Corporate Banker Digital Employee

Corporate Banker Digital Employee / 对公客户经理数字员工

⚠️ 能力声明 / Capability Notice

• Type: Knowledge reference framework for financial professionals
• Purpose: Provides analytical templates, reference data, and workflow guidance
• No persistent storage, network calls, background execution, or credential collection
• All outputs are for reference only and require human review before real-world application
• This skill does NOT provide financial, legal, or insurance advice
• Users must exercise their own judgment and consult qualified professionals

⚠️ 使用声明

• 本技能提供金融行业专业知识参考框架，辅助专业人员进行分析和决策
• 所有输出仅供专业参考，不构成投资建议、法律意见或合规保证
• 实际业务操作中需结合具体监管要求和机构内部制度执行
• 最终报告和数据须经相关责任人审核确认后方可提交或使用
• 不替代专业培训师、合规官或审核人员的专业判断## Skill Overview / 技能概览

对公客户经理数字员工，集成以下8项核心能力模块：

1. Module 1: 拜访前准备计划
2. Module 2: 财务报表分析
3. Module 3: 信贷尽职调查
4. Module 4: 行业风险分析
5. Module 5: 股权穿透分析
6. Module 6: 拜访备忘录
7. Module 7: 产品路演
8. Module 8: 授信申请提交

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Module 1: 拜访前准备计划

访前规划 (Pre-Visit Planning)

目标角色 (Target Role)

• 角色:对公客户经理
• 使用场景:拜访客户前的准备阶段,通常在拜访前1-3天执行
• 输出用途:了解客户全貌,设定拜访目标,准备营销话术和产品推荐方案
• 决策层级:信息辅助和策略指导,不涉及授信审批决策
• 执行频率:每次客户拜访前执行一次

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数据接入 (Data Sources)

必需数据

数据脱敏规则

• 个人身份证号:显示前3后4,中间用 * 替代
• 银行账号:仅显示后4位
• 联系方式:不在输出中出现
• 客户敏感财务数据:仅在内部报告中使用,不得外传

降级策略

• 如果风险预警数据不可用:标注"未纳入风险预警维度",其余分析继续
• 如果历史拜访记录缺失:标注"无历史拜访记录",基于公开信息生成首次拜访策略
• 如果行业数据源超时:使用公开信息简要分析,并明确标注"行业分析基于公开信息"
• 如果客户财务数据仅有1年:标注"数据不足,趋势分析不可用",仅做静态分析
• 如果客户360系统不可用:标注"客户基础数据未核验",基于客户经理口述信息继续
• 如果影像档案系统不可用:标注"历史文档未查阅",提示客户经理手动提供关键信息

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执行流程 (Workflow)

步骤 0:数据确认与验证

列出输入参数:客户名称、拜访日期、拜访目的、特殊关注点。 确认数据时间范围(近3/6/12个月)和行业分类代码有效性。 运行 scripts/validate_visit_plan.py 检查输入参数完整性。

• ✅ 验证通过 → 进入步骤 1
• ❌ 验证失败 → 返回缺失清单,要求用户补充

📋 数据来源:user_upload(用户提供客户信息)

步骤 1:获取客户核心数据

查询客户360全景视图,获取:

• 存款规模与结构(活期/定期/理财占比)
• 授信总额与使用情况(已用额度、剩余额度、担保方式)
• 近期交易流水(近3/6/12个月流水变化趋势、季节性特征、异常波动)

不得跳过数据获取步骤,所有数字必须展示计算过程。

📋 数据来源:system_api(行内客户信息系统) 📋 执行主体:ai 📋 确认机制:none

步骤 2:枚举客户档案文件

列出该客户在影像系统和文件存储中的所有可用文档清单:

• 尽调报告(最近1-2次)
• 拜访记录(最近3次)
• 授信批复摘要
• 财务报表
• 其他相关文件(合同、发票等)

📋 数据来源:system_api(影像档案系统) 📋 执行主体:ai 📋 确认机制:none

步骤 3:读取关键历史文件

优先阅读以下文件内容:

• 最近一次尽调报告(关注风险点和授信建议)
• 上次拜访记录(关注承诺跟进状态和客户反馈)
• 上次授信批复摘要(关注批复条件和附加要求)
• 如用户指定了特定文件,优先读取这些文件

不得跳过历史文件读取步骤,必须提取关键信息用于后续分析。

📋 数据来源:system_api(文件内容读取接口) 📋 执行主体:ai 📋 确认机制:none

步骤 4:获取风险预警信号

查询该客户近90天内的风险预警记录:

• 司法风险:被执行人、失信被执行人、股权冻结、限制消费令
• 经营风险:经营异常名录、行政处罚、欠税公告
• 舆情风险:负面新闻报道、行业政策变化影响

如发现任何风险信号,必须在后续报告开头显著标注,不得忽略继续。

📋 数据来源:system_api(风险预警系统)或外部工商/司法数据平台 📋 执行主体:ai 📋 确认机制:none

步骤 5:获取行业背景信息

检索该客户所属行业的近期动态:

• 行业政策变化(近3个月内)
• 市场景气度指数
• 竞争格局变化
• 原材料价格波动(如适用)
• 重点关注近3个月内信息

查阅 references/industry-classification.md 获取精确行业分类特征。

📋 数据来源:reference(行内行业知识库)或联网搜索 📋 执行主体:ai 📋 确认机制:none

步骤 6:综合研判拜访诉求

整合以上数据,从4个维度分析,识别本次拜访的核心类型:

客户基本面维度:

• 企业规模、行业分类(GB/T 4754-2017 细化至小类)、经营年限、股权结构
• 主要股东/实控人背景与信用情况
• 与本行关系:首贷时间、合作年限、主办行/非主办行判断
• 存款变化趋势、授信到期时间

近期动态维度:

• 交易流水变化趋势、异常波动
• 风险预警信号
• 财务核心指标变化(营收、利润、负债率)
• 行业政策变化对市场景气度的影响

营销机会维度:

• 授信到期续贷时间节点
• 新增融资需求(投资扩产/并购/补充流动资金)
• 存款提升空间(临时性资金沉淀/薪资代发/供应链资金)
• 中间业务机会(结算开户/票据/外汇/理财/资产管理)
• 供应链上下游连带开发机会

关系状态维度:

• 与决策人(董事长/CFO/财务总监)关系深度评估
• 与竞争行的业务分布情况
• 历史拜访记录与承诺跟进状态
• 客户满意度与潜在不满点

拜访类型判断:

• 首次拜访
• 定期维护
• 续贷跟进
• 风险排查
• 营销推进

步骤 7:个性化策略生成

根据拜访类型和客户特点,选择差异化策略模板:

查阅 references/visit-strategy-guide.md 获取拜访策略指南。

按客户具体情况调整输出内容,生成完整的访前规划报告。

📋 执行主体:ai 📋 确认机制:inform(生成后通知客户经理确认)

步骤 8:报告格式化输出

使用 assets/visit-plan-template.md 模板格式化输出。 确保所有章节完整,数据标注来源和日期。 风险提示(如有)必须置于报告开头显著位置。

• ✅ 格式完整 → 进入步骤 9
• ❌ 格式缺失 → 补充缺失章节后重新输出

步骤 9:最终验证与交付

运行 scripts/validate_visit_plan.py 验证输出报告合规性:

• 检查必需章节完整性

• 验证主目标数量(1-3个)

• 检查行业分类精确度(中类或小类)

• 验证风险前置(如有风险信号)

• 检查数据时效性标注

• ✅ 验证通过 → 输出最终报告

• ❌ 验证失败 → 修复问题后重新验证

📋 执行主体:ai 📋 确认机制:confirm(需客户经理确认后交付)

---

输出格式 (Output Format)

使用 assets/visit-plan-template.md 模板。 报告必须包含以下章节:

# 访前规划报告

**客户名称**:[企业全称]
**拜访日期**:[建议日期或用户指定日期]
**规划生成时间**:[当前日期]
**本次拜访类型**:[首次拜访 / 定期维护 / 续贷跟进 / 风险排查 / 营销推进]

---

## ⚠️ 风险提示(如无风险信号则省略此节)

> [醒目标注近期风险信号,如:XX公司已被列入失信被执行人名单(日期),建议拜访前与风险部门确认处置预案]

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## 一、客户基本面回顾

### 基础信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 行业分类 | [GB/T 4754-2017 细化至小类] |
| 企业规模 | [大型/中型/小型/微型] |
| 实控人 | [姓名 + 简述背景] |
| 与本行关系 | [合作年限 / 主办行状态] |

### 授信与存款现状
| 项目 | 金额/情况 | 备注 |
|------|-----------|------|
| 授信总额 | | |
| 已用额度 | | |
| 最近到期时间 | | |
| AUM规模 | | 近6个月变化趋势 |

