AML Аудит Бэкенд

Шаблон Бэкенда Приложения Анти-Отмывка Денег
Мониторинг транзакций, Ведение журнала SAR и Проверка рисковых флагов

Q: Какие элементы контроля аудита AML наиболее важны, когда операции охватывают несколько мест?

Бэкенд аудита AML - это схема и API BaaS для мониторинга транзакций, журналов SAR и обзора рисковых флажков: следователи, транзакции, подачи и статус действий.

Q: Как командам аудита AML согласовать ежедневные операции с периодическими проверками на соответствие?

Включает в себя Инвестигатора (имя, электронная почта, роль), Транзакцию (transactionId, сумма, валюта, продавец, статус), SARLog (caseId, транзакция, статус подачи, отправлено, заметки) и RiskFlag (транзакция, серьезность, код правила, рецензент, статус действия), а также ER-диаграмму, API playground и подсказку AI Agent.

Q: Практично ли экспортировать доказательства аудита AML для внешних рецензентов структурированным образом?

Back4app предоставляет управляемую базу данных, аутентификацию, запросы в реальном времени и гибкую схему, чтобы вы могли передавать мониторинг транзакций, журналы SAR и флаги рисков без запуска собственного бэкенда.

Q: Как мне выполнять запросы по транзакциям в Flutter?

Используйте классы Transaction и RiskFlag для запроса и отображения очереди AML, используя Back4app SDK.

Q: Как я могу управлять доступом к аудиту AML с помощью Next.js Server Actions?

Используйте серверное действие для создания объекта Parse для SARLog с указателем на транзакцию и статусом подачи. Необязательно валидировать в Cloud Code.

Q: Может ли React Native кэшировать записи AML офлайн?

Да. Включите Local Datastore и зафиксируйте результаты Transactions, SARLog и RiskFlag, чтобы следователи могли просматривать сохраненные данные о делах без подключения.

Q: Как предотвратить несанкционированный доступ к записям AML?

В Cloud Code перед сохранением для RiskFlag и SARLog проверяйте проверяющих и отклоняйте обновления, если расследователь не назначен.

Q: Как лучше всего показать очереди AML на Android?

Запрашивайте классы Transaction и RiskFlag, чтобы отобразить очереди подозрительной активности и статус подачи, используя SDK Back4app для управления данными.

Q: Как работает процесс мониторинга транзакций от начала до конца?

Расследователи входят в систему, загружают строки Transaction, создают RiskFlag при срабатывании правила, а затем записывают запись SARLog, если обзор эскалирован.

Готовый к производству бэкенд для аудита AML на Back4app с мониторингом транзакций, журналами SAR и рисковыми флагами. Включает диаграмму ER, словарь данных, JSON-схему, API-площадку и AI Агент для быстрого запуска.

Создать с AI-агентом Выберите вашу технологию

Ключевые выводы аудита AML

Этот шаблон предоставляет вам AML-бэкенд с мониторингом транзакций, журналами SAR и рисковыми флагами, чтобы следователи и сотрудники службы операций могли быстрее проверять деятельность.

Структура мониторинга транзакций — Смоделируйте строки транзакций с суммой, валютой, торговцем и статусом для ежедневного обзора.
Отслеживание журналов SAR — Храните записи журнала SAR с статусом подачи, заметками по делу и временными метками submittedAt для последующих проверок.
Обзор рисковых флагов — Свяжите записи рисковых флагов с подозрительными паттернами, степенью серьезности и действиями проверяющего.

Бэкенд приложения аудита по борьбе с отмыванием денег на одном взгляд

Когда команды по аудиту AML работают на разных площадках, единая таксономия предотвращает ситуацию, когда «одна и та же проблема, пять разных названий» в аудиторском следе. Затраты проявляются в обратных вызовах и кредитах. Back4app сохраняет следы Инвестигатора, Транзакции, Журнала и Флага с отметкой времени и атрибуцией — базовая линия, необходимая командам аудита AML, когда приходит проверка. Схема охватывает Инвестигатора (имя, email, роль), Транзакцию (transactionId, сумма, валюта, статус, торговец), Журнал SAR (caseId, filingStatus, submittedAt, заметки) и Рисковый Флаг (транзакция, степень серьезности, ruleCode, рецензент) с интегрированными рабочими процессами, удобными для авторизации и аудита. Подключите свой предпочтительный фронтенд и отправляйте быстрее.

