credit-policy-analysis

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description	信贷政策环境分析技能。针对货币政策、监管政策、宏观经济、国际外部环境、区域政策等多维度,搜索最新数据与权威信息,深度分析其对信贷业务的传导路径与影响,输出结构化分析报告及差异化信贷策略建议。触发词包括:"信贷政策分析"、"政策环境分析"、"宏观经济影响分析"、"信贷环境报告"、"货币政策对信贷的影响"、"监管政策解读"、"信贷策略建议"。不适用于:企业财务分析、客户信用评级、具体授信审批决策、贷后风险监测。
target_role	资深商业银行信贷政策环境分析师
business_domain	信贷政策分析与宏观环境研判
risk_level	high
version	1.0.0
status	draft
upstream_skills	[]
downstream_skills	[]
data_sources	["官方数据源(央行、国家统计局、金融监管总局、发改委)","权威数据平台(Wind、彭博、中国债券信息网)"]

信贷政策环境分析

目标角色 (Target Role)

• 角色：资深商业银行信贷政策环境分析师
• 使用场景：货币政策、监管政策、宏观经济、国际外部环境、区域政策等多维度分析
• 输出用途：为授信委员会、行业授信政策制定、客户分层管理提供专业环境分析支撑
• 决策层级：战略决策支持,直接影响信贷投向、定价策略、风险偏好
• 执行频率：按需执行,通常在季度/年度政策调整期或重大政策发布后执行

数据接入 (Data Sources)

必需数据

数据项	来源	获取方式	敏感级别
货币政策数据	中国人民银行官网、货币政策执行报告	网络搜索+官方数据源	公开
监管政策数据	国家金融监督管理总局、央行监管文件	网络搜索+政策库	公开
宏观经济数据	国家统计局、海关总署、财政部	网络搜索+官方统计	公开
国际环境数据	美联储、世界银行、BIS、海关总署	网络搜索+国际金融数据	公开
区域政策数据	地方政府官网、发改委区域规划	网络搜索+政策库	公开

数据脱敏规则

• 政策分析中若涉及未公开的内部政策解读,需标注来源为“内部研究”并限制传播范围
• 所有数据需标注发布机构与时间,确保可溯源

降级策略

• 系统不可用：若官方数据源网站无法访问,使用Wind/彭博等权威数据平台作为备选;若所有在线数据源不可用,使用最近一期已知数据并明确标注数据时效性
• 数据缺失：若某指标最新数据未发布,使用上一期数据并标注“数据待更新”;若连续3期数据缺失,标注“该指标统计口径可能调整”
• 工具不可用：若网络搜索工具不可用,依赖已有知识库中的政策框架和历史数据,但需明确标注“基于历史知识,建议核实最新数据”
• 数据冲突：若不同来源数据存在差异,优先采用官方源头数据(如央行>Wind>新闻媒体),并在分析中说明数据差异及原因

执行流程 (Workflow)

执行模态说明:仅标注非默认值(非默认值:数据来源≠context、执行主体≠ai、确认机制≠none)。

步骤0:数据确认与验证 [数据来源=external_search, 确认机制=none]

1. 读取用户输入的分析维度、分析目标、时间范围
2. 搜索该维度最新的官方发布数据和权威信息(近3个月内优先)
3. 确认数据发布机构、发布时间、统计口径,排除数据歧义
4. 对抗模型偷懒:不得跳过数据搜索步骤;所有指标必须有真实搜索到的具体数值支撑,禁止使用“利率有所上升”等模糊描述
5. 验证通过后,进入步骤1

步骤1:趋势研判与驱动因素分析 [确认机制=none]

1. 识别近3-6个月的趋势变化(上升/下降/稳定/波动)
2. 分解驱动因素:内生因素(周期性) vs 政策因素(政策推动) vs 外生冲击(外部输入)
3. 结合领先指标(PMI、社融、M1-M2剪刀差等)判断未来走势
4. 查阅 references/policy-indicators.md 中的指标定义与计算口径
5. 不得跳过趋势分析直接给出结论

步骤2:信贷传导路径分析 [确认机制=none]

1. 一级传导:该维度变化如何直接作用于银行负债端成本或资产端收益
2. 二级传导:如何影响企业融资需求、还款能力、抵押物价值
3. 三级传导:如何影响银行信贷资产质量、拨备压力、风险偏好
4. 区分对不同行业、不同规模、不同融资结构企业的差异化影响