Backend Audit AML

Template Backend Aplikasi Audit Anti-Pencucian Uang
Pemantauan Transaksi, Logging SAR, dan Tinjauan Bendera Risiko

Q: Kontrol audit AML mana yang paling penting ketika operasi mencakup beberapa lokasi?

Backend audit AML adalah skema BaaS dan API untuk pemantauan transaksi, log SAR, dan tinjauan tanda risiko: penyelidik, transaksi, pengarsipan, dan status tindakan.

Q: Bagaimana tim audit AML dapat menyelaraskan operasi harian dengan pemeriksaan kepatuhan berkala?

Ini mencakup Penyidik (nama, email, peran), Transaksi (transactionId, jumlah, mata uang, pedagang, status), SARLog (caseId, transaksi, filingStatus, submittedAt, catatan), dan RiskFlag (transaksi, tingkat keparahan, ruleCode, peninjau, actionStatus), ditambah diagram ER, playground API, dan prompt Agen AI.

Q: Apakah praktis untuk mengekspor bukti audit AML bagi peninjau eksternal dengan cara yang terstruktur?

Back4app menyediakan database terkelola, otentikasi, kueri waktu nyata, dan skema yang fleksibel sehingga Anda dapat mengirim pemantauan transaksi, log SAR, dan bendera risiko tanpa menjalankan backend Anda sendiri.

Q: Bagaimana cara menjalankan kueri untuk transaksi di Flutter?

Gunakan kelas Transaksi dan RiskFlag untuk mengquery dan menampilkan antrean AML, memanfaatkan SDK Back4app.

Q: Bagaimana saya mengelola akses audit AML dengan Next.js Server Actions?

Gunakan tindakan server untuk membuat Objek Parse untuk SARLog dengan penunjuk Transaksi dan filingStatus. Opsional validasi di Cloud Code.

Q: Bisakah React Native menyimpan catatan AML secara offline?

Ya. Aktifkan Local Datastore dan pin hasil Transaksi, SARLog, dan RiskFlag sehingga penyidik dapat menjelajahi data kasus yang disimpan tanpa konektivitas.

Q: Bagaimana cara saya mencegah akses catatan AML yang tidak sah?

Dalam Cloud Code sebelumDisimpan untuk RiskFlag dan SARLog, terapkan pemeriksaan reviewer dan tolak pembaruan jika penyelidik tidak ditugaskan.

Q: Apa cara terbaik untuk menampilkan antrean AML di Android?

Kueri kelas Transaksi dan RiskFlag untuk menampilkan antrean aktivitas mencurigakan dan status pengajuan, menggunakan SDK Back4app untuk manajemen data.

Q: Bagaimana alur pemantauan transaksi bekerja dari awal hingga akhir?

Penyelidik masuk, memuat baris Transaksi, membuat RiskFlag ketika aturan diaktifkan, dan kemudian menulis entri SARLog jika review diupgrade.

Backend audit AML yang siap produksi di Back4app dengan pemantauan transaksi, log SAR, dan bendera risiko. Termasuk diagram ER, kamus data, skema JSON, playground API, dan prompt AI Agent untuk bootstrap cepat.

Bangun dengan Agen AI Pilih Teknologi Anda

Ringkasan Kunci Audit AML

Template ini memberikan backend AML dengan pemantauan transaksi, log SAR, dan bendera risiko sehingga penyelidik dan staf operasional dapat meninjau aktivitas dengan lebih cepat.

Struktur pemantauan transaksi — Model baris Transaksi dengan jumlah, mata uang, pedagang, dan status untuk tinjauan sehari-hari.
Pelacakan log SAR — Simpan entri Log SAR dengan status pengarsipan, catatan kasus, dan cap waktu submittedAt untuk tindak lanjut audit.
Tinjauan bendera risiko — Hubungkan catatan Bendera Risiko dengan pola mencurigakan, tingkat keparahan, dan tindakan peninjau.

Backend Aplikasi Audit Anti-Pencucian Uang Sekilas

Ketika tim audit AML beroperasi di berbagai lokasi, taksonomi yang konsisten mencegah 'masalah yang sama, lima nama berbeda' dalam jejak audit. Biaya muncul dalam panggilan kembali dan kredit. Back4app menjaga Investigator, Transaksi, Log, dan Flag dengan cap waktu dan dapat dipertanggungjawabkan — dasar yang dibutuhkan tim audit AML ketika pengawasan datang. Skema mencakup Investigator (nama, email, peran), Transaksi (transactionId, jumlah, mata uang, status, pedagang), Log SAR (caseId, filingStatus, submittedAt, catatan), dan Risk Flag (transaksi, tingkat keparahan, ruleCode, peninjau) dengan alur kerja yang ramah audit dan otorisasi yang terintegrasi. Sambungkan frontend pilihan Anda dan kirim lebih cepat.