Лучшее для:

Приложения мониторинга AMLИнформационные панели подачи SARИнструменты обзора рисковых флаговСистемы наблюдения за транзакциямиКоманды операций соблюденияОтслеживание расследовательских дел

Как организован этот бэкэнд AML аудита

AML аудит — это не только скорость; это о возможности обоснования, когда кто-то спрашивает «покажи, как ты знал, что это правда».

Сначала ознакомьтесь с Investigator, Transaction и Log, затем откройте карточку стека, чтобы увидеть примечания, специфичные для SDK, и шаблоны интеграции.

Основные функции аудита AML

Каждая карточка технологии в этом центре использует одну и ту же схему бэкэнда AML с Investigator, Transaction, SAR Log и Risk Flag.

Доступ и задания для следователей

Следователь хранит имя, электронную почту и роль для каждого рецензента.

Очередь мониторинга транзакций

Транзакция захватывает transactionId, сумму, валюту, продавца и статус.

Записи журнала SAR

Журнал SAR отслеживает caseId, filingStatus, submittedAt и заметки.

Отслеживание флага риска

Флаг риска связывает транзакцию, степень серьезности, код правила и рецензента.

Почему стоит создать свой AML бэкэнд с Back4app?

Back4app предоставляет вам примитивы транзакций, SAR и рисковых флагов, чтобы ваша команда могла сосредоточиться на качестве обзора, а не на управлении серверами.

•Моделирование транзакций и журнальных записей SAR: Поля транзакций, такие как transactionId, amount и status, естественным образом сочетаются с caseId и filingStatus журналов SAR.
•Управление риск-флагами: Записи риск-флага хранят ruleCode, серьезность и рецензента вместе для отслеживаемых решений о рецензировании.
•Гибкость в реальном времени + API: Используйте Live Queries для новых оповещений о транзакциях, сохраняя REST и GraphQL доступными для каждого клиента.

Быстро создавайте инструменты проверки AML с одним бэкенд-контрактом для веба, мобильных приложений и рабочих мест аналитиков.

Основные преимущества AML

Бэкэнд, который помогает командам AML работать быстрее, не теряя следы при проверке транзакций.

Быстрый запуск AML

Начните с полной схемы Investigator, Transaction, SAR Log и Risk Flag, а не создавайте аудиторский бэкэнд с нуля.

Отслеживаемость проверок

Сохраняйте код правила, статус подачи и данные рецензента, прикрепленные к каждому пути случая для последующих действий.

Очистить поток управления доступом

Управляйте доступом исследователя к очередям транзакций и журналам SAR с помощью правил ACL и CLP.

Масштабируемая модель оповещения

Используйте класс Risk Flag для отслеживания событий с высоким риском, не изменяя структуру данных каждый раз, когда меняется правило.

История транзакций и подач

Храните строки транзакций и записи журнала SAR вместе, чтобы аналитики могли сравнивать оповещения с решениями по подаче.

Рабочий процесс AI начальной конфигурации

Быстро генерируйте каркас бэкэнда и рекомендации по интеграции AML с помощью одного структурированного запроса.

Готовы запустить ваше приложение для аудита AML?

Позвольте AI Agent от Back4app создать вашу AML бэкенд-систему и сгенерировать мониторинг транзакций, журналы SAR и рисковые уведомления с одного запроса.

Создайте с AI Agent Попробуйте API Playground

Бесплатно для начала — 50 запросов AI Agent в месяц, без необходимости использования кредитной карты

Технический стек

Все включено в этот шаблон бэкенда AML аудита.

Фронтенд

13+ технологий

Бэкенд

Back4app

База данных

MongoDB

Аутентификация

Встроенная аутентификация + сессии

API

REST и GraphQL

В реальном времени

Live Queries

ER диаграмма AML

Модель взаимосвязей сущностей для схемы бэкэнда AML аудита.

