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wkc b07b725057 完成银行流水打标规则大写编码与后端落地

2026-03-18 13:44:15 +08:00

8.4 KiB

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银行流水模型补齐占位设计

背景

当前项目的银行流水打标能力已经具备基础框架，包括：

规则定义表 ccdi_bank_tag_rule
结果表 ccdi_bank_statement_tag_result
任务表 ccdi_bank_tag_task
规则执行入口 CcdiBankTagServiceImpl
技术口径 SQL CcdiBankTagAnalysisMapper.xml

现阶段仅落地了“大额交易”模型下的 8 条规则。根据 assets/模型信息.xlsx，其余模型规则尚未补齐到现有打标框架中，导致规则元数据、执行分发、XML SQL 坑位与参数配置之间不完整。

本次需求是基于现有银行流水模型打标能力，补齐尚未添加的模型规则，并自动填充必要字段。由于这些规则的正式 SQL 尚未准备好，本期先在 XML 中预留规则级 SQL 位置，并使用恒不命中的假 SQL 保证执行时不报错。

目标

按 assets/模型信息.xlsx 补齐现有缺失的模型规则
保证新增规则进入现有打标执行框架，可被统一调度执行
对每条新增规则预留独立的 XML SQL 坑位，便于后续逐条替换为真实 SQL
在缺少正式 SQL 的阶段，保证规则执行返回空结果，不影响现有任务稳定性
自动补齐规则初始化所需的最小字段，减少手工维护成本

非目标

本期不编写真实业务 SQL
本期不调整现有 8 条“大额交易”规则的编码、参数与 SQL 逻辑
本期不新增前端页面或结果展示逻辑
本期不为 Excel 中缺少英文指标名的规则补充参数配置
本期不引入动态 SQL 配置能力

现状分析

现有规则实现范围

当前 CcdiBankTagServiceImpl 仅实现以下规则分发：

HOUSE_OR_CAR_EXPENSE
TAX_EXPENSE
SINGLE_LARGE_INCOME
CUMULATIVE_INCOME
ANNUAL_TURNOVER
LARGE_CASH_DEPOSIT
FREQUENT_CASH_DEPOSIT
LARGE_TRANSFER

这些规则均属于 LARGE_TRANSACTION 模型。

现有参数配置范围

当前默认参数脚本中已经包含以下模型：

LARGE_TRANSACTION
SUSPICIOUS_PART_TIME
SUSPICIOUS_FOREIGN_EXCHANGE
ABNORMAL_BEHAVIOR
SUSPICIOUS_GAMBLING

但其中多数模型只补了参数，尚未补规则元数据和打标执行入口。

Excel 规则范围

assets/模型信息.xlsx 共 33 条规则，其中：

已落地 8 条
待补齐 25 条

涉及以下模型组：

异常交易
疑似赌博
可疑关系
可疑兼职
可疑财产
可疑外汇交易
可疑付息
可疑采购
异常行为

方案对比

方案一：仅补规则初始化 SQL

优点：

改动最少

缺点：

Java 分发与 XML 坑位仍然缺失
后续接入真实 SQL 时仍需再次补完整链路
无法满足“先留好位置”的目标

方案二：补规则元数据、Java 分发与 XML 占位 SQL

优点：

与现有大额交易模型实现方式一致
每条规则都有独立执行入口与独立 SQL 坑位
后续替换真实 SQL 时只需改对应 XML 或局部参数映射
风险可控，不会产生误命中数据

缺点：

本期一次性需要补齐较多占位方法与规则定义

方案三：新增统一空实现兜底

优点：

代码量更少

缺点：

规则边界不清晰
后续逐条补 SQL 时定位成本更高
不利于维护和评审

最终方案

采用方案二：

补齐规则元数据
补齐 CcdiBankTagAnalysisMapper 方法定义
补齐 CcdiBankTagServiceImpl 的规则分发
在 CcdiBankTagAnalysisMapper.xml 中为每条新规则增加单独的占位 SQL
对缺少正式 SQL 的规则统一返回空结果，保证执行成功但不命中

