; font-weight: 400; white-space-collapse: collapse;\"><span lang=\"EN-US\"><\/span><\/p><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In verschiedenen Teilen der Welt werden Ausweisdokumente m\u00f6glicherweise in der jeweiligen Landessprache ausgestellt, w\u00e4hrend Bankunterlagen auf Englisch gef\u00fchrt werden. F\u00fcr den Abgleich mit einer Beobachtungsliste m\u00fcssen Namen daher h\u00e4ufig mit Schreibweisen in lateinischer Schrift verglichen werden. Eine einfache Romanisierung, also die Transliteration in lateinische Schrift, greift jedoch zu kurz, da Namen auf unterschiedliche Weise transliteriert werden k\u00f6nnen. In manchen Sprachen fehlen bestimmte Laute, weshalb diese unterschiedlich wiedergegeben werden. Im kantonesischen Chinesisch gibt es beispielsweise keinen eindeutig abgrenzbaren \u201eR\u201c-Laut; als n\u00e4chstliegende Entsprechung wird h\u00e4ufig ein \u201eL\u201c verwendet.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Einsatz zu einfacher Methoden f\u00fchrt zu ungenauen Ergebnissen, erh\u00f6ht die Zahl falsch-positiver und falsch-negativer Treffer und kann Reputationsrisiken verursachen. Gleichzeitig treiben manuelle Pr\u00fcf- und Sortierprozesse die Compliance-Kosten erheblich in die H\u00f6he.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fuzzy Name Matching ist ein Verfahren, das Machine Learning nutzt, um diese Probleme zu l\u00f6sen. Dabei werden Namen erkannt und abgeglichen, die \u00e4hnlich, aber nicht vollst\u00e4ndig identisch sind. Das Verfahren ber\u00fccksichtigt unter anderem unterschiedliche Schreibweisen, Rechtschreibfehler und Formatierungsabweichungen. So kann es beispielsweise erkennen, dass sich \u201eJon\u201c und \u201eJohn\u201c wahrscheinlich auf denselben Namen beziehen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beim Fuzzy Name Matching f\u00fcr chinesische Schriftsysteme und Ideogramme m\u00fcssen insbesondere phonetische und strukturelle \u00c4hnlichkeiten sowie der jeweilige Kontext ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fuzzy Name Matching Techniques and Their Drawbacks<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr das Fuzzy Name Matching k\u00f6nnen unterschiedliche Algorithmen eingesetzt und an bestimmte Arten von Namensvarianten und Fehlern angepasst werden. Zu den verbreiteten Verfahren geh\u00f6ren:\u00b3<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Edit Distance Algorithms<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Verfahren messen, wie viele Bearbeitungsschritte erforderlich sind, um einen Namen in einen anderen umzuwandeln. Sie kommen unter anderem bei der Levenshtein-Distanz, Damerau-Levenshtein-Distanz, Jaro-Distanz, Jaro-Winkler-Distanz und Hamming-Distanz zum Einsatz.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Drawback:<\/strong> Alle \u00c4nderungen und Vertauschungen werden gleich gewichtet, ohne kulturelle Besonderheiten zu ber\u00fccksichtigen. Au\u00dferdem ist die Anwendung weitgehend auf Namen in lateinischer Schrift beschr\u00e4nkt.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Phonetic Matching or Common Key<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dieses Verfahren konzentriert sich auf den Klang von Namen mit unterschiedlichen Schreibweisen, beispielsweise \u201eSara\u201c und \u201eSarah\u201c. Zu den g\u00e4ngigen Common-Key-Verfahren geh\u00f6ren Soundex, Metaphone, Double Metaphone und NYSIIS, das New York State Identification and Intelligence System.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Drawback:<\/strong> Diese Technik eignet sich vor allem f\u00fcr Namen in lateinischer Schrift. Bei nicht-lateinischen Schriftsystemen nimmt die Pr\u00e4zision erheblich ab<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>List Method<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei diesem Verfahren wird ein Name mit allen m\u00f6glichen Varianten innerhalb einer vorab definierten Liste abgeglichen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Drawback:<\/strong> Der Brute-Force-Abgleich jedes Namensbestandteils mit allen denkbaren Varianten ist zeitaufwendig und ineffizient.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Statistical or String Similarity Method<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Verfahren bewerten die \u00c4hnlichkeit von Namen mithilfe statistischer Kennzahlen, beispielsweise anhand der H\u00e4ufigkeit bestimmter Zeichen oder Muster. Zu den Methoden der Zeichenketten\u00e4hnlichkeit geh\u00f6ren Cosine Similarity, Jaccard Similarity, der Dice-Koeffizient beziehungsweise S\u00f8rensen-Dice-Index sowie TF-IDF, kurz f\u00fcr Term Frequency\u2013Inverse Document Frequency.