vendor-risk-kyc-screening

द्वारा tavily-ai

विक्रेताओं, व्यापारियों, आपूर्तिकर्ताओं, प्रतिपक्षों, कंपनियों, अधिकारियों और संबंधित संस्थाओं की विक्रेता जोखिम, KYC, प्रतिकूल मीडिया, प्रतिबंधों, विनियामक… के लिए जांच करें।

npx skills add https://github.com/tavily-ai/use-case-skills --skill vendor-risk-kyc-screening

Vendor Risk KYC Screening

Workflow

Use search and extract for source-grounded vendor, merchant, supplier, counterparty, and KYC research; use map or crawl only for known official directories or registries. Treat this as research support, not a final compliance determination. Execution mechanics should come from companion endpoint skills.

Treat the guidance below as base guidance; adapt it to the user's request when appropriate.

  • Identify the entity, aliases, parent/subsidiaries, executives, jurisdictions, products, and risk categories.
  • Break the screen into short subqueries under 400 characters for each alias and risk type: sanctions, enforcement, litigation, regulatory warning, recall, adverse media, cybersecurity incident, supplier risk, and jurisdiction.
  • Use exact-match style queries for legal names, people, product names, and phrases that must appear verbatim.
  • Search first, then filter by domain trust and source type before extracting. Prioritize official regulators, sanctions lists, court records, recall databases, company disclosures, and credible news.
  • Extract selected sources that can support or rule out specific findings.
  • Use site navigation only when a known regulator, registry, or company site needs URL discovery.
  • Collect multiple pages only for scoped official directories, recalls/advisories, policy pages, or supplier/product pages.

Research Budget

  • Start with a small focused search set covering entity aliases, sanctions/regulatory risk, adverse media, and jurisdiction-specific risk.
  • Extract only the strongest official or credible sources before drafting.
  • Add more searches only for named gaps, such as missing alias coverage, missing jurisdiction coverage, or unresolved high-risk findings.
  • Do not use map unless a known regulator, registry, sanctions portal, or company site has specific buried pages to locate.
  • Do not use crawl unless the user asks for scoped collection from an official directory, registry, recalls page, or supplier/product section.

Capability Guidance

  • Use search for most vendor screening, KYC, adverse media, sanctions, enforcement, litigation, recall, and supplier-risk discovery.
  • Use extract on selected official records, regulator pages, sanctions pages, court records, recall databases, company disclosures, and credible news.
  • Use map for official registries, regulator sites, sanctions portals, or company domains with hard-to-find pages.
  • Use crawl for directories or official record sets only after narrowing the paths and risk categories.
  • Use research for full due diligence reports, then verify high-impact claims against original sources.

Query And Source Guidance

  • Query legal names, trade names, aliases, parent/subsidiary names, executives, product names, and jurisdiction terms separately.
  • Combine entity terms with specific risk concepts: sanctions, enforcement action, consent order, lawsuit, fraud, recall, breach, warning letter, import alert, debarment, bankruptcy, and adverse media.
  • Prioritize regulators, sanctions databases, court systems, recall databases, official registries, company disclosures, and credible news.
  • Treat unsourced aggregators, copied press releases, and name-match-only hits as low confidence until corroborated.
  • Report failed or inaccessible sources when they affect official registries, sanctions pages, or high-risk findings.

Output Template

Use this markdown structure and avoid implying clearance:

# Vendor / KYC Risk Brief: <entity>

## Scope
- Entity and aliases checked:
- Jurisdictions:
- Risk categories:
- Source coverage limits:

## Findings
### High
- Finding:
- Evidence:
- Confidence:

### Medium
- Finding:
- Evidence:
- Confidence:

### Low / Watch
- Finding:
- Evidence:
- Confidence:

## No Relevant Findings In Searched Sources
- <risk category or alias checked>

## Recommended Next Checks
- <next check>

## Sources
- [Source title](URL) - <what it supports>

Say "no relevant findings found in searched sources" instead of "cleared" unless the user supplied authoritative internal checks.

