jube-home/aml-fraud-transaction-monitoring

 Jube 是一个**开源反洗钱（AML）软件**和**开源欺诈检测软件**平台，用于实时检测 可疑交易、反洗钱案件管理和欺诈预防。 [Jube 完全开源（AGPLv3）](https://github.com/jube-home/aml-fraud-transaction-monitoring) 具备所有功能且无供应商锁定，Jube 透明、可审计、可扩展——在掌控数据的同时，能够快速适应新产品、 工作流程、法规或支付方案。 Jube 将实时交易监控、自适应机器学习、基于规则的检测和以工作流驱动的案件管理整合到一个可扩展的系统中。 专为合规团队、金融机构和金融科技公司设计，Jube 提供： - 使用监督和无监督机器学习模型进行准确且可解释的风险评分 - 基于规则的检测，包含阈值、速度检查、聚合计数和制裁筛查 - 以工作流驱动的 AML 和欺诈案件管理，支持自动升级和完整审计追踪 - 基于 Docker 和 Kubernetes 的云原生部署，支持多租户、配置保留以及 低延迟决策的高性能缓存 Jube 确保准确性、透明度和可审计性，使其成为必须满足严格 监管要求同时监控大量交易量的组织的理想选择。   ## 关键特性 - 值得信赖的**开源 AML 和欺诈检测软件**，适用于合规和欺诈预防 - 实时交易监控 - 混合检测引擎：结合用于 **开源 AML 和欺诈检测** 的基于规则的逻辑 - 用于 AML 和欺诈风险评分的自适应机器学习模型 - 以工作流驱动的 AML 和欺诈案件管理 - 完全在 **AGPLv3** 下的**开源 AML 和欺诈检测软件** ### 自适应机器学习 — 全面适应 Jube 利用自适应机器学习进行 AML 和欺诈检测，结合异常检测、监督风险 模型和持续模型训练，以识别已知和新兴威胁，同时推导可解释且可操作的风险洞察。 - 无监督学习识别客户行为偏离以进行异常检测 - 监督学习模型基于历史数据检测已知欺诈和 AML 模式 - 混合方法结合监督和无监督方法 - “全面适应”演进模型拓扑结构——尝试不同的神经网络 结构和变量——以在数据模式变化时找到泛化良好、计算高效的模型 - 行为特征抽象推导交易量、速度和地理位置等信号，以提升机器学习 模型的可解释性     ### 实时交易监控 Jube 的实时交易监控引擎能够即时检测可疑活动，使金融机构 和金融科技公司能够及时响应欺诈和 AML 风险。该引擎结合了低延迟处理、可扩展 架构和可靠存储，以高效处理大量交易。 - 无状态、水平可扩展的架构 - 使用 Redis 进行低延迟、可变内存处理 - 常访问的不可变状态本地存储以最小化网络开销、减少 序列化/反序列化并 提高服务器密度，确保高负载下的快速、可扩展决策 - 使用 PostgreSQL 的持久化存储和审计日志 - AMQP 集成（RabbitMQ）用于入站和出站事件 - 通过 HTTP、AMQP 和混合模式对同步和异步接口提供完整支持 - 用于分析和报告的决策有效载荷异步归档 - 可用于集成新情报和分析暴露面的实时数据重处理 ### 合规案件管理 Jube 提供以工作流驱动的 AML 和欺诈案件管理，包含自动升级、完整审计追踪和文档 版本控制，为合规团队提供调查可疑交易的端到端解决方案。 - 多案件流（AML、欺诈、合规） - 面向调查人员的工作流驱动仪表板 - 文档上传与版本控制（EDD、CDD、身份验证） - 通过激活规则自动升级案件 - 完整操作审计追踪    ### 灵活的规则引擎 Jube 的规则引擎支持阈值、速度检查、聚合计数和制裁筛查，完全集成 以 ML 输出实现综合检测。 - 基于阈值的检测 - 速度和聚合检查 - 自动检查交易和对手方是否符合全球制裁名单以 符合监管要求 - TTL 计数器和抑制 - 与 ML 输出完全集成，实现组合检测 - 根据数据量在线或后台准备速度和其它聚合    ### 云原生 Jube 的架构**专为开源欺诈检测和 AML 交易监控而设计**。它完全 容器化（Docker、Kubernetes），支持多租户，并且高度可扩展——使其成为顶级 **AML 和 欺诈 检测软件开源**解决方案。 该平台保留配置，使机构能够备份、恢复和迁移规则、工作流程和 ML 设置。这确保了业务连续性并实现平滑的系统升级或部署。 Jube 支持多租户，允许多个金融机构或服务提供商在单一部署中监控多个 子客户（品牌或业务单元）的交易。每个租户可以维护独立的规则、 工作流程和 ML 配置。  ## 入门指南 提供 Docker Compose 文件（`docker-compose.yml`），可快速搭建并编排 Jube 安装， 前提是已安装 Docker。Jube 可在几分钟内启动并运行，执行以下 Shell 脚本： ``` git clone https://github.com/jube-home/aml-fraud-transaction-monitoring cd aml-fraud-transaction-monitoring export DockerComposePostgresPassword='SuperSecretPasswordToChangeForPg' export DockerComposeRabbitMQPassword='SuperSecretPasswordToChangeForAmqp' export DockerComposeJWTKey='IMPORTANT:_ChangeThisKey_~%pvif3KRo!3Mkm1oMC50TvAPi%{mUt<9sBm>DPjGZyfYYWssseVrNUqLQE}mz{L_UsingThisKeyIsDangerous' export DockerComposePasswordHashingKey='IMPORTANT:_ChangeThisKey_~%pvif3KRo!3Mkm1oMC50TvAPi%{mUt<9sBm>DPjGZyfYYWssseVrNUqLQE}mz{L_UsingThisKeyIsDangerous' docker compose up -d ``` 复制并粘贴上述 Shell 脚本到终端。Jube 软件将被克隆到本地：  克隆完成后，Jube 将在本地构建（Jube 不在 Docker Hub 上，而是 从源代码构建）。一旦 Jube Docker 镜像构建完成，Docker Compose 将确保其余 依赖项以 Postgres、RabbitMQ 和 Redis 的形式可用，然后进行编排：  访问 http://localhost:5001/：  默认用户名/密码为 Administrator / Administrator，首次登录时需修改：  修改后，导航至菜单：  ## 文档 Jube 提供全面、高质量的文档，引导团队完成安装、配置和 平台操作。 请参考 [入门指南](https://jube-home.github.io/aml-fraud-transaction-monitoring/GettingStarted)，在 [官方文档](https://jube-home.github.io/aml-fraud-transaction-monitoring) 中获取分步说明，以高效部署和配置 Jube。 ## 支持 🚀 通过面对面的 [培训](https://www.jube.io/jube-training) 加速实施，来自开发者的指导。 💬 加入 [Jube WhatsApp 公共支持群](https://whatsapp.com/channel/0029Vb7HM7yICVfihDH17H2P) 与开发者交流。 ## 许可证 Jube 在 AGPL-3.0-or-later 许可下授权。

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