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Drawback: <\/strong>Obwohl diese Methoden bei sprach\u00fcbergreifenden Anwendungen pr\u00e4zise Ergebnisse liefern k\u00f6nnen, erfordern sie Training und Anpassungen. Dadurch eignen sie sich weniger f\u00fcr Anwendungen, die besonders schnelle und dynamische Ergebnisse ben\u00f6tigen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Word Embedding Method<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei dieser Methode werden Namen, W\u00f6rter oder Wortgruppen als Vektoren dargestellt. \u00c4hnliche Begriffe liegen im Vektorraum n\u00e4her beieinander. Dabei werden kontextbezogene und semantische Varianten sowie Beziehungen zwischen W\u00f6rtern ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Drawback:<\/strong> Das Verfahren eignet sich besser f\u00fcr den Abgleich von Unternehmensnamen als f\u00fcr Personennamen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dar\u00fcber hinaus existieren weitere Verfahren des Fuzzy Name Matching, darunter tokenbasierte Algorithmen, Deep-Learning-Modelle mit neuronalen Netzen und dom\u00e4nenspezifische Algorithmen, die besondere Abk\u00fcrzungen und unterschiedliche Namenskonventionen ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">The Two-Pass Hybrid Method for Better Precision, Recall &amp; Accuracy in Fuzzy Name Matching<p class=\"MsoNormal\" style=\"margin: 0cm; line-height: 18.56px; font-size: 12pt; font-family: Aptos, sans-serif; font-weight: 400; white-space-collapse: collapse;\"><span lang=\"EN-US\"><\/span><\/p><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um die Grenzen einzelner Verfahren zu \u00fcberwinden, setzt der IMTF-Partner Babel Street auf eine hybride Zwei-Pass-Methode. Dieser Ansatz kombiniert die St\u00e4rken mehrerer Techniken, um beim Namensabgleich eine h\u00f6here Pr\u00e4zision, Trefferquote und Genauigkeit zu erreichen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im ersten Schritt wird beispielsweise die Common-Key-Methode eingesetzt, um m\u00f6glichst viele potenzielle Treffer zu erfassen. Dabei werden Namen bei Bedarf transliteriert und die m\u00f6glichen \u00dcbereinstimmungen eingegrenzt. Anschlie\u00dfend werden die Ergebnisse mithilfe statistischer Verfahren weiter verfeinert, um die Pr\u00e4zision zu erh\u00f6hen und die relevantesten Treffer herauszufiltern.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Vorteil der statistischen Methode besteht darin, dass sie auf sprachspezifischen Varianten der jeweiligen Sprache basiert und nicht \u2013 wie die Listenmethode \u2013 auf der massenhaften Generierung m\u00f6glicher Namensformen. Zudem kann sie Namen in unterschiedlichen Schriftsystemen miteinander vergleichen, was mit der Edit-Distance-Methode nicht m\u00f6glich ist.<sup><a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/fuzzy-name-matching-techniques\">3<\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"940\" height=\"516\" src=\"https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4905\" style=\"width:767px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-2.png 940w, https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-2-300x165.png 300w, https:\/\/imtf.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-2-768x422.png 768w\" sizes=\"(max-width: 940px) 100vw, 940px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Kontext der Geldw\u00e4schebek\u00e4mpfung oder Betrugspr\u00e4vention muss das Namensscreening \u2013 unabh\u00e4ngig von der eingesetzten Methode \u2013 schnell, pr\u00e4zise und zuverl\u00e4ssig sein. Es muss sich in ein bestehendes Matching-System integrieren lassen, potenzielle \u00dcbereinstimmungen z\u00fcgig eingrenzen und die Ergebnisse bewerten. Dabei erhalten die besten Treffer die h\u00f6chsten Scores, wodurch sich der Aufwand f\u00fcr die manuelle Nachbearbeitung reduziert.