Диаграмма ER

Посмотреть источник диаграммы

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
    }

Поток интеграции AML

Типичный поток выполнения для входа в систему, обзора транзакций, регистрации SAR и обновления флагов риска.

Диаграмма ER

Посмотреть исходный диаграммы

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

Словарь данных AML

Полная справка по полям для каждого класса в схеме аудита AML.

Поле	Тип	Описание	Обязательно
objectId	String	Auto-generated unique identifier	Авто
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	Авто
updatedAt	Date	Auto-generated last-update timestamp	Авто

8 поля в AnalystUser

Безопасность и разрешения для AML

Как стратегия ACL и CLP обеспечивает защиту следователей, транзакций, журналов SAR и рисковых флагов.

Контроль учетных записей следователей

Только следователь может обновить свой профиль; проверки роли определяют, кто может просматривать или редактировать назначения на обзор.

Целостность транзакций и SAR

Только утвержденные рецензенты могут создавать или изменять заметки о транзакциях и записи журнала SAR; Cloud Code может проверять изменения статуса.

Доступ к обзорной функции по области

Ограничить чтение транзакций и рисковых флагов для назначенной группы соблюдения и раскрывать детали подачи журнала SAR только для уполномоченного персонала.

Схема AML (JSON)

Сырая схема JSON, готовая к копированию в Back4app или используемая в качестве справочного материала по внедрению.

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
        }
      }
    }
  ]
}

Создать AML с помощью AI агента

Используйте AI агента Back4app, чтобы создать приложение для реального аудита AML на основе этого шаблона, включая интерфейс, серверную часть, авторизацию, транзакции, журнал SAR и потоки отметок риска.

AI агент Back4app

Готовы к строительству

Создайте бэкенд приложения для аудита в отношении отмывания денежных средств на Back4app с этой точной схемой и поведением.

Схема:
1. Расследователь (используйте встроенную авторизацию Back4app для входа и ограничения ролей): имя (строка, обязательно), email (строка, обязательно), роль (строка, обязательно); objectId, createdAt, updatedAt (система).
2. Транзакция: transactionId (строка, обязательно), сумма (число, обязательно), валюта (строка, обязательно), торговец (строка, обязательно), статус (строка, обязательно), заметки (строка); objectId, createdAt, updatedAt (система).
3. Журнал SAR: caseId (строка, обязательно), транзакция (указатель на транзакцию, обязательно), статус подачи (строка, обязательно), submittedAt (дата), заметки (строка); objectId, createdAt, updatedAt (система).
4. Рисковое оповещение: транзакция (указатель на транзакцию, обязательно), серьезность (строка, обязательно), код правила (строка, обязательно), рецензент (указатель на расследователя), статус действия (строка, обязательно), комментарий (строка); objectId, createdAt, updatedAt (система).

Безопасность:
- Только расследователь может обновить свой профиль. Ограничьте редактирование транзакций, журналов SAR и рисковых оповещений только для авторизованных рецензентов.
- Используйте облачный код для валидации переходов статусов подачи и обновлений оповещений на основе правил.

Авторизация:
- Регистрация, вход, выход.

Поведение:
- Список транзакций, создание журналов SAR, обновление рисковых оповещений и назначение прав рецензирования.

Доставка:
- Приложение Back4app с схемой, ACL, CLP; фронтенд для расследователей, очереди транзакций, журналы SAR и проверка рисковых оповещений.

Нажмите кнопку ниже, чтобы открыть агента с предзаполненным шаблоном запроса.

Это базовый запрос без суффикса технологии. Вы можете адаптировать сгенерированный стек фронтенда позже.

Развертывание за считанные минуты50 бесплатных подсказок в месяцКредитная карта не требуется

AML API Playground

Попробуйте REST и GraphQL конечные точки против схемы аудита AML. Ответы используют тестовые данные и не требуют учетной записи Back4app.

Загрузка плейграунда…

Использует ту же схему, что и этот шаблон.

Выберите вашу технологию для AML

Раскройте каждую карточку, чтобы увидеть, как интегрировать Investigator, Transaction и Log с вашим стеком.

