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理赔分析工具，实现索赔频率与严重度分析、理赔模式识别及IBNR估算。适用于精算教学示例与理赔数据探索；基于简化统计模型，不适用于正式理赔决策或准备金报告。
The review-first prompt is selected by default. You can switch to a direct command or download a local copy.
Read SKILL.md and any companion files shown by SkillsMP before deciding whether to install.
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
A direct command skips the review prompt. Inspect the source before running it.
npx skills add https://github.com/openJiuwen-ai/agent-store --skill claims-analysisThe command stays on one line. Scroll horizontally to inspect it before copying.
Prefer a local copy? Download the files currently available to SkillsMP.
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。
Based on SOC occupation classification
Showing SKILL.md
| name | claims-analysis |
| description | 理赔分析工具，实现索赔频率与严重度分析、理赔模式识别及IBNR估算。适用于精算教学示例与理赔数据探索；基于简化统计模型，不适用于正式理赔决策或准备金报告。 |
| version | 1.0.0 |
| author | wangyi |
理赔分析工具，进行索赔频率与严重度分析、理赔模式识别及IBNR估算。
📌 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。
frequency_analysis(claim_counts, exposure)索赔频率分析。 必填: claim_counts, exposure
severity_analysis(claim_amounts)索赔严重度分析。 必填: claim_amounts
claim_pattern_analysis(report_lags)理赔报案模式分析。 必填: report_lags
ibnr_estimate(earned_premium, expected_loss_ratio, reported_loss, development_factor=1.0)IBNR（已发生未报告）估算。 必填: earned_premium, expected_loss_ratio, reported_loss
percentile(p)
pct(p)
python scripts/main.py \
--earned-premium <earned_premium> \
--expected-loss-ratio <expected_loss_ratio> \
--reported-loss <reported_loss> \
--development-factor <development_factor>