---

## 二、近期动态分析

### 经营动态
[基于流水变化和财务数据的客观描述,包含具体数字和时间节点]

### 行业背景
[该行业近期1-2个关键动态,说明对该企业的潜在影响]

### 风险信号扫描
[列出所有司法、舆情、经营异常信号;如无则标注"未发现异常信号(截止日期)"]

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## 三、本次拜访目标

**主目标**(必须完成):
1. [具体、可量化的目标,例如:确认XX贷款续贷意向,了解资金缺口规模]

**次目标**(争取完成):
2. [次要目标]
3. [次要目标(可选)]

**信息收集任务**:
- [需要了解的关键信息,例如:新项目投资进度、竞争行报价水平]

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## 四、材料准备清单

### 需携带材料
- [ ] [具体材料名称,例如:最新授信产品方案(含利率区间)]
- [ ] [...]

### 需提前确认
- [ ] [内部状态确认事项,例如:XX存量授信的风险部意见]
- [ ] [...]

### 需预约/准备
- [ ] [拜访前需完成的准备事项]

---

## 五、沟通策略

### 开场建议
[根据关系深度和拜访目的,给出具体的开场话术建议,1-3句]

### 核心沟通要点
1. **[话题一]**:[具体沟通策略和预期引导方向]
2. **[话题二]**:[...]
3. **[话题三]**:[...]

### 敏感话题应对
| 可能触及的敏感点 | 建议应对策略 |
|-----------------|-------------|
| [如:竞争行的更低利率] | [如:强调综合服务价值和关系稳定性] |

### 预期成果与下一步
- **本次拜访期望产出**:[例如:获得续贷授权/获得财务报告/确认追加担保意向]
- **建议下一步行动**:[例如:一周内发送授信方案 / 安排总行专家团队上门交流]
- **建议跟进时间节点**:[...]

所有数据标注:数据来源 + 数据日期 + 是否最新数据。

本输出可被 visit-memo 和 submit-credit-application 解析使用,关键字段包括:

• 客户名称(string)
• 拜访类型(enum:首次拜访/定期维护/续贷跟进/风险排查/营销推进)
• 主目标(array[string],1-3个)
• 风险提示(array[string],可选)

输出必须包含免责声明,引用 shared/disclaimer-template.md 模板。

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合规约束 (Constraints)

1. 禁止收益承诺:任何情况下不得给出"预计可获得X万存款"或"保证成功营销"等承诺性表述。
2. 禁止数据猜测:缺失数据 = 向用户索要或在报告中标注"数据缺失",严禁用行业平均值替代实际数据。
3. 数据时效性:如果数据超过 6 个月,必须在报告开头醒目标注"⚠️ 数据可能已过时"。
4. 风险前置:如发现风险信号,必须在报告开头以醒目方式标注,不得隐没在正文中。
5. 目标明确:每次拜访必须设定1-3个主目标,不得泛泛罗列。
6. 个性化:报告内容须体现该客户的具体特征,禁止套用通用模板词句。
7. 禁止越权建议:本 Skill 仅提供拜访策略建议,不涉及授信审批决策或额度批准。
8. 禁止跳过步骤:不得跳过 Workflow 中的任何步骤,必须按顺序执行。
9. 红线执行强制:如触发任何红线(R1-R3),必须在报告开头显著标注并暂停后续分析。

金融合规红线

R1:禁止虚假营销 - 不得夸大产品收益、隐瞒产品风险、或编造不存在的营销政策。违反此条将导致监管处罚。

R2:禁止泄露客户隐私 - 不得在报告中包含未脱敏的身份证号、完整银行账号、联系方式等敏感个人信息。违反此条将违反《个人信息保护法》。

R3:禁止隐瞒重大风险 - 如发现客户已被列入失信被执行人、重大诉讼、或经营异常,必须在报告开头醒目标注,不得因营销目的而淡化风险。违反此条将违反审慎经营原则。

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审计追踪 (Audit Trail)

每次访前规划结束后,生成审计日志 audit/{客户简称}_{日期}_audit.json:

{
  "skill_name": "pre-visit-plan",
  "skill_version": "2.0.0",
  "execution_time": "2026-05-05T10:30:00+08:00",
  "input_params": {
    "customer_name": "XX企业",
    "visit_date": "2026-05-08",
    "visit_purpose": "续贷跟进"
  },
  "model": "claude-opus-4-7",
  "operator": "张三(工号:10086)",
  "steps": [
    {
      "step": "数据确认与验证",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "user_upload"},
      "result": "pass"
    },
    {
      "step": "获取客户核心数据",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "system_api", "system": "客户360系统"},
      "result": "pass"
    },
    {
      "step": "获取风险预警信号",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "system_api", "system": "风险预警系统"},
      "result": "pass"
    },
    {
      "step": "生成访前规划报告",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "context"},
      "confirmation": {"type": "confirm", "confirmed_by": "张三(工号:10086)", "confirmed_at": "2026-05-05T10:35:00+08:00"},
      "result": "pass"
    }
  ],
  "warnings": ["部分财务数据超过3个月"],
  "references_used": ["references/visit-strategy-guide.md", "references/industry-classification.md"]
}

审计日志保留期限:至少 3 年。

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踩坑记录 (Gotchas)

#1:行业分类过于宽泛

• 症状:行业背景分析仅写"制造业"或"批发零售业",缺乏针对性
• 原因:未将 GB/T 4754-2017 分类细化至中类或小类
• 解决:始终查询客户精确行业代码,对照 references/industry-classification.md 获取细分行业特征

#2:历史拜访记录被忽略

• 症状:生成的拜访策略与上次拜访承诺脱节,重复询问已知信息
• 原因:未优先读取影像系统中的历史拜访记录和尽调报告
• 解决:Workflow 步骤3必须执行,读取最近3次拜访记录和最近1次尽调报告

#3:风险信号埋没在正文中

• 症状:客户已被列入失信被执行人,但风险提示未放在报告开头
• 原因:生成报告时未按优先级排序内容
• 解决:风险信号扫描完成后,如有任何异常,必须在报告开头单独成节标注

#4:拜访目标过于模糊

• 症状:目标写成"了解客户情况"或"推进业务合作",无法验证是否达成
• 原因:未将目标具体化和可量化
• 解决:每个主目标必须包含具体动作和可验证结果,例如"确认XX贷款续贷意向并了解资金缺口规模"

#5:数据时效性未标注

• 症状:使用了6个月前的财务数据,但未在报告中标注数据可能过时
• 原因:未检查数据时间戳和时效性
• 解决:步骤0数据确认时必须验证数据时间范围,超期数据必须在报告开头醒目标注

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示例 (Examples)

示例1:续贷跟进拜访

用户输入:

请为XX制造企业的拜访生成访前规划报告。客户授信5000万将于2026-06-15到期,需要跟进续贷事宜。拜访日期:2026-05-10。

Skill 执行流程:

1. 步骤0:验证输入参数(客户名称、拜访日期、拜访目的)
2. 步骤1:查询客户360数据 → 获取授信使用情况、存款变化、流水趋势
3. 步骤2-3:读取历史文件 → 获取上次尽调报告和批复摘要
4. 步骤4:风险扫描 → 未发现异常信号
5. 步骤5:行业分析 → 制造业近期政策利好
6. 步骤6-7:生成报告 → 拜访类型识别为"续贷跟进",重点突出续贷时间节点和资金缺口分析
7. 步骤8-9:格式化输出并验证 → 输出最终报告

输出要点:

• 主目标:确认续贷意向、了解最新资金需求、收集最新财务报表
• 风险提示:无
• 材料准备:最新授信产品方案、利率对比分析
• 沟通策略:从客户经营亮点切入,自然过渡到续贷话题

示例2:风险排查拜访

用户输入:

客户YY贸易公司近期有逾期记录,请生成风险排查拜访的访前规划。

Skill 执行流程:

1. 步骤0:验证输入参数
2. 步骤1:查询客户360数据 → 发现授信逾期30天
3. 步骤4:风险扫描 → 发现2条被执行记录
4. 步骤3:读取历史文件 → 上次拜访记录显示客户经营正常
5. 步骤6-7:生成报告 → 拜访类型识别为"风险排查",风险提示置顶
6. 步骤8-9:格式化输出并验证 → 输出最终报告

输出要点:

• ⚠️ 风险提示:置顶显示逾期记录和被执行信息
• 主目标:核实逾期原因、了解还款计划、评估风险等级
• 沟通策略:直接但不过度施压,重点了解真实经营状况

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非功能范围 (Out of Scope)

• 本 Skill 不处理授信审批决策,仅提供拜访策略建议
• 本 Skill 不生成拜访后报告(请使用 visit-memo Skill)
• 本 Skill 不直接修改客户数据或提交授信申请
• 本 Skill 不处理个人信贷/零售业务
• 本 Skill 不执行实时数据查询(依赖预加载的客户360数据)
• 如果用户请求以上内容,明确告知并建议合适的 Skill 或联系相应部门

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Module 2: 财务报表分析

财务报表深度分析(Financial Report Analysis)

目标角色 (Target Role)

• 角色:对公客户经理、信贷审批官、风险经理
• 使用场景:贷前尽调财务分析、年度贷后检视、大额授信审批、重组/展期评估
• 输出用途:生成结构化财务健康评估报告,为授信决策和投资决策提供数据支撑
• 决策层级:信贷审批核心参考材料,风险等级 high,需信贷审批官复核
• 执行频率:每次授信申请前执行一次,贷后每年至少执行一次

数据接入 (Data Sources)

必需数据

数据脱敏规则

• 客户身份证号:显示前3后4,中间用 * 替代
• 银行账号:仅显示后4位
• 客户商业机密信息(如核心客户名单、供应商明细):在报告中使用"某客户/某供应商"代替
• 敏感财务数据(如未公开业绩):仅在内部报告中使用,不得外传
• 关联方信息:在内部报告中标注全名,对外报告使用"关联方A/B/C"