Terbaik untuk:

Aplikasi pemantauan AMLDasbor pengajuan SARAlat tinjauan Risk flagSistem pengawasan transaksiTim operasi kepatuhanPelacakan kasus investigatif

Bagaimana backend Audit AML ini terorganisir

Audit AML tidak hanya tentang kecepatan; ini tentang daya pembelaan ketika seseorang bertanya 'tunukkan kepada saya bagaimana Anda tahu itu benar.'

Tinjau Investigator, Transaksi, dan Log terlebih dahulu, lalu buka kartu tumpukan untuk melihat catatan spesifik SDK dan pola integrasi.

Fitur Audit AML Inti

Setiap kartu teknologi di pusat ini menggunakan skema backend AML yang sama dengan Investigator, Transaksi, Log SAR, dan Label Risiko.

Akses dan penugasan penyidik

Penyidik menyimpan nama, email, dan peran untuk setiap peninjau.

Antrean pemantauan transaksi

Transaksi menangkap transactionId, jumlah, mata uang, pedagang, dan status.

Catatan log SAR

Log SAR melacak caseId, filingStatus, submittedAt, dan catatan.

Pelacakan label risiko

Label Risiko menghubungkan transaksi, tingkat keparahan, kode peraturan, dan peninjau.

Mengapa Membangun Backend AML Anda dengan Back4app?

Back4app memberikan Anda primitif transaksi, SAR, dan bendera risiko sehingga tim Anda dapat fokus pada kualitas ulasan daripada mengelola server.

•Pemodelan transaksi dan log SAR: Bidang transaksi seperti transactionId, jumlah, dan status berpasangan secara alami dengan SAR Log caseId dan filingStatus.
•Tanda risiko pemerintahan: Rekaman Tanda Risiko menyimpan ruleCode, tingkat keparahan, dan peninjau bersama untuk keputusan ulasan yang dapat dilacak.
•Fleksibilitas Realtime + API: Gunakan Live Queries untuk peringatan Transaksi baru sambil tetap mempertahankan REST dan GraphQL tersedia untuk setiap klien.

Bangun alat ulasan AML dengan cepat dengan satu kontrak backend di seluruh web, seluler, dan workstation analis.

Manfaat AML Inti

Sebuah backend yang membantu tim AML bergerak lebih cepat tanpa kehilangan jejak dalam tinjauan transaksi.

Peluncuran AML cepat

Mulai dari skema Investigator, Transaksi, Log SAR, dan Label Risiko yang lengkap alih-alih merancang backend audit dari nol.

Jejak tinjauan

Simpan kode peraturan, status pengajuan, dan data peninjau yang terlampir pada setiap jalur kasus untuk tindak lanjut.

Hapus alur kontrol akses

Kelola akses Peneliti ke antrean Transaksi dan log SAR dengan aturan ACL dan CLP.

Model peringatan yang dapat diskalakan

Gunakan kelas Risk Flag untuk melacak peristiwa berisiko tinggi tanpa mengubah model data setiap kali aturan berubah.

Sejarah transaksi dan pengajuan

Simpan baris Transaksi dan entri Log SAR bersama-sama sehingga analis dapat membandingkan peringatan dengan keputusan pengajuan.

Alur kerja bootstrap AI

Hasilkan kerangka backend dan panduan integrasi AML dengan cepat menggunakan satu prompt terstruktur.

Siap untuk meluncurkan aplikasi audit AML Anda?

Biarkan Agen AI Back4app membangun backend AML Anda dan menghasilkan pemantauan transaksi, log SAR, dan tanda risiko dari satu prompt.

Bangun dengan Agen AI Coba API Playground

Gratis untuk memulai — 50 prompt Agen AI/bulan, tanpa kartu kredit diperlukan

tumpukan Teknologi

Semua yang termasuk dalam template backend audit AML ini.

Frontend

13+ teknologi

Backend

Back4app

Basis data

MongoDB

Auth

Auth bawaan + sesi

API

REST dan GraphQL

Realtime

Live Queries

Diagram ER AML

Model hubungan entitas untuk skema backend audit AML.

Diagram ER

Lihat sumber diagram

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
    }

Alur Integrasi AML

Alur waktu yang khas untuk login, tinjauan transaksi, pencatatan SAR, dan pembaruan bendera risiko.

Diagram ER

Lihat sumber diagram

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

Kamus Data AML

Referensi tingkat kolom lengkap untuk setiap kelas dalam skema audit AML.

