Backend d'Audit AML

Modèle Backend d'Application d'Audit Anti-Blanchiment
Surveillance des Transactions, Journalisation SAR et Revue des Drapeaux de Risque

Q: Quels contrôles d'audit AML sont les plus importants lorsque les opérations s'étendent sur plusieurs sites ?

Un backend d'audit AML est un schéma et une API BaaS pour la surveillance des transactions, les journaux SAR et la révision des drapeaux de risque : enquêteurs, transactions, dépôts et statut d'action.

Q: Comment les équipes d'audit AML peuvent-elles concilier les opérations quotidiennes avec les contrôles de conformité périodiques ?

Il inclut l'Investigateur (nom, email, rôle), la Transaction (transactionId, montant, devise, commerçant, statut), le SARLog (caseId, transaction, filingStatus, submittedAt, notes), et le RiskFlag (transaction, gravité, ruleCode, examinateur, actionStatus), ainsi qu'un diagramme ER, un terrain de jeu API et une invite d'agent IA.

Q: Est-il pratique d'exporter des preuves d'audit AML pour des examinateurs externes de manière structurée ?

Back4app fournit une base de données gérée, une authentification, des requêtes en temps réel et un schéma flexible afin que vous puissiez expédier la surveillance des transactions, les logs SAR et les indicateurs de risque sans gérer votre propre backend.

Q: Comment puis-je exécuter des requêtes pour des transactions dans Flutter ?

Utilisez les classes Transaction et RiskFlag pour interroger et afficher la file d'attente AML, en utilisant le SDK Back4app.

Q: Comment géré-je l'accès à l'audit AML avec Next.js Server Actions ?

Utilisez une action serveur pour créer un objet Parse pour SARLog avec un pointeur de transaction et filingStatus. Validez éventuellement dans le code Cloud.

Q: Est-ce que React Native peut mettre en cache des enregistrements AML hors ligne ?

Oui. Activez le Local Datastore et épinglez les résultats de Transaction, SARLog et RiskFlag afin que les enquêteurs puissent parcourir les données de cas sauvegardées sans connectivité.

Q: Comment puis-je empêcher l'accès non autorisé aux enregistrements AML ?

Dans le Cloud Code beforeSave pour RiskFlag et SARLog, appliquez des vérifications des examinateurs et rejetez les mises à jour si l'enquêteur n'est pas assigné.

Q: Quelle est la meilleure façon de montrer les files d'attente AML sur Android ?

Interrogez les classes Transaction et RiskFlag pour afficher les files d'attente d'activité suspecte et l'état de dépôt, en utilisant le SDK Back4app pour la gestion des données.

Q: Comment fonctionne le flux de surveillance des transactions de bout en bout ?

Les enquêteurs se connectent, chargent les lignes de Transaction, créent un RiskFlag lorsqu'une règle est déclenchée, puis écrivent une entrée SARLog si l'examen est escaladé.

Un backend d'audit AML prêt pour la production sur Back4app avec surveillance des transactions, journaux SAR et drapeaux de risque. Inclut diagramme ER, dictionnaire de données, schéma JSON, terrain de jeu API, et un prompt Agent IA pour un démarrage rapide.

Construire avec l'Agent IA Choisissez Votre Technologie

Principales Conclusions de l'Audit AML

Ce modèle vous offre un backend AML avec surveillance des transactions, journaux SAR et indicateurs de risque afin que les enquêteurs et le personnel des opérations puissent examiner les activités plus rapidement.

Structure de surveillance des transactions — Modèle de lignes de transaction avec montant, devise, commerçant et statut pour une révision quotidienne.
Suivi des journaux SAR — Conservez les entrées de journal SAR avec statut de dépôt, notes de cas et horodatages submittedAt pour un suivi d'audit.
Revue des indicateurs de risque — Liez les enregistrements d'indicateurs de risque à des motifs suspects, à la gravité et aux actions de l'examinateur.