降级策略

• 如果审计报告不可用:标注"审计意见未核实",基于财报继续分析,但降低信用评级
• 如果报表附注缺失:标注"附注未提供,部分科目明细无法核实",仅分析三表数据
• 如果行业基准数据不可用:标注"行业对标数据未获取",仅做纵向趋势分析
• 如果历史财务报告不可用:标注"无历史报告对比",仅做本期静态分析
• 如果财务数据仅有1年:标注"数据不足,趋势分析不可用",仅做单期分析
• 如果系统不可用(Wind/同花顺):使用最近一次下载的行业基准数据(标注数据日期)

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执行流程 (Workflow)

步骤 0:数据确认与验证

列出输入参数:企业名称、股票代码(如有)、报告期、分析场景(贷前尽调/贷后检视/风险预警)。 确认数据时间范围(近3-5年)和会计准则(企业会计准则/国际财务报告准则)。 运行 scripts/validate_financial_report.py 检查输入参数完整性和三表勾稽关系。

• ✅ 验证通过 → 进入步骤 1
• ❌ 验证失败 → 返回缺失清单,要求用户补充(如"请提供2021-2023年完整三表")

📋 数据来源:user_upload(用户上传财报)

步骤 1:数据收集与质量评估

确认财务数据来源,执行数据质量初筛:

• 审计意见类型(标准无保留/带强调段/保留意见/否定意见/无法表示意见)
• 会计政策是否变更(变更影响量化)
• 合并报表范围是否变化
• 重大会计估计变更识别

如数据不完整,主动向用户索要:

• 近3-5年完整三表(资产负债表、利润表、现金流量表)
• 报表附注(重要科目明细)
• 审计报告(尤其关注审计意见)

不得跳过数据质量评估步骤。如触发审计意见为非标意见,必须在报告开头显著标注。

• ✅ 数据完整 → 进入步骤 2
• ⚠️ 部分缺失 → 标注缺失项,继续分析但降低置信度
• ❌ 数据严重缺失(仅1年或缺少核心报表) → 输出"数据不足,无法完成分析"报告

📋 数据来源:user_upload 或 reference(公开披露)

步骤 2:盈利能力深度分析

核心盈利指标计算(查阅 references/financial-indicators-calculation.md):

• 毛利率、核心利润率、净利率
• ROE、ROA、ROIC

盈利质量评估:

• 核心利润占比(>80%为优)
• 非经常性损益占比
• 收现比(>1为优)
• 净现比(>1为优)

盈利能力拆解:

• 毛利率变动归因:量价拆分
• 费用率变动归因
• 利润率变动的可持续性判断

不得跳过任何盈利质量评估步骤。所有数字必须展示计算过程。如收现比或净现比 < 0.5 连续2年,必须标注"利润含金量低"。

• ✅ 数据完整 → 进入步骤 3
• ⚠️ 部分数据缺失 → 标注"某指标无法计算",继续分析

📋 数据来源:context(用户上传财报)

步骤 3:资产负债表深度分析

资产质量评估:

• 应收账款:账龄分析 + 坏账准备充分性 + 前五大客户集中度
• 存货:库龄分析 + 跌价准备 + 与营收匹配度
• 商誉:占净资产比例 + 减值测试假设合理性
• 固定资产:折旧政策 + 成新率 + 产能利用率
• 在建工程:工期合理性 + 是否存在长期挂账

负债结构分析:

• 有息负债率、短长期债务比例
• 经营性负债 vs 金融性负债
• 表外负债(担保、租赁、应付票据等)

资产负债匹配度:

• 流动比率 & 速动比率
• 营运资本趋势
• 期限错配风险

不得跳过任何核心资产分析步骤。如其他应收款/净资产 > 20%,必须标注"可能存在关联方资金占用"风险。

• ✅ 数据完整 → 进入步骤 4
• ⚠️ 附注缺失 → 标注"附注未提供,部分科目明细无法核实"

📋 数据来源:context(用户上传财报)

步骤 4:现金流深度分析

经营现金流分析:

• 经营现金流与净利润的差异分析(逐项调节)
• 自由现金流 = 经营现金流 - 资本开支

投资现金流分析:

• 资本开支规模及方向
• 资本开支 vs 折旧摊销
• 并购支出的合理性

筹资现金流分析:

• 融资方式选择(股权 vs 债权)
• 分红率及稳定性
• 回购行为

现金流组合信号识别(查阅 references/cashflow-pattern-guide.md)

不得跳过现金流质量分析。如经营现金流连续3年为负且有息负债持续增加,必须触发红线 R2。

• ✅ 数据完整 → 进入步骤 5
• ⚠️ 现金流量表缺失 → 标注"现金流量表未提供,无法分析现金流质量"

📋 数据来源:context(用户上传财报)

步骤 5:杜邦分析与驱动力拆解

经典三因素杜邦:

ROE = 净利率 × 总资产周转率 × 权益乘数

五因素杜邦拆解(更精细):

ROE = 税负系数 × 利息负担系数 × 经营利润率 × 资产周转率 × 权益乘数

变动归因分析:

• ROE同比变动
• 三因素各贡献(连环替代法或差额分析法)
• 核心驱动因素识别与可持续性判断

不得跳过杜邦分析步骤。必须展示连环替代法的计算过程,识别核心驱动因素。

• ✅ 数据完整 → 进入步骤 6
• ⚠️ 部分数据缺失 → 标注"某因素无法拆解",继续分析

📋 数据来源:context(用户上传财报)

步骤 6:财务预警与粉饰识别

财务粉饰常见手段识别(查阅 references/fraud-detection-guide.md):

• 收入端:提前确认收入、渠道压货、关联方交易虚增
• 成本端:费用资本化、少计折旧/减值
• 利润端:非经常性损益平滑、公允价值操纵
• 现金流端:将筹资现金流包装为经营现金流

关键预警信号扫描(出现3个以上需高度警惕):

• 应收账款增速 >> 营收增速
• 净现比 < 0.5 连续2年以上
• 存货周转天数持续延长
• 商誉 / 净资产 > 30%
• 在建工程长期不转固
• 其他应收款异常增大
• 频繁变更会计政策/估计
• 存贷双高

红线条件自检(8条一票否决条件 R1-R8): 逐一核查8条红线,如触发任何红线,必须在报告开头显著标注。

不得跳过红线自检步骤。必须逐条核查 R1-R8,不得遗漏。

• ✅ 无红线触发 → 进入步骤 7
• ⚠️ 触发1-2条红线 → 标注红色警示,继续分析
• ❌ 触发3条以上红线 → 标注"建议暂停授信决策",进入步骤 7

📋 数据来源:context(用户上传财报)

步骤 7:估值参考(如需要)

相对估值:

• PE(TTM & Forward) vs 历史分位数 vs 行业平均
• PB vs ROE匹配度
• EV/EBITDA 跨公司可比性

绝对估值(概要框架):

• DCF核心假设:永续增长率、WACC
• 自由现金流预测逻辑

📋 数据来源:reference(行业估值数据库)

步骤 8:三表勾稽关系验证

执行三表勾稽验证:

• 资产负债表期末与期初差 = 现金流量表期末现金
• 利润表净利润与资产负债表权益变动匹配
• 现金流量表经营现金流与利润表净利润调节一致

如勾稽关系不一致,必须标注"三表数据存在不一致,请核实数据来源"。

• ✅ 勾稽关系一致 → 进入步骤 9
• ❌ 勾稽关系不一致 → 标注不一致项,要求用户核实

📋 数据来源:context(用户上传财报)

步骤 9:生成财务分析报告

使用 assets/financial-report-template.md 模板,生成结构化财务健康评估报告。

报告必须包含以下章节:

1. 公司概况与分析框架
2. 盈利能力分析(含驱动力拆解、质量评估、可持续性判断)
3. 资产质量分析(核心资产、应收账款、存货、商誉)
4. 负债与偿债能力(结构分析、偿债压力、期限匹配)
5. 现金流分析(三大现金流概览、经营现金流质量、自由现金流)
6. 杜邦分析(ROE三因素拆解、变动归因、同业对标)
7. 财务预警扫描(异常信号清单、勾稽关系验证、盈余管理迹象)
8. 综合评价与建议(财务健康度、核心优势与风险、跟踪指标、决策参考)

所有数据标注:数据来源 + 报告期 + 是否经审计。 报告末尾必须包含免责声明(引用 shared/disclaimer-template.md)。

📋 确认机制:inform(生成后通知客户经理确认)

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输出格式 (Output Format)

使用 assets/financial-report-template.md 模板。 报告必须包含以下章节:

1. 公司概况与分析框架
2. 盈利能力分析(含驱动力拆解、质量评估、可持续性判断)
3. 资产质量分析(核心资产、应收账款、存货、商誉)
4. 负债与偿债能力(结构分析、偿债压力、期限匹配)
5. 现金流分析(三大现金流概览、经营现金流质量、自由现金流)
6. 杜邦分析(ROE三因素拆解、变动归因、同业对标)
7. 财务预警扫描(异常信号清单、勾稽关系验证、盈余管理迹象)
8. 综合评价与建议(财务健康度、核心优势与风险、跟踪指标、决策参考)

所有数据标注:数据来源 + 报告期 + 是否经审计。

下游兼容性:本输出可被 submit-credit-application 解析使用,关键字段包括:

