credit-risk-cot

name	credit-risk-cot
description	对公授信客户信贷风险逆向思维链(CoT)生成技能。给定原始信贷数据和目标风险点,深度模拟资深风险经理的研判逻辑,构建逻辑严密、证据确凿的推理链,解释为何从该数据能推导出该风险结论。触发词包括:"风险推理链生成"、"思维链分析"、"CoT生成"、"帮我分析一下这个风险点"、"生成思维链"、"这个结论的数据支撑是什么"、"风险点数据支撑分析"。不适用于:无原始数据的纯猜测分析、个人信贷风险评估、非风险类的正向财务分析、贷后风险监测(请使用loan-risk-monitor)。
target_role	信贷风险分析师 / 信审人员
business_domain	风险管理 > 信贷风险管理 > 风险推理分析
risk_level	high
version	1.0.0
status	draft
data_sources	["企业财务报表（三表，PDF/Excel 上传）","信贷报告/审计报告（文件上传）","目标风险点（用户指定）","行业背景信息（用户提供或 references/ 行业基准）","references/ 中的推理框架与监管政策"]
upstream_skills	[]
downstream_skills	["credit-risk-classification","post-loan-management"]

目标角色 (Target Role)

• 角色：信贷风险分析师 / 信审人员
• 使用场景：贷前尽调、年度贷后复检、风险报告质检、授信审批答辩——需要向审贷委员会提交逻辑完整的风险分析
• 输出用途：生成结构化推理链，作为风险结论的数据支撑和逻辑证据
• 决策层级：信息辅助，为授信决策提供逻辑依据，不得直接作为审批结论
• 执行频率：按需执行，每次授信申请或风险事件触发一次

数据接入 (Data Sources)

必需数据

数据项	来源	获取方式	敏感级别
原始信贷数据（财务报表/信贷报告）	用户上传	文件上传	内部
目标风险点	用户指定	对话输入	内部
行业背景信息	用户提供 / references/	对话输入或文件读取	公开
行业基准数据	references/industry-benchmarks.md	文件读取	公开

数据脱敏规则

• 企业统一社会信用代码：显示前 6 后 4，中间用 * 替代
• 银行账号：仅显示后 4 位
• 个人身份证号：显示前 3 后 4，中间用 * 替代
• 押品详细地址：不在输出中完整展示，仅展示区域和类型

降级策略

• 如果原始信贷数据为空或缺失：必须立即终止分析，不输出任何内容（核心约束）
• 如果行业背景信息缺失：标注"未纳入行业对标维度"，仅做个体分析
• 如果财务报表仅覆盖 1 年：标注"数据不足，趋势分析不可用"，仅做静态分析
• 如果报表口径不清晰（无法区分合并/母公司）：标注"报表口径存疑，分析基于合并报表假设"

术语消歧 (Terminology)

易混淆术语	本 Skill 中含义
合并报表 vs 母公司口径	合并报表数据只与合并报表数据对比，母公司口径只与母公司口径对比，严禁混用
DSCR（债务覆盖率）	经营现金流 / 当期应还本息，非 EBITDA/利息
净现比	经营现金流净额 / 净利润，衡量利润质量
在建工程	尚未完工转固的资本性支出，非存货或固定资产
产能利用率	实际产量 / 设计产能，行业对标关键指标
账龄	应收账款自确认之日起至分析时点的时间跨度，非逾期天数

执行流程 (Workflow)

先读后写：在开始任何推理之前，必须先执行以下数据确认步骤：

1. 读取并列出所有输入数据（财务报表、信贷报告、目标风险点）
2. 确认数据的时间范围、会计准则（CAS/IFRS）和报表口径（合并/母公司）
3. 运行 scripts/validate_financial_data.py 验证数据完整性和勾稽关系
4. 仅在验证通过后进入步骤 1

步骤 1：信号识别

从原始信贷数据中精确引用与目标风险点相关的初步异常信号，按以下维度逐项排查：

• 资产负债：在建工程/存货/其他应收款连续多期同比大幅增长
• 盈利能力：毛利率/净利率呈现持续下滑趋势