Что вы получаете с каждой технологией

Каждый стек использует такую же схему бэкэнда AML и контракты API.

Унифицированная структура данных AML

Легко управляйте следователями, транзакциями, журналами SAR и риск-флагами с помощью единой схемы.

Мониторинг транзакций для AML

Проверяйте подозрительные платежи и ставьте их в очередь для действий аналитиков.

Отслеживание журналов SAR для AML

Храните историю подач и заметки по делу, связанные с конкретным обзором транзакции.

Настраиваемые роли рецензентов

Определите уровни доступа и одобрения, адаптированные к операциям по соблюдению требований.

REST/GraphQL API для AML

Интегрируйтесь с панелями мониторинга, мобильными инструментами и системами проверки в бэк-офисе.

Расширяемая архитектура соответствия

Добавляйте новые правила риска или поля кейсов по мере развития вашей программы мониторинга.

Сравнение рамок AML

Сравните скорость настройки, стиль SDK и поддержку ИИ между всеми поддерживаемыми технологиями.

Рамка	Время настройки	Польза AML	Тип SDK	Поддержка ИИ
Flutter	Около 5 минут	Единая кодовая база для проверки AML на мобильных устройствах и вебе.	Типизированный SDK	Полный
React	Менее 5 минут	Быстрая веб-панель для мониторинга транзакций AML.	Типизированный SDK	Полный
React Native	~3–7 минут	Кроссплатформенное мобильное приложение для очередей проверки ПОД/ФТ.	Типизированный SDK	Полный
Next.js	Быстрая настройка (5 мин)	Серверное веб-приложение для операций ПОД/ФТ.	Типизированный SDK	Полный
JavaScript	~3–5 мин	Легкая веб-интеграция для мониторинга ПОД/ФТ.	Типизированный SDK	Полный
Android	Около 5 мин	Нативное приложение Android для расследователей ПОД/ФТ.	Типизированный SDK	Полный
iOS	Менее 5 минут	Нативное приложение iOS для расследователей AML.	Типизированный SDK	Полный
Vue	~3–7 мин	Веб-интерфейс React для операций AML.	Типизированный SDK	Полный
Angular	Быстрая настройка (5 мин)	Веб-приложение для корпоративных команд по соблюдению AML.	Типизированный SDK	Полный
GraphQL	Менее 2 минут	Гибкое GraphQL API для рассмотрения дел по ПОД/ФТ.	GraphQL API	Полный
REST API	Быстрая установка (2 мин)	Интеграция REST API для мониторинга ПОД/ФТ.	REST API	Полный
PHP	~3 мин	Серверная часть PHP для рабочих процессов по ПОД/ФТ.	REST API	Полный
.NET	~3–7 мин	.NET бэкенд для операций AML.	Типизированный SDK	Полный

Время настройки отражает ожидаемую продолжительность от начала проекта до первого запроса транзакции или SARLog с использованием этой схемы шаблона.

Часто задаваемые вопросы

Общие вопросы о создании бэкенда аудита ПОД/ФТ с помощью этого шаблона.

Какие элементы контроля аудита AML наиболее важны, когда операции охватывают несколько мест?

Как командам аудита AML согласовать ежедневные операции с периодическими проверками на соответствие?

Практично ли экспортировать доказательства аудита AML для внешних рецензентов структурированным образом?

Как мне выполнять запросы по транзакциям в Flutter?

Как я могу управлять доступом к аудиту AML с помощью Next.js Server Actions?

Может ли React Native кэшировать записи AML офлайн?

Как предотвратить несанкционированный доступ к записям AML?

Как лучше всего показать очереди AML на Android?

Как работает процесс мониторинга транзакций от начала до конца?

Надежный выбор разработчиков по всему миру

Присоединяйтесь к командам, которые быстрее создают продукты для аудита AML с помощью шаблонов Back4app

Готовы создать свое приложение для аудита AML?

Начните ваш проект AML за считанные минуты. Кредитная карта не требуется.

Выберите технологию

Шаблон Бэкенда Приложения Анти-Отмывка ДенегМониторинг транзакций, Ведение журнала SAR и Проверка рисковых флагов