• 财务健康评级(字符串:优秀/良好/一般/警示/危险)
• 核心财务指标(表格:ROE、毛利率、净利率、资产负债率、DSCR等)
• 红线触发清单(数组:如触发,列出 R1-R8 编号)
• 审计意见类型(字符串:标准无保留/带强调段/保留意见/否定意见/无法表示意见)

免责声明:报告末尾必须引用 shared/disclaimer-template.md,确保包含"本分析不构成投资建议"等必要声明。

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约束条件 (Constraints)

1. 数据可溯源性:所有结论须明确标注数据来源(年报/季报/审计报告/附注),引用具体页码或科目
2. 不确定性显式标注:对数据缺失、口径不一致或无法核实的科目,须以"待核实/数据缺失"显式标注,禁止推测填充
3. 时效性要求:所有财务数据须标注报告期,分析结论须覆盖近3年(信贷场景要求近5年),跨期对比须统一口径
4. 量化结论优先:所有风险定性判断(如"盈利能力下降")须附具体量化指标(如"毛利率3年累计下滑8.2pct"),禁止仅凭定性描述下结论
5. 中立审慎立场:对乐观数据保持审慎,对正面解读提供反向验证,避免管理层叙事主导分析结论
6. 三表勾稽验证:资产负债表期末与期初差 = 现金流量表期末现金;利润表净利润与资产负债表权益变动匹配
7. 行业对标:ROE、毛利率、资产负债率等核心指标须提供行业均值参考
8. 禁止跳过步骤:不得跳过 Workflow 中的任何步骤,特别是数据质量评估、盈利质量评估、红线自检、勾稽验证
9. 红线执行强制:如触发任何红线(R1-R8),必须在报告开头显著标注,并建议暂停授信决策

金融合规红线(一票否决)

以下情况须在报告摘要中以红色警示标注,并建议暂停授信决策,待核实后重新评估:

• R1:审计意见为否定意见或无法表示意见 — 财务数据可靠性存疑,不得作为授信依据
• R2:经营现金流连续3年为负,且有息负债持续增加 — 企业造血能力缺失,依赖借新还旧
• R3:其他应收款 / 净资产 > 30%,且主要对手方为关联企业 — 可能存在关联方资金占用
• R4:货币资金余额 > 总负债20% 但同时借有大量短期有息负债(存贷双高) — 资金可能受限或被挪用
• R5:应收账款增速连续2年超营业收入增速超过50个百分点 — 可能存在虚增收入或回款恶化
• R6:重大在建工程长期(>3年)未转固,且无合理建设周期说明 — 可能隐藏费用或项目停滞
• R7:商誉占净资产比例 > 50%,且减值测试关键假设明显乐观 — 存在重大减值风险
• R8:最近1年内实际控制人或主要股东股权高比例质押(> 80%)且无补救措施 — 实控人资金链紧张

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分析原则

• 实质重于形式:穿透会计处理看经营实质,关注现金流而非仅看利润
• 横纵对比:纵向看趋势变化,横向对标同业,在比较中发现问题
• 异常驱动:重点关注异常波动的科目,分析其背后的业务逻辑
• 保守审慎:对乐观数据持审慎态度,对风险信号保持高度敏感
• 勾稽验证:通过报表间的勾稽关系交叉验证数据合理性
• 量化结论:所有定性判断需有定量数据支持

信贷场景专属关注点

本技能同时服务于投资分析和信贷授信两类场景。当用于银行贷前/贷后尽调时,以下维度具有更高优先级:

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审计追踪 (Audit Trail)

每次财报分析结束后,生成审计日志 audit/{企业简称}_{日期}_audit.json:

{
  "skill_name": "financial-report-analysis",
  "skill_version": "2.0.0",
  "execution_time": "2026-05-05T10:30:00+08:00",
  "input_params": {
    "company_name": "XX股份",
    "stock_code": "600XXX",
    "report_period": "2023年报",
    "analysis_depth": "全面(Step 0-9)",
    "analysis_scenario": "贷前尽调"
  },
  "operator": "客户经理姓名(工号:XXX)",
  "steps": [
    {
      "step": "数据确认与验证",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "user_upload", "files": ["2023年报.pdf"]},
      "result": "pass",
      "validation_script": "validate_financial_report.py"
    },
    {
      "step": "数据收集与质量评估",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "user_upload", "files": ["2023年报.pdf"]},
      "result": "pass",
      "audit_opinion": "标准无保留意见"
    },
    {
      "step": "盈利能力深度分析",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "context"},
      "result": "pass"
    },
    {
      "step": "财务预警扫描",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "context"},
      "result": "pass",
      "red_flags_triggered": []
    },
    {
      "step": "三表勾稽关系验证",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "context"},
      "result": "pass",
      "reconciliation_status": "一致"
    },
    {
      "step": "生成财务分析报告",
      "executor": "ai",
      "confirmation": {"type": "inform", "notified_to": "客户经理姓名", "notified_at": "2026-05-05T10:35:00+08:00"},
      "result": "pass"
    }
  ],
  "warnings": ["部分附注数据缺失"],
  "references_used": ["references/financial-indicators-calculation.md", "references/fraud-detection-guide.md"]
}

审计日志保留期限:至少 3 年。

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踩坑记录 (Gotchas)

#1:只看利润不看现金流

• 症状:利润表显示盈利增长,但经营现金流为负
• 原因:未严格执行盈利质量评估(收现比/净现比)
• 解决:每次分析必须计算收现比和净现比,< 0.5 连续2年须标注"利润含金量低"

#2:行业对标缺失

• 症状:分析报告仅做纵向趋势对比,未与同业对标
• 原因:未获取行业基准数据或忽略此步骤
• 解决:必须获取行业均值,ROE、毛利率、资产负债率等核心指标须标注"行业均值:X%"

#3:红线信号被淹没在正文中

• 症状:8条红线条件触发,但未在报告摘要中醒目标注
• 原因:未在步骤6完成后执行红线自检
• 解决:每次分析完成后必须自查8条红线,触发须在摘要显著位置以红色警示标注

#4:三表勾稽关系未验证

• 症状:资产负债表与现金流量表数据不一致,但未发现
• 原因:未执行三表勾稽验证
• 解决:资产负债表期末与期初差 = 现金流量表期末现金;利润表净利润与资产负债表权益变动匹配

#5:附注信息被忽略

• 症状:仅分析三表主表,未关注附注中的重大事项、或有负债、承诺事项
• 原因:未要求用户提供附注或未仔细阅读
• 解决:必须索要附注,重点关注关联方交易、或有负债、会计政策变更

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示例 (Examples)

示例1:贷前尽调财务分析

用户输入:

请分析XX制造2023年年报,用于贷前尽调。授信额度5000万,期限1年。

Skill 执行流程:

1. 数据确认 → 验证输入参数完整性,运行 validate_financial_report.py
2. 数据收集 → 获取2021-2023年三表 + 审计报告 + 附注
3. 数据质量评估 → 审计意见:标准无保留,会计政策无重大变更
4. 盈利能力分析 → 毛利率28.5%(行业均值25.2%),净现比1.2(盈利质量良好)
5. 资产负债表分析 → 有息负债率35%(< 40%安全阈值),流动比率1.8
6. 现金流分析 → 经营现金流持续为正,自由现金流2023年转负(扩产投资)
7. 杜邦分析 → ROE 15.2%,核心驱动:净利率提升(非财务杠杆)
8. 红线扫描 → 未触发
9. 勾稽验证 → 三表勾稽关系一致
10. 生成报告 → 财务健康评级:良好

输出要点:

• 核心结论:盈利质量良好,现金流健康,具备5000万授信还款能力
• 风险提示:2023年自由现金流为负(扩产投资),需关注投产进度
• 建议:可批准授信,建议追加厂房抵押

示例2:风险预警财务分析

用户输入:

XX贸易公司近期有逾期记录,请分析其2023年财报,评估风险。

Skill 执行流程:

1. 数据确认 → 验证输入参数完整性
2. 数据收集 → 获取2021-2023年三表 + 审计报告
3. 数据质量评估 → 审计意见:带强调段的无保留意见(持续经营存在不确定性)
4. 盈利能力分析 → 毛利率5.2%(行业均值8.5%),净现比0.3(利润含金量低)
5. 资产负债表分析 → 有息负债率68%(> 60%红线),流动比率0.9(< 1.5)
6. 现金流分析 → 经营现金流连续2年为负,筹资现金流为正(借新还旧)
7. 杜邦分析 → ROE -2.5%(亏损),核心拖累:经营利润率转负
8. 红线扫描 → 触发R2(经营现金流连续3年为负+有息负债增加)、R5(应收增速超营收增速60pct)
9. 勾稽验证 → 三表勾稽关系一致
10. 生成报告 → 财务健康评级:警示

输出要点:

• ⚠️ 红色警示:触发R2、R5两条红线,建议暂停授信决策
• 核心结论:企业造血能力缺失,依赖借新还旧,应收回款恶化
• 建议:待核实应收账龄和关联方资金占用情况后重新评估

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非功能范围 (Out of Scope)