Aperçu de l'arrière-plan de l'application d'audit de lutte contre le blanchiment d'argent

Lorsque les équipes d'audit AML opèrent sur plusieurs sites, une taxonomie cohérente évite le « même problème, cinq noms différents » dans la piste d'audit. Le coût apparaît dans les rappels et les crédits. Back4app garde l'Investigateur, la Transaction, le Journal et le Drapeau horodatés et attribuables — la norme dont les équipes d'audit AML ont besoin lorsque l'examen arrive. Le schéma couvre l'Investigateur (nom, email, rôle), la Transaction (transactionId, montant, devise, statut, commerçant), le Journal SAR (caseId, filingStatus, submittedAt, notes), et le Drapeau de Risque (transaction, gravité, ruleCode, examinateur) avec des flux de travail favorables à l'auth et à l'audit intégrés. Connectez votre frontend préféré et expédiez plus rapidement.

Meilleur pour :

Applications de surveillance AMLTableaux de bord de dépôt de SAROutils de révision des drapeaux de risqueSystèmes de surveillance des transactionsÉquipes opérationnelles de conformitéSuivi des affaires d'investigation

Comment ce backend d'audit AML est organisé

L'audit AML ne concerne pas seulement la rapidité ; il s'agit de défendabilité lorsque quelqu'un demande « montrez-moi comment vous saviez que c'était vrai. »

Examinez d'abord Investigator, Transaction et Log, puis ouvrez une carte de pile pour voir les notes spécifiques au SDK et les schémas d'intégration.

Fonctionnalités principales d'audit AML

Chaque carte technologique dans ce hub utilise le même schéma backend AML avec Investigator, Transaction, SAR Log et Risk Flag.

Accès et affectations des enquêteurs

L'enquêteur stocke le nom, l'e-mail et le rôle de chaque réviseur.

File d'attente de surveillance des transactions

Les captures de transaction contiennent transactionId, montant, devise, commerçant et statut.

Enregistrements de journal SAR

Le journal SAR suit caseId, filingStatus, submittedAt et notes.

Suivi des indicateurs de risque

L'indicateur de risque lie une transaction, une gravité, un code de règle et un évaluateur.

Pourquoi construire votre backend AML avec Back4app ?

Back4app vous fournit des primitives de transaction, SAR et drapeau de risque afin que votre équipe puisse se concentrer sur la qualité de la révision plutôt que sur la gestion des serveurs.

•Modélisation des transactions et des journaux SAR: Les champs de transaction tels que transactionId, montant et statut se marient naturellement avec caseId et filingStatus du journal SAR.
•Gouvernance des indicateurs de risque: Les enregistrements d'indicateurs de risque conservent le ruleCode, la gravité et le réviseur ensemble pour des décisions de révision traçables.
•Flexibilité en temps réel + API: Utilisez Live Queries pour les nouvelles alertes de transaction tout en gardant REST et GraphQL disponibles pour chaque client.

Construisez rapidement des outils de révision AML avec un contrat backend unique à travers le web, le mobile et les stations de travail des analystes.

Avantages clés de l'AML

Un backend qui aide les équipes AML à aller plus vite sans perdre la trace de l'examen des transactions.

Lancement rapide de l'AML

Commencez à partir d'un schéma complet d'Investigator, Transaction, SAR Log et Risk Flag plutôt que de concevoir un backend d'audit à partir de zéro.

Traçabilité des examens

Conservez le code de règle, le statut de dépôt et les données de l'évaluateur attachés à chaque chemin de cas pour le suivi.

Effacer le flux de contrôle d'accès

Gérez l'accès des enquêteurs aux files d'attente des transactions et aux journaux SAR avec des règles ACL et CLP.

Modèle d'alerte évolutif

Utilisez la classe Risk Flag pour suivre les événements à haut risque sans retravailler le modèle de données chaque fois qu'une règle change.

Historique des transactions et des dépôts

Stockez les lignes de transaction et les entrées de journal SAR ensemble afin que les analystes puissent comparer les alertes avec les décisions de dépôt.

Flux de travail de bootstrap AI

Générez rapidement une structure backend et des conseils d'intégration AML avec une invite structurée.

Prêt à lancer votre application d'audit AML ?

Laissez l'agent AI Back4app structurer votre backend AML et générer la surveillance des transactions, les journaux SAR et les indicateurs de risque à partir d'une seule invite.

Construire avec l'agent AI Essayer le terrain de jeu API

Gratuit pour commencer — 50 invites d'agent AI/mois, aucune carte de crédit requise

Pile technique

Tout inclus dans ce modèle de backend d'audit AML.

