Modul — Kundekendskab
Kundekendskab, der spørger sidst.
Legalbricks samler onboarding, løbende due diligence og forstærket due diligence i ét system — der bruger, hvad I allerede ved, før det nogensinde spørger kunden.
Module — Customer due diligence
Customer due diligence that asks last.
Legalbricks brings onboarding, ongoing due diligence, and enhanced due diligence into one system — one that uses what you already know before it ever asks the customer.
De fleste KYC-processer spørger kunden om alt — også det, virksomheden allerede ved, eller kunne finde ud af selv. Resultatet er langsom onboarding, frustrerede kunder og en løbende compliance-byrde, der vokser lineært med porteføljen. Legalbricks vender rækkefølgen om: eksisterende data, genbrugelig evidens (med tilladelse), og betroede eksterne kilder kommer først. Kunden spørges kun om det, der reelt mangler.
Most KYC processes ask the customer for everything — including what the business already knows, or could find out itself. The result is slow onboarding, frustrated customers, and a compliance burden that grows linearly with the portfolio. Legalbricks reverses the order: existing data, reusable evidence (with permission), and trusted external sources come first. The customer is only asked for the genuine remaining gap.
Funktion → fordel
Feature → benefit
| Funktion | Fordel |
|---|---|
| Trinvis onboarding, bygget op af eksisterende/genbrugelig/ekstern data, før kunden spørges | Færre kundemails, hurtigere onboarding, mindre friktion ved dørtrinnet |
| Deterministisk risikoklassificering via den effektive KYC-model | Konsistente, forsvarlige risikobeslutninger — ikke sagsbehandler-til-sagsbehandler-variation |
| Planlagt løbende due diligence efter risikoklasse, automatisk hvor muligt | Løbende compliance uden en voksende manuel bunke |
| Probabilistisk PEP/sanktionsscreening med vedvarende hukommelse for falske positiver | Ingen gentagne alarmer på det samme, allerede afklarede match |
| Overvågning af negativ omtale med matchsikkerhed og deduplikering af historier | Signal frem for støj — gamle, gengivne historier genererer ikke nyt arbejde |
| Struktureret, genbrugelig evidens | Samme gyldige evidens understøtter flere kundeforhold uden at skulle indsamles igen |
| Cold Start-import af eksisterende portefølje, med gennemgået og godkendt kontakt | Bring en eksisterende kundebog ind under reel KYC-disciplin uden en kaotisk masseudsendelse |
| Fuldt revisionsspor per kunde, nuværende sandhed + historisk begrundelse | Genskab præcis, hvad der var kendt og besluttet, på ethvert tidspunkt |
| Overblik over compliance-porteføljen (risiko/fuldstændighed + automatiseringsmål) | Portefølje-niveau-overblik uden at åbne hver eneste kundesag |
| Feature | Benefit |
|---|---|
| Progressive onboarding built from existing/reusable/external data before asking the customer | Fewer customer emails, faster onboarding, less friction at the door |
| Deterministic risk classification via the Effective KYC Model | Consistent, defensible risk decisions — not case-worker judgement variance |
| Scheduled ongoing due diligence by risk tier, automatic where possible | Ongoing compliance without a growing manual backlog |
| Probabilistic PEP/sanctions screening with persistent false-positive memory | No repeat alerts on the same, already-resolved match |
| Adverse-media monitoring with match confidence and story deduplication | Signal instead of noise — old, syndicated stories don't regenerate work |
| Structured, reusable evidence | The same valid evidence supports multiple relationships without re-collecting it |
| Cold Start portfolio import with reviewed, approved outreach | Bring an existing customer book onto real KYC discipline without a chaotic mass mailing |
| Full audit trail per customer, current truth + historical reasoning | Reconstruct exactly what was known and decided, at any point in time |
| Portfolio compliance overview (risk/completeness + automation metrics) | Portfolio-level visibility without opening every customer file |
Differentiator — proprietær risikomodel
Differentiator — proprietary risk model
Den effektive KYC-model bygger på Brieflies egen proprietære metode til risikoscoring — ikke en illustrativ tjekliste. Jeres team konfigurerer det, der reelt er jeres at konfigurere; den grundlæggende scoringsdisciplin er indbygget, ikke noget I selv skal designe, dokumentere og forsvare.
The Effective KYC Model is built on Brieflie's own proprietary risk-scoring methodology — not an illustrative checklist. Your team configures what's genuinely yours to configure; the core scoring discipline is built in, not something you have to design, document, and defend yourself.