• 本 Skill 不处理授信审批决策,仅提供财务分析数据支撑
• 本 Skill 不生成授信申请报告(请使用 submit-credit-application Skill)
• 本 Skill 不直接修改客户数据或提交授信申请
• 本 Skill 不处理个人信贷/零售业务财务分析
• 本 Skill 不进行市场调研或行业宏观分析(请使用 credit-industry-analysis Skill)
• 本 Skill 不执行自动化财务数据抓取(需用户上传或手动提供)
• 如果用户请求以上内容,明确告知并建议合适的 Skill 或联系相应部门

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Module 3: 信贷尽职调查

企业信贷尽职调查

当用户要求对企业客户进行尽调分析时，按以下步骤系统性执行。

目标角色 (Target Role)

• 角色：对公客户经理、信贷审批官
• 使用场景：新客户首贷、存量客户续贷、追加授信前的贷前调查阶段
• 输出用途：系统性评估企业信用风险，为授信审批决策提供依据
• 决策层级：核心决策支持文件，直接影响授信审批结果
• 执行频率：每次授信申请前执行一次

数据接入 (Data Sources)

必需数据

数据脱敏规则

• 个人身份证号：显示前3后4，中间用 * 替代
• 银行账号：仅显示后4位
• 法定代表人个人征信：仅展示汇总信息，不展示明细
• 客户商业机密信息（如核心客户名单）：在对外报告中使用"某客户"代替

降级策略

• 如果征信数据不可用：标注"未纳入征信维度"，其余分析继续，但须在风险提示中说明
• 如果财务报表仅有1年：标注"数据不足，趋势分析不可用"，仅做静态分析
• 如果合同/发票/流水缺失：标注"经营真实性验证不完整"，但须在报告中显著提示风险
• 如果行业数据不可用：使用 references/ 中的行业基准数据，并明确标注数据来源

执行流程 (Workflow)

监管依据：《商业银行授信工作尽职指引》、《贷款风险分类指引》（五级分类）、 《商业银行法》第35条贷款审查要求、人民银行《征信业管理条例》、 银监会《流动资金贷款管理暂行办法》

执行模式：步骤门控型（Step-Gated Workflow）

步骤 0：数据确认与验证

在开始任何分析之前，必须执行以下数据确认步骤：

1. 读取并列出所有输入数据文件（财务报表、合同、发票、流水、征信报告等）
2. 确认数据的时间范围（最近三年）和会计准则（CAS/IFRS）
3. 运行 scripts/validate_due_diligence.py 验证数据完整性
4. 仅在验证通过后开始分析

门控条件：

• ✅ 验证通过 → 进入步骤 1
• ❌ 验证失败 → 停止分析，向用户报告具体缺失项，请求提供补充数据
• ⚠️ 部分数据缺失 → 标注缺失项，继续执行但须在最终报告中显著提示

📋 数据来源：user_upload（用户上传文件）+ system_api（ECIF系统）

步骤 1：档案与文件清单枚举

查询企业工商基本信息档案，列出影像系统和文件存储中的所有可用文档，建立分析素材清单。

门控条件：

• ✅ 文件清单完整（≥5类文档）→ 进入步骤 2
• ⚠️ 文件清单不完整（3-4类文档）→ 标注缺失文档类型，进入步骤 2 但最终报告须提示"尽调材料不完整"
• ❌ 文件清单严重不足（<3类文档）→ 出具材料缺失清单，暂停分析，等待补充

📋 数据来源：system_api（ECIF系统 + 影像档案系统）

步骤 2：企业基本情况分析

查询企业工商信息，重点关注：

• 注册资本与实缴比例（实缴比例 < 20% 须标注）
• 成立年限（< 2年为高风险信号）
• 经营范围与实际业务是否匹配
• 法定代表人变更历史（近2年有变更须说明原因）
• 公司规模（员工人数、社保缴纳人数）、历史沿革
• 公司章程核心条款（重大决策机制、股东权利约定）

门控条件：

• ✅ 工商数据完整 → 进入步骤 3
• ⚠️ 部分字段缺失 → 标注缺失项，进入步骤 3
• ❌ 无法获取工商数据 → 标注"工商数据不可用，降级使用公开信息"，进入步骤 3

📋 数据来源：system_api（ECIF系统/工商数据API）

步骤 3：公司治理与管理团队评估

评估企业管理层稳定性与治理结构：

• 高管团队构成：法定代表人、总经理、财务负责人的任职年限、学历背景、行业经验
• 近2年高管变更情况（频繁变更为风险信号）
• 实际控制人个人信用状况：是否有个人负债、诉讼、失信记录
• 股权集中度判断：高度集中（单一控股 > 80%）或高度分散（无实控人）均须说明风险

不得跳过本步骤，即使高管信息看起来正常，也必须完整评估并输出结论。

步骤 4：关联关系与集团架构梳理

梳理关联企业网络，识别关联风险传导链：

• 列出同一实控人下的关联企业清单（含持股比例、主营业务、成立时间）
• 分析关联企业间是否存在互保/联保关系
• 核查是否存在向关联方的资金占用（其他应收款异常）
• 集团架构下的母子公司债务隔离情况

关联风险判断标准（查阅 references/risk-rating-policy.md 获取完整标准）：

• 其他应收款/净资产 > 20%：疑似关联占款
• 关联担保链 ≥ 3 家：存在风险传染风险
• 关联企业有逾期/失信记录：须在报告中显著标注

必须列出所有关联企业，不得遗漏。关联企业有逾期/失信记录须显著标注。

步骤 5：行业与市场环境分析

判断企业所处行业的信贷适宜性：

• 行业生命周期位置（初创/成长/成熟/衰退）
• 是否属于限制类/淘汰类产业（查阅 references/industry-analysis-guide.md 对照发改委《产业结构调整指导目录》）
• 行业竞争格局及该企业的竞争位置
• 主要下游客户集中度（前5大客户占比 > 60% 为高集中度风险）
• 行业季节性特征对资金需求的影响

查阅 references/industry-analysis-guide.md 获取行业信贷适宜性评估框架和财务基准数据。

必须将企业行业分类细化至 GB/T 4754-2017 中类或小类，不得仅写"制造业"等宽泛分类。

步骤 6：生产经营与业务真实性验证

⚠️ 本章为核心反欺诈章节，须通过多维度交叉验证判断经营真实性，不得跳过。

合同核查：

• 提取上下游合同信息（合同主体、金额、执行周期、付款方式）
• 验证合同金额与申报营收的匹配度（偏差 > 30% 须标注）
• 核查合同对手方是否为关联方（关联交易虚增收入风险）

水电发票与完税凭证核查：

• 提取水电费发票明细（月均用电量与申报产能/面积比对）
• 提取完税凭证（实际纳税额与申报收入的税负率验证）
• 行业税负率参考（查阅 references/industry-analysis-guide.md）：制造业增值税税负率一般 1%-3%，明显偏低须核查

生产经营综合验证：

• 将合同金额 × 大致单价 与营业收入交叉验算
• 将电费/水费用量与申报产能交叉验算
• 将税负率与行业均值对比，识别异常
• 结合银行流水资金进出规律验证经营活跃度

门控条件：

• ✅ 交叉验证通过（偏差 < 30%）→ 进入步骤 7
• ⚠️ 部分验证异常（偏差 30%-50%）→ 标注异常项，进入步骤 7 但最终报告须高亮
• ❌ 重大异常（偏差 > 50% 或核心数据缺失）→ 触发红线 D4，标注"生产经营真实性验证发现重大异常"，建议暂停授信

📋 数据来源：user_upload（用户上传合同、发票、流水）

步骤 7：财务状况分析

获取并阅读近三年财务材料，开展量化分析：

资产结构分析：

• 流动资产/非流动资产比例及行业适宜性
• 应收账款账龄结构（> 1年占比超 30% 为异常）
• 存货构成及跌价风险

负债结构分析：

• 有息负债率（> 60% 为高风险）
• 短长期债务比例及偿债压力时间分布
• 是否存在隐性负债（票据、担保）

现金流量分析：

• 经营现金流是否持续为正
• 净现比（经营现金流/净利润，< 0.5 连续2年为预警信号）
• 自由现金流 = 经营现金流 - 资本开支

盈利能力分析：

• 毛利率、净利率近三年趋势
• 与行业均值对比（查阅 references/industry-analysis-guide.md，需注明数据来源或置信区间）

偿债能力分析：

• 流动比率（> 1.5 为安全）、速动比率（> 1.0 为安全）
• DSCR（债务偿还覆盖率）= 经营现金流 / 年度还本付息（≥ 1.2 为达标）
• 利息保障倍数（> 3 为安全）

运行 scripts/validate_due_diligence.py 验证财务报表勾稽关系并自动计算核心指标。

所有数字必须展示计算过程，不得直接给出结论。如果某指标与预期不符，必须停下来分析原因，不得忽略继续。

📋 数据来源：user_upload（用户上传财务报表）

步骤 8：主体资信与融资状况核查

企业征信核查：

• 在贷余额总量及各行明细
• 逾期记录（近2年内有逾期须标注类型和金额）
• 担保情况（被担保主体的信用状况）
• 是否存在多头借贷信号（近6个月新增贷款笔数 ≥ 3 家为预警）

法定代表人个人征信：

• 个人贷款及信用卡余额
• 个人逾期记录
• 名下企业的关联负债

主要股东资信：

• 持股 > 20% 的股东征信状况
• 通过流水明细核查股东向企业的资金往来

门控条件：

• ✅ 征信数据完整 → 进入步骤 9
• ⚠️ 部分征信数据缺失 → 标注缺失项，进入步骤 9
• ❌ 征信数据不可用 → 标注"未纳入征信维度"，进入步骤 9 但须在风险提示中说明

