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# 架构设计说明书 · 风控监测 Agent 模块
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> 版本：v1.1（AI 评审通过：修复 P1×5——Redis 同步选型、并发首单锁方案、contextvars 实现约束、测试基建、rebuild 降级为脚本；P2×7 顺手收敛）· 2026-09-06
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> 分支：`risk-control-agent`（旧称 feature/risk 已过时）· 负责人：E
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> 上游：`docs/PRD/PRD-风控监测Agent.md`、`docs/PRD/附-风控规则表.md`、`docs/memory/FRAMEWORK.md`
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> 技术选型不变（FastAPI + SQLAlchemy + MySQL 双库 + Redis + LangGraph + DeepSeek），本文只定义**目录划分、模块职责、核心时序、关键技术决策**。
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## 1. 设计原则
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1. **分层遵守 FRAMEWORK §3**：api（薄）→ service（业务）→ repository/tool；**唯一例外** `app/gateway/`（模拟外部交易系统，PRD 授权，仅 `gateway_repository` 可 INSERT `core_trade`）
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2. **事件驱动线不用消息队列**：网关落库后进程内同步调规则引擎（阻断演示可靠性优先）；Redis Pub/Sub 只做**预警通知广播**，不做事件总线
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3. **规则即纯函数**：RISK-001~005 与 SUIT-001~008 全部实现为无副作用纯函数，输入事实、输出判定，便于单测与阈值调整
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4. **双库无跨库事务**：`core_trade`（core 库）与预警单（agent 库）分开提交，取舍见 §5.3
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5. **审计与 trace_id 用 contextvars 贯通**，业务代码不手工传递
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## 2. 目录与文件划分（新增）
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```text
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app/
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├── gateway/ # 【PRD 例外层】模拟交易网关 = 外部 Core 交易系统替身
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│ ├── __init__.py
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│ ├── trade_gateway.py # 网关编排：生成 trade_id/trace_id → suitability → 落库 → 触发引擎
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│ └── gateway_repository.py # 仅 INSERT jinrong_core.core_trade（不碰其他 core 表）
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│
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├── service/
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│ ├── suitability.py # 公共校验：SUIT-001~008 纯函数 + 落 suitability_log
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│ └── risk/
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│ ├── __init__.py
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│ ├── engine.py # 引擎入口 process_trade_event(trade) → 跑规则 → 聚合出单
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│ │ # → L3 → 推送；预留空钩子 on_customer_created/
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│ │ # on_customer_updated（AML 开户触发，本期 no-op）
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│ ├── rules.py # RISK-001~005 纯函数（输入当日流水上下文，输出命中列表）
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│ ├── alert_service.py # 预警单聚合/去重/落库/更新 + Pub/Sub 推送
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│ ├── aml_service.py # AML：姓名归一化 + difflib 相似度匹配 + 全量扫描
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│ ├── profile_l3.py # L3 UPSERT（最高档合并 + tags 追加）后 DEL profile:l3:{cid} 缓存
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│ └── scoring.py # R-05 预留：本期静态映射 recompute_customer_score(customer_id)
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│
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├── repository/
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│ ├── core_ro.py # 【扩展（最小化）】SUIT 校验复用现有 get_customer_l0
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│ │ # （已含 age+risk_code+evaluated_at）与 get_product；
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│ │ # 仅新增（最小化,均纯 SELECT）:sum_trades_on_date
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│ │ # （当日累计）/ list_trades_range（规则流水,升序防
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│ │ # RISK-005 截断,B4 评审 P2-5）/ list_active_customers
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│ │ # （AML scan_all,B4）
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│ └── risk_repository.py # agent 库：risk_alert / risk_suitability_log /
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│ # customer_profile_l3 / risk_aml_list
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│
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├── api/
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│ ├── simulate.py # POST /api/simulate/trade（薄路由 → gateway）
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│ └── risk.py # GET /api/risk/alerts、POST /api/risk/alerts/{id}/handle、
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│ # POST /api/risk/suitability/check、POST /api/risk/aml/scan
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│
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├── config/
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│ └── settings.py # 【扩展】risk_* 阈值配置（§6）