Frontend

13+ technologies

Backend

Back4app

Base de données

MongoDB

Auth

Authentification et sessions intégrées

API

REST et GraphQL

Temps réel

Live Queries

Diagramme ER AML

Modèle de relation d'entité pour le schéma backend de l'audit AML.

Diagramme ER

Voir la source du diagramme

Mermaid

erDiagram
    AnalystUser ||--o{ MonitoringCase : "assignedTo"
    MonitoringCase ||--o{ TransactionEvent : "case"
    MonitoringCase ||--o{ SarLog : "case"
    MonitoringCase ||--o{ RiskFlag : "case"
    MonitoringCase ||--o{ ReviewNote : "case"
    AnalystUser ||--o{ SarLog : "submittedBy"
    AnalystUser ||--o{ RiskFlag : "reviewedBy"
    AnalystUser ||--o{ ReviewNote : "author"
    TransactionEvent ||--o{ RiskFlag : "triggeredBy"

    AnalystUser {
        String objectId PK
        String username
        String email
        String password
        String role
        String team
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    MonitoringCase {
        String objectId PK
        String caseNumber
        String customerName
        String status
        String assignedToId FK
        Date openedAt
        Date closedAt
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    TransactionEvent {
        String objectId PK
        String transactionId
        String caseId FK
        Number amount
        String currency
        String channel
        String counterparty
        Date transactionAt
        String monitoringStatus
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    SarLog {
        String objectId PK
        String sarNumber
        String caseId FK
        String submittedById FK
        String filingStatus
        Date submittedAt
        String regulatorRef
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    RiskFlag {
        String objectId PK
        String flagType
        String severity
        String caseId FK
        String triggeredById FK
        String status
        String reason
        String reviewedById FK
        Date reviewedAt
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    ReviewNote {
        String objectId PK
        String caseId FK
        String authorId FK
        String noteType
        String body
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

Flux d'Intégration AML

Flux d'exécution typique pour la connexion, la révision des transactions, l'enregistrement des SAR et les mises à jour des drapeaux de risque.

Diagramme ER

Voir la source du diagramme

Mermaid

sequenceDiagram
  participant Analyst as AnalystUser
  participant AMLApp as Anti-Money Laundering App
  participant Back4app as Back4app Cloud

  Analyst->>AMLApp: Sign in
  AMLApp->>Back4app: POST /login
  Back4app-->>AMLApp: Session token

  Analyst->>AMLApp: Open monitoring queue
  AMLApp->>Back4app: GET /classes/MonitoringCase?include=assignedTo&order=-updatedAt
  Back4app-->>AMLApp: Cases and assigned analysts

  Analyst->>AMLApp: Review transaction events
  AMLApp->>Back4app: GET /classes/TransactionEvent?include=case
  Back4app-->>AMLApp: TransactionEvent rows

  Analyst->>AMLApp: Create a risk flag or SAR log
  AMLApp->>Back4app: POST /classes/RiskFlag or /classes/SarLog
  Back4app-->>AMLApp: Saved risk flag or SAR log

  AMLApp->>Back4app: Subscribe to case updates
  Back4app-->>AMLApp: LiveQuery updates for MonitoringCase and RiskFlag

Dictionnaire de données AML

Référence complète au niveau des champs pour chaque classe dans le schéma d'audit AML.

Champ	Type	Description	Requis
objectId	String	Auto-generated unique identifier	Auto
username	String	Login name for the analyst or coordinator
email	String	Work email address
password	String	Hashed password (write-only)
role	String	User role such as investigator, manager, or operator
team	String	Assigned compliance team or operations unit	—
createdAt	Date	Auto-generated creation timestamp	Auto
updatedAt	Date	Auto-generated last-update timestamp	Auto

8 champs dans AnalystUser

Sécurité et autorisations pour l'AML

Comment la stratégie ACL et CLP sécurise les enquêteurs, les transactions, les journaux SAR et les indicateurs de risque.

Contrôles du compte enquêteur

Seul l'enquêteur peut mettre à jour son profil ; les vérifications de rôle déterminent qui peut voir ou modifier les attributions de révision.

Intégrité des transactions et des SAR

Seuls les réviseurs approuvés peuvent créer ou modifier des notes de transaction et des enregistrements de journaux SAR ; le code Cloud peut valider les changements de statut.