编码设计

模型编码映射

新增模型统一映射为稳定的 model_code：

异常交易 -> ABNORMAL_TRANSACTION
疑似赌博 -> SUSPICIOUS_GAMBLING
可疑关系 -> SUSPICIOUS_RELATION
可疑兼职 -> SUSPICIOUS_PART_TIME
可疑财产 -> SUSPICIOUS_PROPERTY
可疑外汇交易 -> SUSPICIOUS_FOREIGN_EXCHANGE
可疑付息 -> SUSPICIOUS_INTEREST_PAYMENT
可疑采购 -> SUSPICIOUS_PURCHASE
异常行为 -> ABNORMAL_BEHAVIOR

已在参数表中使用的模型编码保持不变，避免后续参数关联断裂。

规则编码生成

规则编码采用以下优先级：

已有现存规则编码的，保持不变
Excel 提供了明确英文指标名且适合复用为规则编码的，直接使用英文指标名
Excel 未提供英文指标名的，结合规则实际业务含义生成稳定的语义化编码

示例：

ABNORMAL_CUSTOMER_TRANSACTION
TAX_ASSET_REGISTRATION_MISMATCH

这样可确保编码既稳定可读，又能直接体现规则指标语义，避免仅靠数字序号区分规则。

自动补齐字段规则

model_code：由中文模型名映射生成
model_name：使用 Excel 中的模型名称
rule_code：按上述规则生成
rule_name：使用“核心异常点（展示在前端页面）”
indicator_code：有英文指标名则写入，无则留空
business_caliber：使用 Excel 中“业务口径”
result_type：
- 可疑结果返回 包含“流水明细” -> STATEMENT
- 其他返回形式 -> OBJECT
risk_level：
- 高风险 -> HIGH
- 一般 -> GENERAL
- 空值 -> NULL

参数配置策略

只为 Excel 中明确给出英文指标名、且明显属于阈值参数的规则补默认参数。

处理原则：

有英文指标名且已存在默认参数的，保持现状
有英文指标名但默认参数缺失的，补充默认参数初始化数据
无英文指标名的，不新增参数记录
BankTagRuleConfigResolver 仅补需要参数解析的规则映射

本期默认假设：

无英文指标名规则不依赖参数配置
其 indicator_code 可为空

占位 SQL 设计

设计原则

每条规则拥有单独 <select>，不共用通用 SQL
SQL 必须可被 MyBatis 正常解析和执行
SQL 必须返回与结果映射一致的字段结构
SQL 必须恒不命中，避免生成伪造结果

STATEMENT 规则占位模板

对流水级结果使用如下结构：

select
    bs.bank_statement_id AS bankStatementId,
    bs.group_id AS groupId,
    bs.batch_id AS logId,
    '占位SQL，待补充真实规则' AS reasonDetail
from ccdi_bank_statement bs
where 1 = 0

OBJECT 规则占位模板

对对象级结果使用如下结构：

select
    'STAFF_ID_CARD' AS objectType,
    '' AS objectKey,
    '占位SQL，待补充真实规则' AS reasonDetail
from dual
where 1 = 0

如果数据库兼容性不适合 dual，则改为从现有业务表取空结果，核心要求是不报错且字段齐全。

详细变更范围

后端代码

需要修改以下文件：

ccdi-project/src/main/java/com/ruoyi/ccdi/project/mapper/CcdiBankTagAnalysisMapper.java
ccdi-project/src/main/java/com/ruoyi/ccdi/project/service/impl/CcdiBankTagServiceImpl.java
ccdi-project/src/main/java/com/ruoyi/ccdi/project/service/impl/BankTagRuleConfigResolver.java
ccdi-project/src/main/resources/mapper/ccdi/project/CcdiBankTagAnalysisMapper.xml

SQL 脚本