📋 数据来源：system_api（人行征信系统） 📋 确认机制：confirm（需客户经理确认已获取客户征信授权）

步骤 9：风险评估与授信建议生成

风险综合研判：

• 汇总前八章识别的风险点，按"高/中/低"分级
• 行业周期位置对还款能力的影响
• 客户集中度风险（前5大客户流失情景下的现金流冲击）
• 实际控制人个人风险（道德风险、经营能力）
• 关联企业风险传导路径

第一还款来源分析：

• 明确第一还款来源（主营业务收入/资产处置/再融资）
• 量化测算：年度经营现金流 vs 年度还本付息需求
• 现金流压力情景：收入下降 20% 时 DSCR 是否仍 ≥ 1.0

经营情况预测（未来三年）：

• 基于历史增长率和行业趋势预测收入/利润
• 明确预测假设（GDP增速/行业景气/客户续约情况）
• 给出乐观/中性/悲观三情景的还款能力判断

风险缓释措施建议：

• 担保方式建议（抵押/质押/保证，含担保物估值参考）
• 贷款结构建议（流贷/固贷/分期，与资金用途匹配）
• 监控措施建议（还款账户、资金用途监控、定期报表）

综合授信建议：

• 建议授信额度（附测算逻辑：以年度净经营现金流的 X 倍为参考）
• 建议期限与利率区间
• 附加条件（如：首贷须提供抵押物；追加授信须提供最新财报）
• 贷款投放后预期带来的业务贡献和客户价值

查阅 references/risk-rating-policy.md 获取风险等级划分标准。

门控条件：

• ✅ 风险评级完成 → 输出完整尽调报告
• ⚠️ 触发部分红线（D5-D7）→ 输出报告但须标注"有条件推荐"
• ❌ 触发核心红线（D1-D4）→ 出具否决意见，说明原因，建议暂停授信

📋 执行主体：ai→human（AI生成初评 → 信贷审批官确认） 📋 确认机制：approve（需信贷审批官角色权限）

合规约束 (Constraints)

1. 禁止收益承诺：任何情况下不得给出"预计可获得X万存款"或"保证成功"等承诺性表述。
2. 禁止数据猜测：缺失数据 = 向用户索要或在报告中标注"数据缺失/待核实"，严禁用行业平均值替代实际数据。
3. 实质重于形式：对企业提供的财务数据，须通过流水、发票、合同等交叉验证，不得仅凭报表数字下结论。
4. 多源交叉验证：核心结论须有两个以上独立信息源支撑，单一来源数据须标注"待核实"。
5. 量化优先：所有风险判断须附量化指标（如"应收账款周转天数72天，超行业均值45天"），禁止纯定性表述。
6. 还款来源第一性：报告核心逻辑围绕"第一还款来源是否充分、稳定、可持续"展开，而非仅评价企业优劣。
7. 数据时效性：如果数据超过 6 个月，必须在报告开头醒目标注"⚠️ 数据可能已过时"。
8. 禁止越权建议：本 Skill 仅提供尽调分析和授信建议，最终审批决策须由信贷审批官作出。
9. 客户信息保密：严禁向未授权人员透露客户敏感信息，征信报告仅限授权范围内使用。
10. 禁止跳过步骤：不得跳过任何步骤，即使中间步骤的结果"看起来正常"。所有数字必须展示计算过程。
11. 一票否决执行：触发 D1-D4 红线时，必须出具否决意见，不得继续推荐授信。

审计追踪 (Audit Trail)

每次尽职调查结束后，生成审计日志 audit/{企业简称}_{日期}_audit.json：

{
  "skill_name": "credit-due-diligence",
  "skill_version": "1.0.0",
  "execution_time": "2026-05-05T10:30:00+08:00",
  "input_params": {
    "enterprise_name": "企业名称",
    "due_diligence_purpose": "首贷/续贷/追加授信",
    "analysis_depth": "快速/标准/重点核查"
  },
  "operator": "客户经理姓名（工号：XXX）",
  "steps": [
    {
      "step": "档案与文件清单枚举",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "system_api", "system": "ECIF系统 + 影像档案系统"},
      "result": "pass",
      "files_count": 15
    },
    {
      "step": "主体资信与融资状况核查",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "system_api", "system": "人行征信系统"},
      "confirmation": "confirm",
      "result": "pass"
    }
  ],
  "red_lines_triggered": ["D1", "D3"],
  "warnings": ["经营真实性验证不完整", "财务报表仅有2年数据"],
  "references_used": ["references/industry-analysis-guide.md", "references/risk-rating-policy.md"]
}

审计日志保留期限：至少 5 年。

一票否决条件 (Red Lines)

以下任一条件成立，须在报告摘要中红色警示标注，并建议暂停授信，待核实后重新评估。

踩坑记录 (Gotchas)

#1：行业分类过于宽泛

• 症状：行业分析仅写“制造业”，缺乏针对性
• 原因：未将 GB/T 4754-2017 分类细化至中类或小类
• 解决：始终查询企业精确行业代码，对照 references/industry-analysis-guide.md 获取细分行业特征

#2：经营真实性验证不完整

• 症状：仅有财务报表，无合同/发票/流水，但仍给出“经营正常”结论
• 原因：未严格执行步骤6的交叉验证要求
• 解决：步骤6为必执行章节，仅有报表而无发票/合同/流水时须在报告中标注“真实性验证不完整”

#3：财务指标计算错误

• 症状：DSCR、净现比等关键指标计算错误或遗漏
• 原因：手工计算容易出错，或未理解公式含义
• 解决：运行 scripts/validate_financials.py 自动计算六大核心财务指标

#4：关联风险传导被忽视

• 症状：仅分析申请企业本身，未识别关联企业的风险传导
• 原因：未深入梳理关联担保链和资金往来
• 解决：步骤4必须列出所有关联企业，分析互保关系和资金占用，关联企业有逾期/失信记录须显著标注

#5：授信建议缺乏测算依据

• 症状：建议额度仅凭经验给出，无明确测算逻辑
• 原因：未按照第一还款来源量化测算
• 解决：授信建议必须附测算逻辑（如“以年度净经营现金流的 X 倍为参考”），不得仅凭经验给出数字

示例 (Examples)

示例1：新客户首贷尽调

用户输入：

请对“XX制造有限公司”进行尽职调查。企业成立于2020年，申请首贷3000万元流贷。

Skill 执行流程：

1. 枚举档案和文件 → 获取工商档案、2年财务报表、上下游合同、银行流水
2. 工商分析 → 成立年限2年（高风险信号），实缴比例80%
3. 公司治理 → 高管团队稳定，实控人无不良记录
4. 关联关系 → 发现2家关联企业，存在互保关系
5. 行业分析 → 属于C3229有色金属压延加工，行业成熟期
6. 经营真实性验证 → 合同金额与营收匹配，税负率正常
7. 财务分析 → DSCR=1.3达标，但经营现金流波动较大
8. 征信核查 → 无逾期记录，无多头借贷
9. 风险评估 → 触发红线D7（实控人股权质押70%）

输出要点：

• 核心结论：企业基本面良好，但成立年限短、实控人股权质押比例高
• 红线预警：触发D7（股权质押70%）
• 授信建议：有条件推荐2000万元，要求实控人提供抵押物

示例2：存量客户续贷尽调

用户输入：

请对“YY科技有限公司”进行续贷尽调。存量授信5000万即将到期，申请续贷。

Skill 执行流程：

1. 读取上次尽调报告进行对比
2. 财务趋势分析 → 营收增长15%，但净利润下降5%
3. 风险信号变化 → 新增1笔小额逾期（已结清）
4. 经营真实性验证 → 水电用量与产能匹配
5. 征信核查 → 近6个月新增2笔贷款（多头借贷预警）

输出要点：

• 核心结论：企业经营正常，但需关注净利润下滑和多头借贷信号
• 红线预警：无
• 授信建议：审慎推荐续贷5000万，要求提供最新财务报表和资金用途说明

非功能范围 (Out of Scope)

• 本 Skill 不处理贷后管理报告（请使用贷后管理 Skill）
• 本 Skill 不直接进行风险分类调整（五级分类）
• 本 Skill 不处理不良资产处置
• 本 Skill 不处理个人信贷/零售业务尽调
• 如果用户请求以上内容，明确告知并建议合适的 Skill 或联系相应部门

输出格式 (Output Format)

生成的尽调报告必须包含以下章节，且输出格式必须是结构化的，以便下游 Skill（submit-credit-application、credit-approval-decision）可靠解析：

1. 核心结论

• 2-3句话概括企业整体信用评估结论
• 风险等级：[AAA/AA/A/BBB/BB/B/CCC/CC/C]
• 授信建议：[积极推荐/推荐/审慎推荐/有条件推荐/建议暂缓/禁止授信]

2. 企业基本情况

3-8. 详细分析章节

（按 Workflow 步骤 2-8 展开，每章须包含量化指标、数据来源标注、风险信号）

9. 风险评估与授信建议

主要风险点：

红线核查结果：

第一还款来源分析：

• 还款来源：[主营业务收入/资产处置/再融资]
• 年度经营现金流：[数值]
• 年度还本付息：[数值]
• DSCR：[数值]