Kolom	Tipe	Deskripsi	Diperlukan
objectId	String	Auto-generated unique identifier	Otomatis
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	Otomatis
updatedAt	Date	Auto-generated last-update timestamp	Otomatis

8 kolom di AnalystUser

Keamanan dan Izin untuk AML

Bagaimana strategi ACL dan CLP melindungi penyelidik, transaksi, log SAR, dan tanda risiko.

Kontrol akun penyelidik

Hanya penyelidik yang dapat memperbarui profil mereka; pemeriksaan peran menentukan siapa yang dapat melihat atau mengedit penugasan tinjauan.

Integritas Transaksi dan SAR

Hanya peninjau yang disetujui yang dapat membuat atau memodifikasi catatan Transaksi dan log SAR; Cloud Code dapat memvalidasi perubahan status.

Akses tinjauan terarah

Batasi pembacaan Transaksi dan Tanda Risiko hanya untuk kelompok kepatuhan yang ditugaskan, dan ungkapkan rincian pengajuan log SAR hanya kepada staf yang berwenang.

Skema AML (JSON)

Definisi skema JSON mentah siap untuk disalin ke Back4app atau digunakan sebagai referensi implementasi.

JSON

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

156

157

158

159

160

161

162

163

164

165

166

167

168

169

170

171

172

173

174

175

176

177

178

179

180

181

182

183

184

185

186

187

188

189

190

191

192

193

194

195

196

197

198

199

200

201

202

203

204

205

206

207

208

209

210

211

212

213

214

215

216

217

218

219

220

221

222

223

224

225

226

227

228

229

230

231

232

233

234

235

236

237

238

239

240

241

242

243

244

245

246

247

248

249

250

251

252

253

254

255

256

257

258

259

260

261

262

263

{
  "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": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "case": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "MonitoringCase"
        },
        "triggeredBy": {
          "type": "Pointer",
          "required": false,
          "targetClass": "TransactionEvent"
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "reason": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "reviewedBy": {
          "type": "Pointer",
          "required": false,
          "targetClass": "AnalystUser"
        },
        "reviewedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "ReviewNote",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "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
        }
      }
    }
  ]
}

Bangun AML dengan AI Agent

Gunakan AI Agent Back4app untuk menghasilkan aplikasi audit AML nyata dari template ini, termasuk frontend, backend, otentikasi, dan transaksi, log SAR, serta alur bendera risiko.

AI Agent Back4app

Siap untuk membangun

Buat backend aplikasi audit anti-pencucian uang di Back4app dengan skema dan perilaku yang persis sama ini.

Skema:
1. Penyelidik (gunakan otentikasi bawaan Back4app untuk masuk dan pembatasan peran): nama (String, diperlukan), email (String, diperlukan), peran (String, diperlukan); objectId, createdAt, updatedAt (sistem).
2. Transaksi: transactionId (String, diperlukan), jumlah (Number, diperlukan), mata uang (String, diperlukan), pedagang (String, diperlukan), status (String, diperlukan), catatan (String); objectId, createdAt, updatedAt (sistem).
3. SARLog: caseId (String, diperlukan), transaksi (Pointer ke Transaksi, diperlukan), filingStatus (String, diperlukan), submittedAt (Tanggal), catatan (String); objectId, createdAt, updatedAt (sistem).
4. RiskFlag: transaksi (Pointer ke Transaksi, diperlukan), severity (String, diperlukan), ruleCode (String, diperlukan), peninjau (Pointer ke Penyelidik), actionStatus (String, diperlukan), komentar (String); objectId, createdAt, updatedAt (sistem).

Keamanan:
- Hanya penyelidik yang dapat memperbarui profil mereka. Batasi pengeditan Transaksi, SARLog, dan RiskFlag hanya untuk peninjau yang berwenang.
- Gunakan Cloud Code untuk memvalidasi transisi status pengajuan dan pembaruan bendera berbasis aturan.

Otentikasi:
- Daftar, masuk, keluar.

Perilaku:
- Daftar transaksi, buat log SAR, perbarui bendera risiko, dan tetapkan kepemilikan tinjauan.

Pengiriman:
- Aplikasi Back4app dengan skema, ACL, CLP; frontend untuk penyelidik, antrean transaksi, log SAR, dan tinjauan bendera risiko.

Tekan tombol di bawah untuk membuka Agent dengan prompt template ini yang sudah diisi sebelumnya.

Ini adalah prompt dasar tanpa akhiran teknologi. Anda dapat menyesuaikan tumpukan frontend yang dihasilkan setelahnya.

Lakukan deployment dalam hitungan menit50 permintaan gratis / bulanTanpa memerlukan kartu kredit

AML API Playground

Coba endpoint REST dan GraphQL terhadap skema audit AML. Respons menggunakan data contoh dan tidak memerlukan akun Back4app.

