首页
/ 探索金融合规的利器——Moov Watchman

探索金融合规的利器——Moov Watchman

2024-05-23 13:27:49作者:胡唯隽

Moov Banner Logo

在金融领域,遵守各类贸易法规是企业合规运营的重要一环。为此,我们很高兴向您推荐一个强大的开源工具——Moov Watchman。这个项目由Moov发起,旨在为开发者提供一个高效且易集成的解决方案,用于处理和搜索多个地区的合规名单。

项目介绍

Moov Watchman是一个专门设计用于下载、解析和搜索多种合规名单的系统。它涵盖了美国财政管理机构、商务管理机构等机构以及欧盟和英国的相关列表。通过Moov Watchman,您可以轻松地检查和管理与这些名单相关的风险,以确保您的业务符合各项法律法规。

项目技术分析

Watchman采用Go语言编写,这意味着它具备高性能和轻量级的特点。项目提供了详细的Go文档,并集成了HTTP服务器,可以作为一个API服务运行。此外,还支持配置数据刷新间隔,便于实时更新名单信息。为了便于部署,已预设了Docker镜像和Google Cloud Run的配置。

项目及技术应用场景

  1. 银行和金融机构:自动检测客户是否出现在合规名单上,保护机构免受罚款。
  2. 电子商务平台:在交易前进行名单筛查,防止涉及不合规个体或实体的交易。
  3. 国际贸易公司:在进行跨国交易时,确认合作伙伴的合法性。
  4. 监管机构:监控和分析全球范围内的合规情况。

项目特点

  1. 全面性:覆盖多个地区和组织的合规名单,如OFAC、BIS、欧盟等。
  2. 实时性:可设置定时刷新数据,保持名单的最新状态。
  3. 易用性:提供简单易懂的API,方便集成到现有系统中。
  4. 灵活性:支持Docker容器化部署,可在各种环境中快速启动。
  5. 社区活跃:有良好的文档和社区支持,不断更新和完善。

要了解更多关于Moov Watchman的信息,请访问项目文档API接口以及社区论坛。现在就加入Moov的行列,为您的业务添加一层坚实的合规保障吧!

GoDoc Build Status Codecov

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
154
1.98 K
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
509
44
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
941
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
345
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70