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├── utils/
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│ ├── trace.py # 【新增】contextvars trace_id 生成/读取
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│ └── desensitize.py # 【新增】DESENS-001~005 脱敏纯函数
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└── main.py # 【扩展】挂载 simulate/risk 路由；lifespan：共享 Engine 单例
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# （core+agent 两池，注入各 repository）+ 同步 Redis 单例
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# + trace 中间件注册（T-01 后再加审计中间件）
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chat 对话线（T-32，依赖 T-01/T-03/T-07 就绪后实施）：
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├── service/agent_service.py # StateGraph(risk) 分支注册（见 §4）
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└── service/risk/chat_tools.py # 4 个 Tool：alert_query / customer_context / suitability_check / aml_lookup
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scripts/
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├── agent/seed-aml-list.sql # 已建：AML 名单种子（含演示命中记录）
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└── demo/prepare_risk_demo.sql # 已建：演示测评日期刷新（reset 后重跑）
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tests/
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├── test_suitability.py # SUIT 矩阵全组合 + 70 岁/过期/NULL 年龄边界
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├── test_risk_rules.py # RISK-001~005 纯函数用例
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├── test_aml_service.py # 归一化/相似度边界（B4 实际命名,评审 P3-10）
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└── test_gateway_flow.py # 集成：A-1~A-5 阻断与放行链路
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```
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**不新增**：tool/（风控不用 Milvus）、model/entities 中无新 ORM（沿用 SQL 文本 + Pydantic schema，与 core_ro 风格一致）。
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## 3. 核心时序
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### 3.1 交易放行链路（正常）
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POST /api/simulate/trade
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→ api/simulate.py（JWT：risk_demo 或本人）生成 trace_id → utils/trace.set()
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→ gateway/trade_gateway.py
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① 参数校验（trade_type ∈ {subscribe,redeem}，convert→400）
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② suitability.py :: check(customer_id, product_id)
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读 core_ro：customer_risk(C 级+evaluated_at) / customer.age / product.min_risk_code
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→ SUIT-001~008 纯函数判定 → 落 risk_suitability_log
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③a 不匹配 → alert_service.suitability_alert(去重追加) → 返回 blocked=true+阻断文案
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③b 匹配 → gateway_repository.insert_trade(core_trade) [core 库提交]
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④ risk/engine.py :: process_trade_event(trade)
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rules 跑 RISK-001~005 + aml_service.match_name
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→ 命中 → alert_service.agg_upsert（聚合/去重）→ profile_l3.upsert
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→ audit_log INSERT → PUBLISH risk:pub:alert
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→ 未命中 → audit_log INSERT(decision=pass)
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⑤ 返回 blocked=false + trade_id + 触发规则列表（如有）
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```
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### 3.2 AML 全量扫描
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```text
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POST /api/risk/aml/scan（risk_officer）
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→ aml_service.scan_all()：core_ro 全客户 ↔ risk_aml_list(is_active)
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归一化全等 → 命中；否则 difflib.SequenceMatcher 相似度 ≥ threshold → 命中
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→ 每命中客户：独立 aml 预警单（score=95）+ L3 high + audit + PUBLISH(notify_role 含 compliance)
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```
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### 3.3 人工处置
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```text
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POST /api/risk/alerts/{id}/handle（risk_officer）
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→ 状态机校验 pending_review → 目标态（其余 409）→ UPDATE handler_* 字段
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→ audit_log INSERT（agent_type='risk'）
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```
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## 4. 对话线 LangGraph 图（T-32）
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```text