Memuat playground…

Menggunakan skema yang sama dengan template ini.

Pilih Teknologi Anda untuk AML

Perluas setiap kartu untuk melihat bagaimana mengintegrasikan Investigator, Transaksi, dan Log dengan tumpukan pilihan Anda.

Apa yang Anda Dapatkan dengan Setiap Teknologi

Setiap tumpukan menggunakan skema backend AML dan kontrak API yang sama.

Struktur data AML yang terpadu

Kelola investigator, transaksi, catatan SAR, dan tanda risiko dengan skema yang konsisten dengan mudah.

Pemantauan transaksi untuk AML

Tinjau pembayaran mencurigakan dan antrekan untuk tindakan analis.

Pelacakan catatan SAR untuk AML

Pertahankan riwayat pengajuan dan catatan kasus yang terikat pada tinjauan transaksi tertentu.

Peran reviewer yang dapat disesuaikan

Tentukan level akses dan persetujuan yang disesuaikan untuk operasi kepatuhan.

REST/GraphQL API untuk AML

Integrasi dengan dasbor, alat mobile, dan sistem tinjauan back-office.

Arsitektur kepatuhan yang dapat diperluas

Tambahkan aturan risiko baru atau bidang kasus seiring perkembangan program pemantauan Anda.

Perbandingan Kerangka AML

Bandingkan kecepatan pengaturan, gaya SDK, dan dukungan AI di semua teknologi yang didukung.

Kerangka	Waktu Pengaturan	Manfaat AML	Jenis SDK	Dukungan AI
Flutter	Sekitar 5 menit	Basis kode tunggal untuk tinjauan AML di mobile dan web.	SDK Tipe	Lengkap
React	Kurang dari 5 menit	Dasbor web cepat untuk pemantauan transaksi AML.	SDK Tipe	Lengkap
React Native	~3–7 menit	Aplikasi mobile lintas platform untuk antrean tinjauan AML.	SDK Tipe	Lengkap
Next.js	Pengaturan cepat (5 menit)	Aplikasi web yang dirender di server untuk operasi AML.	SDK Bertipe	Lengkap
JavaScript	~3–5 menit	Integrasi web ringan untuk pemantauan AML.	SDK Bertipe	Lengkap
Android	Sekitar 5 menit	Aplikasi Android asli untuk penyelidik AML.	SDK Bertipe	Lengkap
iOS	Di bawah 5 menit	Aplikasi iOS native untuk penyelidik AML.	SDK Tipe	Lengkap
Vue	~3–7 menit	UI web Reactif untuk operasi AML.	SDK Tipe	Lengkap
Angular	Pengaturan cepat (5 menit)	Aplikasi web perusahaan untuk tim kepatuhan AML.	SDK Tipe	Lengkap
GraphQL	Di bawah 2 menit	API GraphQL yang Fleksibel untuk tinjauan kasus AML.	GraphQL API	Lengkap
REST API	Pengaturan cepat (2 menit)	Integrasi REST API untuk pemantauan AML.	REST API	Lengkap
PHP	~3 menit	Backend PHP di sisi server untuk alur kerja AML.	REST API	Lengkap
.NET	~3–7 menit	.NET backend untuk operasi AML.	SDK yang Diketik	Lengkap

Waktu setup mencerminkan durasi yang diharapkan dari bootstrap proyek hingga transaksi pertama atau kueri SARLog menggunakan skema template ini.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Pertanyaan umum tentang membangun backend audit AML dengan template ini.

Kontrol audit AML mana yang paling penting ketika operasi mencakup beberapa lokasi?

Bagaimana tim audit AML dapat menyelaraskan operasi harian dengan pemeriksaan kepatuhan berkala?

Apakah praktis untuk mengekspor bukti audit AML bagi peninjau eksternal dengan cara yang terstruktur?

Bagaimana cara menjalankan kueri untuk transaksi di Flutter?

Bagaimana saya mengelola akses audit AML dengan Next.js Server Actions?

Bisakah React Native menyimpan catatan AML secara offline?

Bagaimana cara saya mencegah akses catatan AML yang tidak sah?

Apa cara terbaik untuk menampilkan antrean AML di Android?

Bagaimana alur pemantauan transaksi bekerja dari awal hingga akhir?

Dipercaya oleh pengembang di seluruh dunia

Bergabunglah dengan tim yang mengirimkan produk audit AML lebih cepat dengan template Back4app

Siap untuk Membangun Aplikasi Audit AML Anda?

Mulai proyek AML Anda dalam beberapa menit. Tidak diperlukan kartu kredit.

Pilih Teknologi

Template Backend Aplikasi Audit Anti-Pencucian UangPemantauan Transaksi, Logging SAR, dan Tinjauan Bendera Risiko