<sup><a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/pairwise-name-matching-reduces-manual-compliance-remediation\">4<\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>How Siron<sup>\u00ae<\/sup>One and Babel Street Solve Name Screening Challenges<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ausgestattet mit der fortschrittlichen Name-Matching-Technologie von Babel Street unterst\u00fctzt <strong><a href=\"https:\/\/imtf.com\/de\/siron-one\/\">Siron<sup>\u00ae<\/sup>One<\/a><\/strong> s24 Sprachen in verschiedenen Schriftsystemen, darunter auch Han-Schriften. Das System erkennt zuverl\u00e4ssig die Ausgangssprache von Namen und bew\u00e4ltigt komplexe Anwendungsf\u00e4lle, beispielsweise die \u00dcbertragung lateinisch geschriebener Namen in japanische Entsprechungen mithilfe neuronaler Deep-Learning-Netze. <sup><a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/deep-learning-brings-fuzzy-english-to-japanese-name-matching-into-focus\">5<\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Integration unterstreicht die St\u00e4rke der Zusammenarbeit zwischen IMTF und Babel Street und spiegelt das gemeinsame Engagement f\u00fcr Innovation und kundenorientierte L\u00f6sungen wider.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durch die pr\u00e4zise und effiziente Bew\u00e4ltigung komplexer Anforderungen im Namensscreening stellt IMTF Kunden im asiatisch-pazifischen Raum und dar\u00fcber hinaus modernste Werkzeuge zur Verf\u00fcgung, um sich ver\u00e4ndernde Anforderungen in den Bereichen Compliance und Betrugspr\u00e4vention zu erf\u00fcllen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><a href=\"https:\/\/imtf.com\/de\/nachrichten\/imtf-zum-kategoriefuhrer-im-chartis-risktech-quadrant-fur-aml-transaktionsuberwachungslosungen-ernannt-2\/\">Read more about the partnership.<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In den kommenden Wochen wird IMTF Gil Irizarry, CIO bei Babel Street und Experte f\u00fcr Fuzzy Name Matching, interviewen. Bleiben Sie auf dem Laufenden und erfahren Sie mehr \u00fcber die Herausforderungen des unscharfen Namensabgleichs bei chinesischen und anderen nicht-lateinischen Schriftsystemen sowie \u00fcber m\u00f6gliche L\u00f6sungsans\u00e4tze.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/share-eu1.hsforms.com\/1n3FJKtxmRDybgjUeQDkOIAg3xno?__hstc=132304465.0eeda64082ab82695e2afdbaec4d30e0.1697466358938.1734595829749.1734598004166.408&amp;__hssc=132304465.22.1734598004166&amp;__hsfp=844305643\"><strong>Contact us<\/strong><\/a> to learn more or to get a demo of our solutions.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size wp-block-paragraph\">Sources:<\/p>\n\n\n\n<ol id=\"block-743d2727-575e-4d72-83b9-25ae8830c807\" class=\"wp-block-list has-small-font-size\">\n<li><a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/fundamentals-of-understanding-translating-and-matching-chinese-japanese-and-korean-names\">https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/fundamentals-of-understanding-translating-and-matching-chinese-japanese-and-korean-names<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/why-japanese-transliteration-of-foreign-names-is-complex\">https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/why-japanese-transliteration-of-foreign-names-is-complex<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/fuzzy-name-matching-techniques\">https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/fuzzy-name-matching-techniques<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/pairwise-name-matching-reduces-manual-compliance-remediation\">https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/pairwise-name-matching-reduces-manual-compliance-remediation<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/deep-learning-brings-fuzzy-english-to-japanese-name-matching-into-focus\">https:\/\/www.babelstreet.com\/blog\/deep-learning-brings-fuzzy-english-to-japanese-name-matching-into-focus<\/a><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Angesichts der k\u00fcrzlich geschlossenen Partnerschaft zwischen IMTF und Babel Street, Babel Street beleuchten wir die Bedeutung eines pr\u00e4zisen Namensabgleichs f\u00fcr die regulatorische Compliance sowie die Herausforderungen beim Screening von Namen in unterschiedlichen Sprachen. Key Takeaways: Die \u00dcberpr\u00fcfung der Namen von Kunden und Unternehmen geh\u00f6rt zu den grundlegendsten Schritten beim Onboarding sowie im Rahmen von KYC- [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":4965,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":"[]"},"categories":[28],"tags":[],"class_list":["post-4875","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-unkategorisiert"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Challenges of Name Screening for Chinese and non-Latin Scripts<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Explore the complexities of name screening for Chinese and non-Latin scripts and how Siron One leverages Babel Street\u2019s cutting-edge tech...\" \/>\n<meta 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