Diana-K-Ogega/AML-Transaction-Monitoring
GitHub: Diana-K-Ogega/AML-Transaction-Monitoring
一个基于Python和Pandas的自动化反洗钱交易监控引擎，通过可编程取证规则快速识别大规模交易数据中的结构性交易、管辖区风险和新账户异常活动，替代低效的手动电子表格审查流程。
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# AML 交易监控引擎
## 1. 简介
该引擎自动识别大型数据集中的高风险金融模式。它旨在用高速的编程化筛查取代手动电子表格审查，能在几秒钟内检测出复杂的危险信号（如结构性交易和管辖区风险），处理超过 5,000 笔交易。
## 2. 技术列表
* **语言：** Python 3.11
* **库：** Pandas（高速数据筛查）
* **数据库逻辑：** SQL
* **版本控制：** Git & GitHub
## 3. 功能
* **合成数据生成：** 模拟包含 5,000 笔交易的核心银行环境。
* **自动化逻辑引擎：** 同时运行 4 条不同的取证规则。
* **风险分类：** 根据规则命中情况自动分配风险等级。
* **取证报告：** 输出标准化的 aml_alerts_report.csv。
*图 1：专业工作环境与项目目录结构。*
*图 2：监管检测规则的程序化实现。*
## 4. 键盘快捷键
* **Ctrl + S：** 保存逻辑/规则更新。
* **Ctrl + ~：** 切换集成终端。
* **Alt + Shift + F：** 标准化代码格式。
* **F5：** 调试并运行引擎。
## 5. 流程
* **需求分析：** 定义“可疑”活动的法律参数。
* **数据工程：** 构建生成器以创建逼真的交易数据集。
* **逻辑编码：** 将监管危险信号转化为可执行的 Python 脚本。
* **审计生成：** 将取证发现自动输出为便携格式。
*图 3：筛查前包含 5,000 条记录的原始交易证据。*
## 6. 我的收获
* **监管转化：** 将抽象的法律标准转化为精确的自动化参数。
* **可扩展审计：** 编程化筛查相较于手动审查的效率优势。
* **版本控制：** 使用 Git 管理专业级的取证代码库。
## 7. 如何改进
* **模糊匹配：** 实现逻辑以检测制裁名单中拼写错误的名称。
* **行为分析：** 识别交易速度中的异常模式。
* **数据可视化：** 开发仪表板以绘制高风险资金的地理流向。
## 8. 运行项目
* **克隆** 代码库。
* **安装依赖：** pip install -r requirements.txt。
* **执行引擎：** python main.py。
* **查看结果：** 在 reports/ 文件夹中查找结果。
*图 4：最终项目部署与远程同步确认。*
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