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核保模型，实现风险评级、承保决策及简化广义线性模型（GLM）。适用于精算教学示例与核保流程演示；基于简化规则引擎，不适用于正式核保决策或产品上架。
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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。
| name | underwriting-model |
| description | 核保模型，实现风险评级、承保决策及简化广义线性模型（GLM）。适用于精算教学示例与核保流程演示；基于简化规则引擎，不适用于正式核保决策或产品上架。 |
| version | 1.0.0 |
| author | wangyi |
核保模型工具，实现风险评级、承保决策及简化广义线性模型（GLM）。
📌 说明：本工具基于简化模型实现，仅使用 Python 标准库。结果仅供学习参考，不构成投资建议或交易依据。
risk_scoring(risk_factors, factor_weights, factor_levels=None)风险评分计算。 必填: risk_factors, factor_weights
risk_grading(score, grade_table=None)根据风险得分映射风险等级。 必填: score
underwriting_decision(risk_grade, additional_rules=None)承保决策。 必填: risk_grade
simplified_glm(features, coefficients, intercept=0.0, link_function='logit')简化广义线性模型预测。 必填: features, coefficients
full_underwriting(risk_factors, factor_weights, glm_coefficients=None, glm_intercept=0.0, additional_rules=None)完整核保流程。 必填: risk_factors, factor_weights
python scripts/main.py \
--risk-factors <risk_factors> \
--factor-weights <factor_weights> \
--glm-coefficients <glm_coefficients> \
--glm-intercept <glm_intercept> \
--additional-rules <additional_rules>