拿到一家企业的银行流水，几百上千行，哪笔该重点查？人工翻容易漏。本文用 pandas 按几条常见风控规则自动标出可疑交易：单笔大额、整数凑整、非工作时间/节假日交易、对手方高度集中。

bank.xlsx 至少包含这些列（代码中用英文列名，便于直接运行）：

（实战把路径和列名换成你自己的即可）

三、完整代码（自包含，可直接跑）

import pandas as pd
import numpy as np

# read your bank statement, e.g. df = pd.read_excel("bank.xlsx")
df = pd.DataFrame({
    "date": ["2026-03-01", "2026-03-07", "2026-03-15", "2026-03-22", "2026-03-22"],
    "amount": [800000, -100000, -5200, 50000, 50000],
    "counterparty": ["A Co", "B Co", "C Shop", "D Co", "D Co"],
    "remark": ["loan", "transfer", "meal", "pay", "pay"],
})
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])

THRESH = 500000
flags = []

# rule 1: large amount
flags.append(df["amount"].abs() > THRESH)

# rule 2: round-number (ends with many zeros)
def is_round(x):
    return x != 0 and (abs(x) % 10000 == 0)
flags.append(df["amount"].apply(is_round))

# rule 3: weekend
flags.append(df["date"].dt.dayofweek >= 5)

# rule 4: concentrated counterparty (top by frequency)
top_cp = df["counterparty"].value_counts().head(3).index
flags.append(df["counterparty"].isin(top_cp))

df["flag"] = np.any(flags, axis=0)
print(df[df["flag"]][["date", "amount", "counterparty", "remark"]])


脚本只负责把可疑交易列出来，是否异常、怎么定性，注册会计师判。客户数据本地跑，别贴通用云端大模型。

我是会计师事务所的一名注册会计师，做过财报审计、经济责任审计、专项审计、尽职调查、内控评价各类项目，从手写底稿到 AI 辅助都经历过。如果你也在财务 / 审计岗位想提效，欢迎关注、交流实战。

感谢你看到这里。如果这段代码对你有用，欢迎点赞 + 收藏 + 关注——我是会计师事务所的一名注册会计师，会继续分享审计提效与 Python 实战，咱们下篇见。

用 pandas 自动检测银行流水中的异常交易（附完整代码）

用 pandas 自动检测银行流水中的异常交易

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本文介绍如何用Python的pandas库自动筛选企业银行流水中的可疑交易，包括大额交易、整数凑整、非工作时间交易和对手方集中等风控规则。提供完整代码示例，可直接运行，并分享实战中常见问题与解决方案，帮助财务审计人员高效识别异常交易。

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