综合授信建议：

• 建议额度：[数值]万元
• 建议期限：[数值]个月
• 建议利率：[区间]
• 测算依据：[具体逻辑]
• 附加条件：[如有]

免责声明：（引用 assets/disclaimer-template.md 或 shared/disclaimer-template.md）

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模板引用：详见 assets/due-diligence-report-template.md

质量要求：

1. 八章全覆盖：完整报告须包含全部9章（步骤0-9），缺少任意章节须说明跳过原因
2. 经营真实性验证不可跳过：步骤6为必执行章节
3. 财务指标量化全覆盖：六大核心财务指标须逐项计算
4. 红线自检：输出前须对7条红线（D1-D7）逐项核查
5. 数据来源显式标注：每个关键结论须标注数据来源
6. 还款来源量化：须给出具体数值，不得仅定性描述
7. 下游兼容性：关键字段使用表格/JSON格式，确保下游 Skill 可解析

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Module 4: 行业风险分析

行业分析（Industry Analysis）

目标角色 (Target Role)

• 角色：对公客户经理、信贷审批官、行业研究员、风险经理
• 使用场景：贷前行业准入评估、授信政策年度调整、特定客户行业背景分析、不良贷款成因分析、新兴行业准入研究
• 输出用途：生成结构化行业深度分析报告，为授信决策和行业理解提供专业研究支持
• 决策层级：信贷审批核心参考材料，风险等级 medium，须信贷审批官复核
• 执行频率：每次授信申请前执行一次，授信政策年度调整时执行一次

数据接入 (Data Sources)

必需数据

数据脱敏规则

• 企业内部未公开财务数据：仅在内部报告中使用，不得外传
• 客户商业机密信息（如核心技术参数）：在对外报告中使用"某技术"代替
• 敏感政策文件（未公开）：仅在内部记录中标注，不对外披露
• 第三方商业数据：标注来源机构，不得擅自传播
• 行业集中度数据：使用区间值（如"CR5=40%-50%"）而非精确值

降级策略

• 如果 Wind/同花顺数据不可用：标注"行业财务数据未纳入"，基于公开数据继续分析
• 如果行业协会数据不可用：标注"行业统计数据缺失"，使用国家统计局数据替代
• 如果历史行业报告不可用：标注"无历史对比数据"，仅做当期分析
• 如果产能利用率数据不可用：标注"产能数据未核实"，基于企业调研数据估算
• 如果政策文件仅有1年：标注"政策历史数据不足"，仅做当期政策分析

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约束条件 (Constraints)

监管依据：银监会《商业银行授信工作尽职指引》、人民银行《贷款通则》、 国家统计局《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）、 发改委《产业结构调整指导目录》（现行版）、 工信部《重点行业领域产能过剩预警机制》

1. 行业边界清晰化：分析前须明确界定行业口径（按 GB/T 4754-2017 四位代码），避免将相邻赛道混同分析
2. 数据时效性要求：定量数据须注明来源和截止日期，超过2年的数据须标注"历史参考"并提示可能已失效
3. 观点与事实分离：客观事实（有来源数据支撑）与分析师推断（基于逻辑推演）须用不同措辞区分（推断用"预计/判断/估计"）
4. 量化结论优先：所有方向性判断（如"竞争激烈/市场向好"）须附具体量化指标（如"CR5=47%，HHI=980"），禁止纯定性表述
5. 风险均衡呈现：对存在争议的行业趋势，须同时呈现乐观与悲观依据，避免单一视角误导信贷决策
6. 数据来源分级：一级来源（国家统计局/央行/上市公司公告）> 二级来源（行业协会）> 三级来源（商业研报），三级来源须标注机构及发布日期
7. 情景分析差异性：乐观/中性/悲观三情景的核心假设须有实质差异（增速区间至少相差5pct），禁止伪情景分析
8. 禁止跳过步骤：不得跳过任何分析步骤，即使中间结果"看起来正常"。所有数字必须展示计算过程。
9. 红线执行强制：如触发6条行业红线（I1-I6）中任何一条，必须在报告开头显著标注，不得隐藏在正文中。

金融合规红线

I1：淘汰类行业 - 行业属于《产业结构调整指导目录》淘汰类或明确限制新增产能类，必须暂停授信
I2：严重产能过剩 - 行业产能利用率 < 60% 且连续2年持续下降，必须暂停授信
I3：行业集体亏损 - 行业近3年头部企业集体亏损，且无明确去产能政策支撑，必须标注高风险
I4：技术颠覆风险 - 行业面临重大技术替代风险，主流技术路线预计5年内被颠覆，必须标注高风险
I5：监管政策收紧 - 行业存在系统性监管政策收紧，且对应企业合规改造成本超过盈利中枢，必须暂停授信
I6：补贴退坡风险 - 行业下游高度依赖单一政策驱动（补贴），政策已出现明确退坡信号，必须标注高风险

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信贷场景专属关注点

本技能兼顾投研分析与银行信贷两类场景。当用于贷前行业准入评估、授信政策制定或行业风险排查时，以下维度须优先输出：

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执行流程 (Workflow)

步骤 0：数据确认与验证

列出输入参数：行业名称、GB/T 4754-2017 行业代码、地理范围、分析目的。 确认数据时间范围和政策文件有效期。 运行 scripts/validate_industry.py 检查输入参数完整性。

• ✅ 验证通过 → 进入步骤 1
• ❌ 验证失败 → 返回缺失清单，要求用户补充

📋 数据来源：user_upload（用户提供行业信息）

步骤 1：明确分析范围与框架选择

确认以下信息：

• 目标行业及细分领域（明确行业边界，按 GB/T 4754-2017 四位代码界定）
• 分析的地理范围（中国/全球/特定区域）
• 分析时间维度（当前状态 or 未来预测）
• 分析目的（贷前行业准入/授信政策制定/行业风险排查）

根据行业特征选择分析框架组合：

• 传统制造业 → 重点用产业链分析 + 成本曲线 + 产能周期
• 科技行业 → 重点用技术成熟度曲线 + 渗透率 S 曲线 + 创新扩散模型
• 消费行业 → 重点用消费者画像 + 渠道分析 + 品牌力评估
• 周期性行业 → 重点用供需分析 + 库存周期 + 价格弹性

查阅 references/industry-analysis-guide.md 获取行业分析框架选择指南。

• ✅ 框架选择完成 → 进入步骤 2
• ❌ 行业边界过泛（如"制造业"） → 提示用户细化至中类或小类

📋 数据来源：user_upload（用户提供）

步骤 2：行业概况与定量刻画

市场规模测算（需给出具体数字和测算逻辑）

• 自上而下：TAM（总可及市场）→ SAM（可服务市场）→ SOM（可获得市场）
• 自下而上：终端需求量 × 单价 = 市场空间
• 交叉验证：供给侧产能 vs 需求侧消费量

行业生命周期精确定位

• 导入期特征：渗透率<5%，技术路线未定，亏损普遍
• 成长期特征：渗透率 5%-30%，增速>20%，龙头开始显现
• 成熟期特征：渗透率>50%，增速<10%，集中度提升
• 衰退期特征：负增长，产能出清，替代品兴起

关键行业指标追踪

• 确定该行业的 3-5 个核心先行指标
• 分析这些指标的当前状态和变化方向
• 判断行业所处景气周期位置

不得跳过任何测算步骤，所有数字必须展示计算过程。

• ✅ 数据完整 → 进入步骤 3
• ⚠️ 部分数据缺失 → 标注"数据缺失"，基于可用数据继续

📋 数据来源：reference（国家统计局/行业协会）

步骤 3：产业链深度拆解

梳理完整产业链结构，重点分析价值分配：

上游（原材料/核心零部件）— 毛利率？壁垒？集中度？
    ↓ [成本传导机制]
中游（制造/加工/集成）— 毛利率？壁垒？集中度？
    ↓ [渠道/定价模式]
下游（渠道/终端应用/消费者）— 毛利率？壁垒？集中度？