Accès à la révision ciblée

Restreindre les lectures des transactions et des indicateurs de risque au groupe de conformité assigné, et exposer les détails de dépôt des journaux SAR uniquement au personnel autorisé.

Schéma AML (JSON)

Définition du schéma JSON brut prête à être copiée dans Back4app ou utilisée comme référence d'implémentation.

JSON

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{
  "classes": [
    {
      "className": "AnalystUser",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "username": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "email": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "password": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "role": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "team": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "MonitoringCase",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "caseNumber": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "customerName": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "assignedTo": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "AnalystUser"
        },
        "openedAt": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "closedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "TransactionEvent",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "transactionId": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "case": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "MonitoringCase"
        },
        "amount": {
          "type": "Number",
          "required": true
        },
        "currency": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "channel": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "counterparty": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "transactionAt": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "monitoringStatus": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "SarLog",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "sarNumber": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "case": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "MonitoringCase"
        },
        "submittedBy": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "AnalystUser"
        },
        "filingStatus": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "submittedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "regulatorRef": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "RiskFlag",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "flagType": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "severity": {
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        },
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          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "MonitoringCase"
        },
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          "type": "Pointer",
          "required": false,
          "targetClass": "TransactionEvent"
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        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "reason": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
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          "type": "Pointer",
          "required": false,
          "targetClass": "AnalystUser"
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          "type": "Date",
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        },
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        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
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    },
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      "className": "ReviewNote",
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        "objectId": {
          "type": "String",
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        "case": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "MonitoringCase"
        },
        "author": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "AnalystUser"
        },
        "noteType": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "body": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    }
  ]
}

Construire de l'AML avec l'agent IA

Utilisez l'agent IA Back4app pour générer une vraie application d'audit AML à partir de ce modèle, y compris le frontend, le backend, l'authentification et les flux de transactions, de journaux SAR, et de drapeaux de risque.

Agent IA Back4app

Prêt à construire

Créez un backend d'application d'audit anti-blanchiment sur Back4app avec ce schéma et ce comportement exact.

Schéma:
1. Instructeur (utiliser l'authentification intégrée Back4app pour la connexion et le contrôle des rôles) : nom (String, requis), email (String, requis), rôle (String, requis) ; objectId, createdAt, updatedAt (système).
2. Transaction : transactionId (String, requis), montant (Number, requis), devise (String, requis), commerçant (String, requis), statut (String, requis), notes (String) ; objectId, createdAt, updatedAt (système).
3. SARLog : caseId (String, requis), transaction (Pointeur vers Transaction, requis), filingStatus (String, requis), submittedAt (Date), notes (String) ; objectId, createdAt, updatedAt (système).
4. RiskFlag : transaction (Pointeur vers Transaction, requis), gravité (String, requis), ruleCode (String, requis), examinateur (Pointeur vers Instructeur), actionStatus (String, requis), commentaire (String) ; objectId, createdAt, updatedAt (système).

Sécurité :
- Seul l'instructeur peut mettre à jour son profil. Restreindre les modifications des Transactions, SARLog et RiskFlag aux examinateurs autorisés.
- Utilisez le Cloud Code pour valider les transitions de statut de dépôt et les mises à jour des drapeaux basées sur des règles.

Auth :
- Inscription, connexion, déconnexion.

Comportement :
- Lister les transactions, créer des journaux SAR, mettre à jour les drapeaux de risque et attribuer la propriété des examens.

Livrer :
- Application Back4app avec schéma, ACLs, CLPs ; frontend pour les instructeurs, files de transactions, journaux SAR et examen des drapeaux de risque.

Appuyez sur le bouton ci-dessous pour ouvrir l'agent avec cette invite de modèle pré-remplie.

Ceci est l'invite de base sans suffixe technologique. Vous pouvez adapter la pile frontend générée par la suite.

Déployez en quelques minutes50 invites gratuites / moisAucune carte de crédit requise

Terrain de jeu API AML

Essayez les points de terminaison REST et GraphQL contre le schéma d'audit AML. Les réponses utilisent des données fictives et ne nécessitent pas de compte Back4app.

