ashwaqaltamimi/sigma-amad-final

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面向银行业的反洗钱网络检测平台,通过图网络分析识别传统单笔审查难以发现的洗钱模式并自动生成合规可疑交易报告。

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# Σ سيقما — 银行业洗钱网络检测平台 这是一个金融智能平台,旨在检测传统单笔交易审查难以发现的**洗钱网络**,并在人工决策的监督下,通过数字代理团队将可疑行为转化为**现成的合规可疑交易报告(STR)**。 ## 核心功能 - **多层检测** — 统计监控 + 具备客户风险等级自适应阈值的反洗钱规则 + 网络分析。 - **网络分析** — 绘制账户间的关系图,发现在单笔交易审查中不可见的闭环、归集与过账网络。 - **SAMA 合规性** — 将每项可疑行为与其监管条款(第15条)关联,并生成包含结构化字段的 STR 报告草稿。 - **跨会话的持久记忆与学习** — 保存每一次人工审核决策,从而提升系统在未来每次运行中的准确性。 ## 本地运行 ``` pip install -r requirements.txt streamlit run sigma_banking.py ``` 然后点击 **“🎬 运行 Demo”** 或上传 CSV/Excel 文件。 ## 测试 ``` pytest tests/ -q ``` ## 技术栈 Python · Streamlit · scikit-learn · pandas · Plotly · ReportLab 2026 Amd 黑客马拉松 — Alinma Bank × Tuwaiq Academy
标签:Apex, Kubernetes, Python, Streamlit, 反洗钱, 图网络分析, 无后门, 机器学习, 访问控制, 逆向工具, 金融风控