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StateGraph: RiskAgentState(messages, intent, tool_results, auth_context)
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entry → intent_node # LLM(DeepSeek) 分类：alert_query / customer_context /
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# suitability_check / aml_lookup / chitchat
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intent_node →(条件边)→ tool_node[alert_query | customer_context | suitability_check | aml_lookup]
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# chitchat 直达 respond
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tool_node → respond_node # DeepSeek 汇总；规范：引用必带 alert_id、
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# 评分/分层标注"仅供参考，不自动决策"、不输出处置动作
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respond_node → END
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边界：对话线除 suitability_check（按 FR-2 落日志与预警，属其定义的副作用）外无写 Tool；
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处置引导文案指向 POST /alerts/{id}/handle，图中无其他写 Tool
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```
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Tool 数据源：`risk_repository`（预警台账只读）、`core_ro`（L0）、`customer_profile_l1/l2/l3`（只读）；入参均过 AuthContext 归属校验（risk_officer 全量）。
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## 5. 关键技术决策
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### 5.1 trace_id 贯通（contextvars · 含实现约束）
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```python
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# utils/trace.py
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_trace_id: ContextVar[str] = ContextVar("trace_id", default="")
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def new_trace() -> str: tid = f"trc-{uuid4().hex[:16]}"; _trace_id.set(tid); return tid
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def current() -> str: return _trace_id.get()
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```
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- api 层中间件：优先透传请求头 `X-Trace-Id`，否则生成
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- suitability_log / risk_alert / audit_log / Pub/Sub payload 全部 `trace.current()`，业务函数不传参
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**实现约束（防踩坑，编码前必读）**：
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1. 中间件必须**在 `call_next` 之前** `set()`——若用 `BaseHTTPMiddleware`，endpoint 内已读不到后续设置；推荐纯 ASGI 中间件或放在鉴权依赖最前
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2. 事件线为同步 def 路由（线程池执行），context 经 `anyio.to_thread` 传播需在 §7 集成测试用断言实测确认
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3. **禁止**在 endpoint/service 内重新 `set()`；后续若引入 `create_task` 后台化必须显式 `contextvars.copy_context()`
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### 5.2 聚合去重实现（PRD FR-4 · 首单并发正确性）
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- **先取锁再 check-insert**（`risk_alert` 无 `(customer_id, date)` 唯一键且冻结不改表，裸 SELECT FOR UPDATE 在并发首单时空结果集锁不住，会产生双单）：
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- 进程内锁：`threading.Lock` 字典，key=`agg:{customer_id}:{alert_class}:{date}`（alert_class ∈ event/suitability）；当前单进程部署即正确，多进程部署时替换为 Redis `SET NX EX` 锁（接口不变）
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- **锁内**普通 `SELECT ... WHERE customer_id=? AND status='pending_review' AND alert_type IN (事件类) AND created_at >= 当日 00:00` → 存在则读改写 `payload.events[]` + `triggered_rules` 合并 + `risk_score=max` + `alert_type=最高分规则类型`；不存在 INSERT
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- **降级策略**：锁获取超时（>2s）不阻塞交易——放行并照常独立出单（宁多勿漏），记 logger.warning
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- suitability 单：同上，键 `customer_id + alert_class='suitability' + payload.product_id`
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- Redis `risk:dedup:{cid}:{rule_id}:{date}` 仅作前置短路（规则级防重入），DB 查询为准
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- `date` 口径：服务器本地时区自然日（`datetime.now()`，`traded_at` 同源）
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### 5.3 双库一致性取舍
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`core_trade` 与预警单分属两库、无跨库事务。顺序固定为 **先 core 后 agent**（交易成立是事实，预警可补偿）；引擎异常时 `except` 记 `audit_log(decision='risk_engine_error')` + logger.error。
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**补偿入口为运维脚本**（不进 HTTP 面，避免动冻结 PRD 的 API 清单）：`scripts/demo/rebuild_alerts.py`——按指定日期重放 `core_trade` 给引擎。**重放幂等**：处理每笔前按 `trade_id` 检查该客户当日预警单 `payload.events[]` 是否已含此 `trade_id`，已存在则跳过（防 events/monitor_tags 重复追加）。**不做**分布式事务。
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### 5.4 金额与时间
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- 全链路 `Decimal`（SQLAlchemy DECIMAL 原生映射）；阈值比较 `Decimal` vs `Decimal(str(env))`
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- 时间统一服务器本地时间 `datetime.now()`；`traded_at` 由网关写入；"当日/5 分钟窗口"均基于 `traded_at`
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### 5.5 AML 匹配算法
