每日异常交易监控是指一个系统或者团队对进行交易活动进行监控，以便及时发现和阻止任何异常、非法或可疑的交易行为。该监控系统或团队通过分析交易数据，识别出与正常交易模式有所不同的模式或行为，从而确定是否存在异常交易。

监控过程通常包括以下几个步骤：

1. 数据采集：从交易系统或者交易平台中获取相关的交易数据，包括交易金额、交易时间、交易双方信息等。

2. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和整理，去除错误或者不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。

3. 数据分析：利用统计学和机器学习等技术，对清洗后的数据进行分析和建模，以便识别出异常交易模式。常见的分析方法包括异常检测算法、聚类分析、关联规则挖掘等。

4. 异常交易识别：根据分析结果，识别出与正常交易模式有所不同的交易行为。这些异常行为可能包括异常交易金额、异常交易频率、异常交易地点等。

5. 风险评估：对识别出的异常交易进行风险评估，确定其对交易系统或者市场的潜在威胁程度。评估标准可能包括交易金额大小、交易方身份可信度等。

6. 预警和阻止措施：对于被确定为异常交易的情况，监控系统或团队将及时发出预警通知，通知相关人员进行进一步调查和处理。同时，系统也可以采取自动化措施，如暂停或拒绝交易，以阻止异常交易的继续进行。

7. 反馈和改进：监控系统或团队需要定期评估监控效果，并根据反馈信息进行改进和优化。这包括优化数据分析模型、更新监控规则、改进预警通知机制等。

需要注意的是，在每日异常交易监控过程中，要严格遵守相关法律法规和道德准则，不得触犯政治、seqing、db和暴力等敏感内容的界限，确保监控的目标在合法合规的范围内。同时，为保护用户隐私和数据安全，监控系统或团队也应采取相应的安全保护措施，确保交易数据的机密性和完整性。