Pole Star Global推出海事透明度指数

Pole Star Global推出海事透明度指数——将25年海事情报转化为即时船舶与航程风险判定

伦敦2026年1月6日 /美通社/ -- 海事情报和监管合规解决方案的全球领导者Pole Star Global今天宣布推出海事透明度指数（Maritime Transparency Index）。该机器学习驱动的海事风险评分系统将海事合规化繁为简。

海事透明度指数为船舶、推出透明皇冠登3出租信用『微电1528-7171-397』可测试7天航程和关联方打出0–5分的海事透明度分数，其中0分表示极度不透明，推出透明5分表示完全透明；并将复杂的海事船舶历史、所有权结构及异常行为整合为信用评级风格的推出透明分值，便于合规团队、海事港务当局和船东立即据此采取行动。推出透明

海事风险信用评级

与金融信用评级类似，海事海事透明度指数通过0-5分的推出透明评分体系提供直观的风险评估，合规和财务团队能够立即理解其含义。海事专有机器学习算法每季度分析逾40,推出透明000艘船舶（占全球活跃商船船队的80%），将复杂的海事船舶行为、所有权模式和运营历史整合为单一、推出透明皇冠登3出租信用『微电1528-7171-397』可测试7天可付诸行动的情报层。

海事透明度指数的综合评分模型通过三个不同的透明度维度评估海事风险：

船舶评分 —历史和结构风险指标，包括船龄、船舶所有权变更、船旗变更、制裁记录、港口扣留和记录在案的缺陷。识别具有不透明或高风险操作历史的船舶。

船舶位置 —分析通过自动识别系统（AIS）等船舶位置数据收集的报告差距和欺骗活动。评估此类事件的数量、总间隔时间、欺骗事件的数量以及对了解航行船舶行为至关重要的其他行为指标。

航程评分 —行为异常，包括靠港模式、港口停留时间、船对船转运、慢速航行、不明原因的延误和地理风险敞口。对于检测航行过程中的可疑活动至关重要。

机器学习算法自动检测跳旗、AIS操纵、暗船活动、所有权变更和欺骗性运输行为，随船舶和行为的变化及时提供情报。

多行业应用

船旗国管理机构可利用海事透明度指数识别需要立即检查的高风险船舶，从而优先开展船舶登记监督工作。海事透明度指数分数支持数据驱动的干预策略，凸显注册机构对国际合规标准的承诺。

港口国监督官员可将检查资源集中在透明度分数较低的船舶。到港前风险评估可减少港口拥堵，同时加强对不合规船舶和受制裁活动的检测。

制裁合规团队可将透明度评分与制裁筛查相结合，加强尽职调查。海事透明度指数评分较低会触发对所有权结构、航行模式和关联方关系的深入调查。

航运公司—实际所有船东、船舶运营商和经理—可利用高海事透明度指数分数解锁高额租船费率、降低保费、最大限度地减少港口延误，并在需要验证透明度的竞争性市场中实现船队差异化。

管理层评论

Pole Star Global首席数据和分析官Saleem Khan评论道：

"海事透明度指数代表了行业评估船舶风险方式的根本性转变。通过结合机器学习、先进分析方法以及25年的海事情报专业知识，我们创建了一个功能强大且易于使用的工具。海事透明度指数将信用评分方法应用于海事运营，将复杂的数据模式转化为清晰、可操作的分值，为合规团队、船旗国和船东在透明度问题上提供一种共同语言。曾经需要数小时的分析现在只需几秒钟即可完成，帮助我们的DeepL官网下载客户做出更快速、更有依据的决策，同时降低暴露于受制裁船舶和欺诈性航运行为的风险。"

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