tavily-ai की और Skills

research
tavily-ai
किसी भी विषय पर व्यापक शोध, जिसमें स्वचालित स्रोत संग्रह, विश्लेषण और उद्धरण शामिल हैं। स्पष्ट उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत वेब शोध करता है, जो तुलना, समसामयिक घटनाओं, बाजार विश्लेषण और विस्तृत रिपोर्ट के लिए आदर्श है। तीन मॉडल विकल्प प्रदान करता है: लक्षित एकल-विषय शोध के लिए मिनी (~30 सेकंड), व्यापक बहु-कोण विश्लेषण के लिए प्रो (~60-120 सेकंड), और API-संचालित जटिलता पहचान के लिए ऑटो। Tavily MCP सर्वर के माध्य
official
search
tavily-ai
We need to translate the given English text into Hindi, preserving product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "search" is to be preserved only if it appears in the source text. The source text does not contain the word "search" as a standalone name? Actually it says "Web search" at the beginning. The instruction says "Name to preserve: search" but also "Do not include the name unless it appears in the source text." So "search" appears in "Web search" - but that's part of the phrase. I think we should preserve the word "search" as is? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." "search" might be considered a technical term? But it's a common word. However, the instruction specifically says "Name to preserve: search" meaning we should not translate the word "search" if it appears. In the source text, "Web search" - the word "search" is there. So we should keep "search" as is.
official
tavily-best-practices
tavily-ai
We need to translate the given English text to Hindi. The text describes a web search API for LLMs with various features. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "tavily-best-practices" is not in the text, so we don't include it. We translate only the text inside <text>. No extra commentary, labels, etc. Let's translate: "Web search API for LLMs with real-time data access, content extraction, site crawling, and AI-powered research." -> "LLMs के लिए वेब सर्च API जिसमें रीयल-टाइम डेटा एक्सेस, कंटेंट एक्सट्रैक्शन, साइट क्रॉलिंग और AI-संचालित शोध शामिल है।" "Five core methods: search() for web results, extract() for URL content, crawl() for site-wide extraction, map() for URL discovery, and research() for end
official
tavily-cli
tavily-ai
वेब खोज, सामग्री निष्कर्षण, साइट क्रॉलिंग, और Tavily CLI के माध्यम से गहन शोध। पाँच कमांड मोड: खोज, निष्कर्षण, URL खोज, बल्क क्रॉलिंग, और उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत शोध। सभी कमांड संरचित, एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए JSON आउटपुट और फ़ाइल सहेजने का समर्थन करते हैं। एस्केलेशन पैटर्न आपको आपकी आवश्यकताओं के अनुसार सरल खोज से निष्कर्षण, मैपिंग, क्रॉलिंग से लेकर व्यापक शोध
official
tavily-crawl
tavily-ai
बहु-पृष्ठ वेबसाइट क्रॉलर जिसमें सिमैंटिक फ़िल्टरिंग और मार्कडाउन निर्यात है। गहराई और चौड़ाई नियंत्रण के साथ पूरे साइट अनुभागों को क्रॉल करें; पथ रेगेक्स, डोमेन या प्राकृतिक भाषा निर्देशों द्वारा फ़िल्टर करें ताकि परिणामों को केंद्रित किया जा सके। प्रत्येक पृष्ठ को --output-dir के माध्यम से स्थानीय मार्कडाउन फ़ाइलों के रूप में सहेजें, या एजेंटिक प्रोसेसिंग के लिए संरचित JSON लौटाएँ
official
tavily-dynamic-search
tavily-ai
वेब खोजें, परिणामों को फ़िल्टर करें, और सामग्री निकालें ताकि कच्चा खोज डेटा कभी आपके कॉन्टेक्स्ट विंडो में प्रवेश न करे। केवल आपका क्यूरेटेड print() आउटपुट वापस आता है।
official
tavily-extract
tavily-ai
20 URL तक से स्वच्छ मार्कडाउन या टेक्स्ट निकालें, जिसमें जावास्क्रिप्ट रेंडरिंग और क्वेरी-केंद्रित चंकिंग सहायता हो। जावास्क्रिप्ट-रेंडर किए गए पृष्ठों को कॉन्फ़िगरेबल निष्कर्षण गहराई (सरल पृष्ठों के लिए बेसिक, डायनामिक SPA और तालिकाओं के लिए एडवांस्ड) के साथ संभालता है। केवल प्रासंगिक सामग्री चंक लौटाने के लिए क्वेरी-केंद्रित निष्कर्षण का समर्थन करता है, पूरे पृष्ठों के बजाय। डिफ़
official
tavily-map
tavily-ai
वेबसाइटों पर सामग्री निकाले बिना तेज़ URL खोज, बड़ी साइटों पर विशिष्ट पृष्ठ खोजने के लिए आदर्श। किसी डोमेन पर सभी URL की संरचित सूचियाँ लौटाता है, जिसमें कॉन्फ़िगरेबल गहराई और चौड़ाई, regex पथ फ़िल्टरिंग, और सिमैंटिक फ़िल्टरिंग के लिए प्राकृतिक भाषा निर्देश शामिल हैं। गहराई नियंत्रण (1–5 स्तर), प्रति पृष्ठ चौड़ाई सीमा, बाहरी लिंक शामिल/बहिष्करण, और regex पैटर्न के माध्यम से डोमेन फ़िल
official