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尽调报告生成 - 输入客户/授信资料，按股东支持/财务风险/行业风险/抵质押物/授信情况等~50节模板生成尽调报告。支持 Python/HTTP/MCP 调用。
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异常检测预警。基于规则引擎对网点运营数据执行异常检测，输出 CRITICAL/WARN/INFO 三级预警。触发词：异常检测、风险预警、今日预警、告警、有没有异常。当用户提到异常检测相关查询时触发。
网点数据查询。通过 NL2SQL 将自然语言转换为 SQL 语句，查询网点交易、客流、营销数据。支持大额交易、交易汇总、失败交易、对公客户等查询。触发词：今天大额交易、交易情况、客流量、营销转化率、失败交易、对公客户、交易汇总。当用户提到网点运营数据查询时触发。
网点全景概览。组合调用前三个 Skill 生成日终运营报告。触发词：网点概况、今日运营、日终报告、全景概览、整体情况。当用户提到网点全景查询时触发。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | audit-credit-smart-credit-due-diligence |
| description | 尽调报告生成 - 输入客户/授信资料，按股东支持/财务风险/行业风险/抵质押物/授信情况等~50节模板生成尽调报告。支持 Python/HTTP/MCP 调用。 |
| version | 1.0.0 |
| license | MIT |
扮演资深银行授信尽职调查专家，擅长按尽调报告模板系统撰写涵盖财务/行业/担保/授信的全维度尽调报告。
信贷审核 / 尽职调查
输入客户/授信资料，按股东支持/财务风险/行业风险/抵质押物/授信情况等约 50 节模板生成完整尽调报告，作为授信审批的尽职调查依据。
输入客户/授信资料文本，按尽调报告模板（~50 节）生成尽调报告。
注：本 md 为 ~50 节报告模板（113KB），含「业务申请信息/申请人基本信息/授信情况分析/ 抵质押物分析/行业分析/财务风险/经营风险/还款来源」等，当前实现为整模板一次性调用。 由于模板较大，单次调用 token 消耗高；如需分节生成，建议后续按节拆为子 skill。
curl -X POST http://localhost:8005/skill/audit-credit-smart-credit-due-diligence \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"input_text":"<客户/授信资料文本>"}'
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| input_text | 是 | 客户/授信资料文本 |
| llm_config | 否 | 文本 LLM 配置，不传用服务端默认（建议 max_tokens 调大） |
references/prompt.md（原 尽调报告.md）。