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```python
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norm = lambda s: re.sub(r"\s+", "", s).lower() # 归一化
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hit = (norm(name) == norm(list_name)) or \
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(SequenceMatcher(None, norm(name), norm(list_name)).ratio() >= threshold)
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```
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- 一期仅 `full_name`（`id_no/bank_card_no` 字段在表中预留，Core 有证件数据后启用精确匹配）
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- 阈值默认 0.85，取 `risk_aml_list.match_threshold`（每条名单可独立配置）
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### 5.6 Redis 客户端（同步/异步分线）
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- **事件驱动线：同步 `redis.Redis` 单例**（与同步 Engine、同步调用链一致；lifespan 创建、shutdown 关闭）；Pub/Sub PUBLISH 为同步调用
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- **对话线（T-32）：LangGraph 异步栈自行引入 `redis.asyncio`**，由 agent_service 管理
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- **两套客户端不共用连接**，各自独立单例；订阅端（演示）见 `scripts/demo/subscribe_alerts.py`
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### 5.7 归属校验落点（全模块统一）
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- 归属校验统一放 **FastAPI 依赖层**（`Depends(get_auth_context)` 内：JWT 解析 + 角色判定 + 归属断言——customer 需 `customer_id == subject`、advisor 走 `core_ro.is_advisor_assigned`（已有方法）、risk_officer 放行、compliance 强制 `alert_type=aml`）
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- service 层不重复校验，函数签名接收 `AuthContext`；越权 403 + audit 由依赖层统一产出
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## 6. 配置新增（`.env.example` 同步）
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```ini
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# ===== Risk（默认值=冻结规则，均可覆盖）=====
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RISK_ASSESSMENT_VALID_DAYS=365
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RISK_LARGE_AMOUNT=500000
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RISK_DAILY_TOTAL=500000
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RISK_FREQ_COUNT=3
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RISK_PROBE_WINDOW_MINUTES=5
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RISK_PROBE_COUNT=3
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RISK_PROBE_AMOUNT=400000
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RISK_SMALL_AMOUNT=10000
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RISK_SMALL_COUNT=3
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RISK_AML_DEFAULT_THRESHOLD=0.85
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```
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## 7. 测试与验收策略
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**测试基建**：`requirements.txt` 增补 `pytest`（+`pytest-asyncio` 供 T-32）；**不引入第三套测试库**——复用本地 `jinrong_core`/`jinrong_agent` 两库，集成测试前置跑 `reset.ps1` + `prepare_risk_demo.sql`，测试产生的交易统一用 `trade_id` 前缀 `TRD-TEST-`，teardown 按 `trade_id LIKE 'TRD-TEST-%'` + 对应预警/日志清理，不污染演示数据。
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| 层 | 内容 | 对照 |
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| 单测 | SUIT 矩阵 25 组合 + SUIT-006（69/70 岁边界、NULL 年龄）+ SUIT-008（364/365 天）| A-8 |
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| 单测 | RISK-001~005 纯函数（含 RISK-005 非连续、RISK-004 窗口边界） | 规则表 §2 |
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| 单测 | AML 归一化/相似度边界（阈值±） | 规则表 §3 |
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| 集成 | 网关链路 A-1~A-5、A-9 越权 | PRD §8 |
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| 集成 | 处置状态机：pending→三态、重复处置 409、compliance 调 handle 403 且 GET 仅返 aml 单 | A-7 |
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| 集成 | **trace 一致性断言**：响应体 trace_id == suitability_log == risk_alert == audit_log | PRD §7.5 |
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| 对话线 | A-6 台账问答（T-32 实施，依赖 T-01/T-03/T-07） | A-6 |
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| 演示 | `scripts/demo/prepare_risk_demo.sql` → Swagger 逐条过 A-1~A-9 | PRD §8 |
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## 8. 与 Wave 0 的集成点（依赖提醒）
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| 集成点 | 说明 |
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| T-01 JWT | `api/simulate.py`、`api/risk.py` 全部走统一鉴权依赖；`risk_demo` 角色判定在鉴权依赖内 |
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| T-02 audit 中间件 | 风控复用统一 audit 写入；网关 `agent_type='platform'`、处置 `'risk'` |
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| T-03 输入防护 | 仅对话线（专员输入）；事件线无用户输入不受影响 |
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| T-04 core_ro | 本模块扩展方法见 §2；扩展后仍是纯 SELECT |
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| T-07 LangGraph | 仅 §4 对话线；事件驱动线完全独立可先行 |
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*开发计划与任务拆分见下一步《开发计划-风控模块》。*
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