Chargement de l'aire de jeu…

REST

Choisissez votre technologie pour l'AML

Développez chaque carte pour voir comment intégrer Investigator, Transaction et Log avec votre pile choisie.

Ce que vous obtenez avec chaque technologie

Chaque pile utilise le même schéma backend AML et les contrats API.

Structure de données AML unifiée

Gérez facilement les enquêteurs, les transactions, les journaux SAR et les indicateurs de risque avec un schéma cohérent.

Surveillance des transactions pour AML

Examinez les paiements suspects et mettez-les en attente pour l'action des analystes.

Suivi des journaux SAR pour AML

Conservez l'historique des dépôts et les notes de cas liés à un examen de transaction spécifique.

Rôles de réviseur personnalisables

Définissez des niveaux d'accès et des approbations adaptés aux opérations de conformité.

REST/GraphQL APIs pour AML

Intégrez-vous avec des tableaux de bord, des outils mobiles et des systèmes de révision en back-office.

Architecture de conformité extensible

Ajoutez de nouvelles règles de risque ou des champs de cas à mesure que votre programme de surveillance évolue.

Comparaison des cadres de lutte contre le blanchiment d'argent

Comparez la vitesse de configuration, le style SDK et le support de l'IA parmi toutes les technologies prises en charge.

Cadre	Temps de configuration	Avantage AML	Type de SDK	Support de l'IA
Flutter	Environ 5 min	Base de code unique pour la révision AML sur mobile et web.	SDK typé	Complet
React	Moins de 5 minutes	Tableau de bord web rapide pour la surveillance des transactions AML.	SDK typé	Complet
React Natif	~3–7 min	Application mobile multiplateforme pour les files d'attente de révision AML.	SDK typé	Complet
Next.js	Configuration rapide (5 min)	Application web rendue côté serveur pour les opérations AML.	SDK typé	Complet
JavaScript	~3–5 min	Intégration web légère pour la surveillance AML.	SDK typé	Complet
Android	Environ 5 min	Application Android native pour les enquêteurs AML.	SDK typé	Complet
iOS	Moins de 5 minutes	Application native iOS pour les enquêteurs AML.	SDK tapé	Complet
Vue	~3–7 min	Interface web Reactive pour les opérations AML.	SDK tapé	Complet
Angular	Configuration rapide (5 min)	Application web d'entreprise pour les équipes de conformité AML.	SDK tapé	Complet
GraphQL	Moins de 2 min	API GraphQL flexible pour la révision des cas AML.	API GraphQL	Complet
REST API	Configuration rapide (2 min)	Intégration REST API pour la surveillance AML.	REST API	Complet
PHP	~3 min	Backend PHP côté serveur pour les workflows AML.	REST API	Complet
.NET	~3–7 min	Backend .NET pour les opérations AML.	SDK typé	Complet

Le temps de configuration reflète la durée attendue depuis le démarrage du projet jusqu'à la première transaction ou requête SARLog utilisant ce schéma de modèle.

Questions Fréquemment Posées

Questions courantes sur la création d'un backend d'audit AML avec ce modèle.

Quels contrôles d'audit AML sont les plus importants lorsque les opérations s'étendent sur plusieurs sites ?

Comment les équipes d'audit AML peuvent-elles concilier les opérations quotidiennes avec les contrôles de conformité périodiques ?

Est-il pratique d'exporter des preuves d'audit AML pour des examinateurs externes de manière structurée ?

Comment puis-je exécuter des requêtes pour des transactions dans Flutter ?

Comment géré-je l'accès à l'audit AML avec Next.js Server Actions ?

Est-ce que React Native peut mettre en cache des enregistrements AML hors ligne ?

Comment puis-je empêcher l'accès non autorisé aux enregistrements AML ?

Quelle est la meilleure façon de montrer les files d'attente AML sur Android ?

Comment fonctionne le flux de surveillance des transactions de bout en bout ?

Fiable par les développeurs du monde entier

Rejoignez des équipes expédiant des produits d'audit AML plus rapidement avec les modèles Back4app

Prêt à créer votre application d'audit AML ?

Commencez votre projet AML en quelques minutes. Aucune carte de crédit requise.

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Modèle Backend d'Application d'Audit Anti-BlanchimentSurveillance des Transactions, Journalisation SAR et Revue des Drapeaux de Risque