银行流水里有些交易对手频繁大额进出，可能是未披露的关联方。手工比对名单低效。用 Python 对交易对手汇总金额与频次，自动聚类标出“高频高额”可疑对手。

import pandas as pd

def flag_suspects(df, top_n=10, freq_thr=20):
    g = df.groupby("counterparty").agg(
        total=("amount", "sum"),
        freq=("amount", "size"),
    ).reset_index()
    suspects = g[(g["total"] > g["total"].quantile(0.9)) &
                 (g["freq"] >= freq_thr)]
    return suspects.sort_values("total", ascending=False).head(top_n)

flow = pd.DataFrame({
    "counterparty": ["A","B","C","A","B","D","E","A","B","C"],
    "amount": [100,200,50,120,180,30,40,90,210,60],
})
print(flag_suspects(flow, freq_thr=3))


关联方识别 = 金额 × 频次双高筛查。Python 把流水聚成“可疑群”，再人工比对名单收口。

你识破未披露关联方靠“金额大”还是“频次高”更多？评论区分享。

如果有用，点赞收藏关注，留下审计难题。下期预告：审计项目工时与排期优化。

会计师事务所的一名注册会计师

问题银行流水里有些交易对手频繁大额进出，可能是未披露的关联方。手工比对名单低效。用 Python 对交易对手汇总金额与频次，自动聚类标出“高频高额”可疑对手。

Python 银行流水聚类识别潜在关联方

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算法

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用Python对银行流水交易对手进行金额与频次双高聚类，自动识别未披露关联方，替代低效手工比对，结合工商名单复核，提升审计异常交易筛查效率。

Python

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