銀行對帳單解析器

財務部：MT940 到 CAMT.053 遷移

全球資金團隊正在 SWIFT 截止日期 2027 年 11 月之前從 MT940 遷移到 CAMT.053。銀行對帳單解析器使用單一 API 處理這兩種格式，從而實現無縫轉換。

from bankstatementparser import create_parser, detect_statement_format

# Process both MT940 and CAMT.053 with the same code
for file in daily_statement_files:
    fmt = detect_statement_format(file)
    parser = create_parser(file, fmt)
    df = parser.parse()
    load_to_treasury_system(df)

自動對帳

自動解析銀行對帳單並與內部記錄進行配對。統一的 DataFrame 輸出使得協調邏輯與格式無關。

from bankstatementparser import CamtParser, Deduplicator

parser = CamtParser("bank_statement.xml")
bank_txns = parser.parse()

# Deduplicate before reconciliation
dedup = Deduplicator()
result = dedup.deduplicate(dedup.from_dataframe(bank_txns))
clean_txns = result.unique_transactions

# Match against internal records
unmatched = reconcile(clean_txns, internal_ledger)

合規性與審計管道

通过 PII 修订和确定性输出构建审计就绪管道。對於相同的輸入，每次運行都會產生相同的結果，滿足監管的再現性要求。

from bankstatementparser import CamtParser

parser = CamtParser("statement.xml")

# Stream with PII redacted for audit logs
for txn in parser.parse_streaming(redact_pii=True):
    audit_log.write(txn)

# Export full data for secure internal processing
parser.export_csv("archive/statement.csv")

SFTP 到 DataFrame 工作流程

許多銀行透過 SFTP 傳送報表。直接從位元組解析而不寫入磁碟。

from bankstatementparser import CamtParser

xml_bytes = sftp_client.read("daily_statement.xml")
parser = CamtParser.from_bytes(xml_bytes, source_name="daily.xml")
df = parser.parse()

多銀行合併

使用不同格式將多個銀行的報表合併到一個標準化資料集中。

from bankstatementparser import parse_files_parallel

results = parse_files_parallel([
    "hsbc/camt053.xml",
    "barclays/mt940.sta",
    "revolut/transactions.csv",
    "wise/statement.ofx",
])

all_transactions = pd.concat([r.transactions for r in results if r.status == "success"])

使用 ZIP 檔案進行批次處理

使用內建的 ZIP 炸彈防護功能安全地處理壓縮聲明存檔。

from bankstatementparser import iter_secure_xml_entries, CamtParser

for entry in iter_secure_xml_entries("monthly_statements.zip"):
    parser = CamtParser.from_bytes(entry.xml_bytes, source_name=entry.source_name)
    df = parser.parse()
    save_to_warehouse(entry.source_name, df)