银行对账单解析器

财务部：MT940 到 CAMT.053 迁移

全球资金团队正在 SWIFT 截止日期 2027 年 11 月之前从 MT940 迁移到 CAMT.053。银行对账单解析器使用单个 API 处理这两种格式，从而实现无缝转换。

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)

自动对账

自动解析银行对账单并与内部记录进行匹配。统一的 DataFrame 输出使得协调逻辑与格式无关。

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)

合规性和审计渠道

通过 PII 修订和确定性输出构建审计就绪管道。对于相同的输入，每次运行都会产生相同的结果，满足监管的再现性要求。

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

许多银行通过 SFTP 传送报表。直接从字节解析而不写入磁盘。

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()

多银行合并

使用不同格式将多个银行的报表合并到一个标准化数据集中。

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 档案进行批处理

使用内置的 ZIP 炸弹防护功能安全地处理压缩声明存档。

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)