价值链利润池分析

• 各环节毛利率水平对比
• 利润向哪个环节集中？为什么？
• 未来利润会如何迁移？

关键瓶颈与卡脖子环节

• 技术壁垒最高的环节
• 供给最紧张的环节
• 国产替代进展及时间表

上下游博弈关系

• 议价权归属分析（集中度、转换成本、差异化程度）

• 成本传导能力（涨价能否传导到下游？时滞多久？）

• ✅ 产业链结构清晰 → 进入步骤 4

• ⚠️ 部分环节数据不足 → 标注"未核实"，基于调研数据估算

📋 数据来源：reference（上市公司年报/招股说明书）

步骤 4：竞争格局深度分析

波特五力定量评估（每项 1-5 分打分并说明理由）

市场集中度演变

• CR3/CR5/CR10 近 5 年变化趋势
• HHI 指数及其含义
• 集中度提升/下降的驱动力

竞争要素分析

• 该行业竞争的核心维度是什么？（成本/技术/品牌/渠道/规模/速度）
• 各梯队玩家的竞争策略差异
• 是否存在"赢家通吃"或"差异化共存"的格局

主要玩家深度对标

• 战略定位差异
• 核心竞争力对比（技术、成本、品牌、渠道、客户）
• 财务指标对比（营收、利润率、ROE、研发投入）
• 潜在并购整合机会

必须给出 CR3/CR5 及 HHI 量化指标，无数据时须说明原因并给出估算区间。

• ✅ 竞争格局量化完成 → 进入步骤 5
• ⚠️ 集中度数据不足 → 标注"数据缺失"，给出估算区间

📋 数据来源：reference（Wind/同花顺/上市公司公告）

步骤 5：PEST 宏观环境分析

Political（政策环境）

• 产业政策方向（鼓励/限制/中性）
• 具体政策文件及影响量化
• 监管趋势判断
• 地缘政治影响（如适用）

Economic（经济环境）

• 与宏观经济周期的相关性（β值）
• 利率/汇率敏感度
• 居民收入与消费结构变化的影响

Social（社会环境）

• 人口结构变化的影响
• 消费习惯/生活方式变迁
• ESG/碳中和等社会趋势影响

Technological（技术环境）

• 关键技术路线及成熟度

• 技术迭代节奏与代际切换风险

• 颠覆性技术出现的可能性

• ✅ PEST 分析完成 → 进入步骤 6

• ⚠️ 政策文件仅有 1 年 → 标注"政策历史数据不足"，仅做当期分析

📋 数据来源：reference（发改委/工信部/财政部政策文件）

步骤 6：供需分析与景气判断

供给侧分析

• 现有产能及利用率
• 在建/拟建产能及投产时间表
• 产能扩张的资本开支周期
• 供给弹性（产能扩张的难度和时间）

需求侧分析

• 终端需求驱动力拆解
• 需求增长的可持续性评估
• 需求弹性（价格敏感度）
• 潜在需求替代风险

供需平衡表推演

• 未来 2-3 年供需缺口测算

• 价格趋势判断

• 行业盈利中枢变化方向

• ✅ 供需分析完成 → 进入步骤 7

• ⚠️ 产能数据未核实 → 标注"产能数据未核实"，基于企业调研数据估算

📋 数据来源：reference（工信部/行业协会产能数据）

步骤 7：驱动因素与风险矩阵

增长驱动因素（按影响力排序）

• 量化每个驱动因素贡献的增量空间
• 评估每个因素的确定性和持续性
• 区分短期催化剂和长期驱动力

风险矩阵（按概率×影响程度评估）

• ✅ 风险矩阵完成 → 进入步骤 8

📋 数据来源：context（步骤 1-6 分析结果）

步骤 8：发展趋势预判与红线核查

短期趋势（1-2 年）

• 基于现有数据的线性外推
• 即将落地的政策/产品/产能的影响
• 短期催化剂/风险事件

中期趋势（3-5 年）

• 结构性变化的展开路径
• 渗透率提升曲线
• 竞争格局终局推演

长期趋势（5-10 年）

• 技术范式转移可能性
• 商业模式创新方向
• 行业终极形态畅想

情景分析

• 乐观情景：假设条件 + 对应市场规模 + 增速
• 中性情景：假设条件 + 对应市场规模 + 增速
• 悲观情景：假设条件 + 对应市场规模 + 增速

三情景的增速区间至少相差 5pct，核心假设须有实质差异，禁止伪情景分析。

红线核查

• 逐项检查 6 条行业红线（I1-I6），查阅 references/industry-analysis-guide.md 获取红线判断标准

• 如触发任何红线，须在报告开头显著标注

• ✅ 红线核查完成 → 生成最终报告

• ⚠️ 触发红线 → 在报告开头单独成节标注，进入步骤 9

📋 数据来源：context（步骤 1-7 分析结果） 📋 确认机制：inform（生成后通知信贷审批官确认）

步骤 9：输出最终报告

使用 assets/industry-analysis-template.md 模板生成结构化报告。 所有数据标注：数据来源 + 数据日期 + 是否最新数据。 报告末尾附加免责声明，引用 shared/disclaimer-template.md。

• ✅ 报告生成完成 → 结束
• ❌ 报告格式校验失败 → 返回步骤 8 修正

📋 执行主体：ai 📋 确认机制：inform（通知用户报告已生成）

---

输出格式 (Output Format)

使用 assets/industry-analysis-template.md 模板。 报告必须包含以下章节：

1. 行业概况（行业定义与分类、生命周期定位、市场规模与增速、核心跟踪指标）
2. 产业链分析（产业链全景图、价值链利润池分布、上下游分析、关键瓶颈与国产替代）
3. 竞争格局（市场集中度与演变趋势、竞争要素与核心壁垒、主要企业深度对标、波特五力定量评估）
4. 宏观环境（PEST：政策/经济/社会/技术）
5. 供需分析（供给侧现状与展望、需求侧驱动力拆解、供需平衡表与价格趋势）
6. 驱动因素与风险（增长驱动力、风险矩阵、敏感性分析）
7. 发展趋势与展望（短期/中期/长期趋势、三种情景分析）
8. 结论与建议（行业评级、推荐关注的细分赛道、关键假设与风险提示）

所有数据标注：数据来源 + 数据日期 + 是否最新数据。

免责声明：报告末尾必须引用 shared/disclaimer-template.md 模板，确保包含"不构成投资建议"等必要声明。

下游兼容性：本输出可被 credit-due-diligence 和 submit-credit-application Skill 解析使用。关键输出字段（行业评级、红线触发状态、产能利用率）采用结构化表格格式，禁止仅放在自然语言段落中。

---

审计追踪 (Audit Trail)

每次行业分析结束后，生成审计日志 audit/{行业简称}_{日期}_audit.json：

{
  "skill_name": "credit-industry-analysis",
  "skill_version": "2.0.0",
  "execution_time": "2026-05-05T10:30:00+08:00",
  "input_params": {
    "industry_name": "XX行业",
    "gb_code": "C3985（电子元件及组件制造）",
    "geo_scope": "中国",
    "analysis_purpose": "贷前行业准入评估"
  },
  "operator": "客户经理姓名（工号：XXX）",
  "steps": [
    {
      "step": "数据确认与验证",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "user_upload"},
      "result": "pass"
    },
    {
      "step": "明确分析范围与框架选择",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "user_upload"},
      "result": "pass"
    },
    {
      "step": "发展趋势预判与红线核查",
      "executor": "ai",
      "data_source": {"type": "context"},
      "red_lines_triggered": ["I2：严重产能过剩"],
      "confirmation": {"type": "inform", "notified_to": "信贷审批官", "notified_at": "2026-05-05T10:55:00+08:00"},
      "result": "pass"
    }
  ],
  "red_lines_triggered": ["I2"],
  "warnings": ["部分数据超过2年，已标注历史参考"],
  "references_used": ["references/industry-analysis-guide.md"]
}

审计日志保留期限：至少 3 年。

---

踩坑记录 (Gotchas)

#1：行业边界过泛

• 症状：分析"制造业"或"批发零售业"，缺乏针对性
• 原因：未将 GB/T 4754-2017 分类细化至中类或小类
• 解决：始终查询客户精确行业代码，对照 references/industry-analysis-guide.md 获取细分行业特征

#2：市场规模测算逻辑不透明

• 症状：仅引用第三方研报数字，未说明测算口径和假设
• 原因：未严格执行 TAM/SAM/SOM 或供需双侧测算
• 解决：必须列出公式和假设，禁止仅引用第三方数字而不说明口径

#3：红线信号被淹没在正文中

• 症状：行业产能利用率 < 60%，但红线提示未放在报告开头
• 原因：生成报告时未按优先级排序内容
• 解决：红线核查完成后，如有任何触发，必须在报告开头单独成节标注

#4：情景分析无差异

• 症状：乐观/中性/悲观三情景的增速假设仅相差1-2pct
• 原因：未设定实质差异的核心假设
• 解决：三情景的增速区间至少相差5pct，核心假设须有实质差异

#5：竞争格局未量化

• 症状：仅描述"竞争激烈"，未给出 CR5、HHI 等量化指标
• 原因：未严格执行竞争格局量化要求
• 解决：CR3/CR5 及 HHI 为必选指标，无数据时须说明原因并给出估算区间

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示例 (Examples)

示例1：贷前行业准入评估（正常案例）

用户输入：

请为光伏组件制造行业生成行业深度分析报告，用于贷前行业准入评估。地理范围：中国。分析目的：判断是否纳入授信准入行业。

Skill 执行流程：

1. 明确行业边界 → GB/T 4754-2017：C3825（太阳能光伏电池及组件制造）
2. 行业概况 → 市场规模、生命周期定位（成长期）、核心指标追踪
3. 产业链分析 → 上游硅料、中游电池片、下游电站
4. 竞争格局 → CR5=52%，HHI=1150，集中度提升
5. 供需分析 → 产能利用率 75%，在建产能 / 现有产能 = 25%
6. 红线核查 → 未触发 I1-I6

输出要点：

• 行业评级：推荐准入
• 核心逻辑：行业处于成长期，集中度提升，产能利用率健康
• 风险提示：关注技术迭代风险（N型电池替代P型）

示例2：行业风险预警（触发红线案例）

用户输入：

请分析钢铁行业当前状况，用于授信政策年度调整。重点关注产能过剩情况。

Skill 执行流程：

1. 明确行业边界 → GB/T 4754-2017：C3120（炼钢）
2. 行业概况 → 市场规模、生命周期定位（成熟期）、产能利用率 58%
3. 供需分析 → 在建产能 / 现有产能 = 35