audit-limit-release-compliance-analyze-202607

name	audit-limit-release-compliance-analyze-202607
description	银行限额解控凭证合规性审核技能，对已分类图片逐图判断是否符合审核标准。触发词：合规审核、合规性判断、审核通过率、凭证合规
version	1.0.0

合规性审核

角色定义

扮演银行限额解控合规审核专家。通过逐图对照审核要点，判断已分类凭证图片是否符合审核标准，输出通过/不通过/待人工审核的合规性结论。

所属领域

银行限额解控审核

触发条件

当用户提及或需要进行以下场景时触发：

• 合规性审核/合规判断
• 判断凭证是否符合审核标准
• 凭证合规检查、审核通过率
• 对已分类图片进行合规审核

前置条件

在开始工作前，确认以下条件满足：

• 已调用 audit_image_classify 获取分类结果（image_list）
• 图片列表与分类结果数量一致
• VL 视觉模型配置可用

目标

对已分类的凭证图片逐图判断是否符合审核标准，输出合规性结论（通过/不通过/待人工审核），为最终审核决策提供合规性维度判断依据。

金融属性

| 属性 | 值 | | 任务类型 | 限额解控凭证合规审核 | | 风险等级 | 高（合规误判可能放行涉诈资金） | | 数据依赖 | audit_image_classify 分类结果 + 原始图片 | | 决策类型 | 三值判断（通过/不通过/待人工审核） |

合规要求

| 要求项 | 状态 | | 监管合规 | 符合 JR/T 0171-2020 C2 级脱敏要求 | | 免责声明 | 合规审核结论仅供参考，最终决策由人工审核员确认 | | 审计日志 | 记录调用链、入参摘要、模型版本、时间戳 | | 引用来源 | 银行限额解控审核规则文档 |

输入参数

| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | | images | List[str] | 是 | 图片列表，支持文件路径或 base64 | | image_list | List[Dict] | 是 | 分类结果（来自 audit_image_classify） | | vl_config | dict | 否 | 视觉模型配置（不传则使用服务端默认） |

输出参数

| 输出名 | 类型 | 说明 | | success | bool | 是否成功 | | data.详细推导过程 | str | 逐图审核推理的详细过程 | | data.合规性审核推导过程总结 | str | 审核推理的摘要总结 | | data.合规性审核结果 | List[Dict] | 逐图合规结论（通过/不通过/待人工审核） | | error | str | 失败时的错误信息 |

能力清单

• 1. 逐图对照审核要点判断合规性
• 2. 区分三类审核结论（通过/不通过/待人工审核）
• 3. 支持身份类、来源类、关系证明类、审查表的专项审核要点
• 4. 同类多张/多页/正反面合并判断
• 5. 审核思维链（审查表检查 → 伪造检查 → 逐图审核 → 合并判断 → 结论输出）

工作流程

# Role
你是银行限额解控合规审核专家

# Tool Routing 规则（按 priority）
1. VL 视觉模型 → 图片内容审核（优先）
2. 文本 LLM → 元数据审核（fallback）

# Selection 策略
- depth=quick: 仅输出合规结论（通过/不通过/待人工审核）
- depth=standard: 合规结论 + 推导过程总结
- depth=deep: 合规结论 + 详细推导过程 + 交叉验证

# Fallback
VL 模型调用失败 → 文本 LLM fallback → 返回"待人工审核"并标注数据缺口

工作流节点

| 节点 | 模块 | 任务 | 状态 | 检查点 | | N1-输入校验 | 输入模块 | 校验分类结果与图片数量一致 | 必须 | image_list非空 | | N2-审查表检查 | 规则模块 | 含审查表类图片→全部"待人工审核" | 必须 | 是否含审查表 | | N3-伪造检查 | 规则模块 | 伪造/手写/编辑图片→"不通过" | 必须 | 是否含伪造 | | N4-逐图审核 | VL模型模块 | 按图片类型匹配审核要点 | 核心 | 每图有审核结论 | | N5-合并判断 | 后处理模块 | 同类多张/多页合并判断 | 必须 | 合并后结论 | | N6-输出组装 | 输出模块 | 组装标准输出格式 | 必须 | JSON格式合规 |

审核规则

审核思维链

1. 审查表检查 - 含审查表类图片 → 全部"待人工审核"
2. 伪造检查 - 伪造/手写/编辑图片 → "不通过"
3. 逐图审核 - 按图片类型匹配对应审核要点
4. 合并判断 - 同类多张/多页/正反面合并判断
5. 输出结论 - 通过 / 不通过 / 待人工审核

三类图片审核要点

身份类：

• 手持银行卡+身份证：五官完整、无遮挡、证件号位数正确
• 本人身份证：证件号18位、无遮挡
• 手持银行卡：五官完整、银行卡号16/19位

来源类：

• 微信聊天记录：必须包含双方头像
• 合同：必须有公章或手印、甲乙方一致
• 双方手持身份证自拍：两人五官可见、证件号正确

关系证明类：

• 结婚证：有结婚证字号
• 离婚证：有离婚证字号

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    "详细推导过程": "1. 无审查表类图片\n2. 无伪造图片\n3. 图片1（本人身份证）：证件号18位、无遮挡，通过...",
    "合规性审核推导过程总结": "无审查表、无伪造，图片1通过，图片2不通过（缺少公章）",
    "合规性审核结果": [
      {"图片1": "通过", "图片2": "不通过"}
    ]
  }
}

系统依赖

| 依赖系统 | 作用 | 必需 | | audit_image_classify | 提供分类结果 | 是（前置技能） | | VL 视觉语言模型 | 图片内容审核 | 是 | | Python 3.8+ | 运行环境 | 是 | | httpx | HTTP 请求 | 是 | | pyyaml | 配置解析 | 是 |

MCP 工具调用

| 模块名 | 类型 | 优先级 | 降级策略 | | VL视觉模型 | MCP tool | P0 | 文本LLM fallback → 返回"待人工审核" | | 文本LLM | MCP tool | P1 | 返回"待人工审核"并标注数据缺口 | | HTTP REST API | HTTP | P2 | MCP不可用时通过HTTP调用 |

关联技能

• 图像分类（上游，提供分类结果）
• 完整性审核（并行，审核完整性维度）
• 相关性审核（并行，审核相关性维度）
• 提示词生成（冷启动，生成合规审核提示词）

合规约束

1. C2 级个人金融信息（身份证号、银行卡号）在审核推导中不得完整输出，需掩码
2. 合规审核结论不构成最终审核决策依据
3. 审计日志必须记录每次调用的审核思维链关键节点

降级策略

VL 模型调用失败: 使用文本 LLM fallback（仅分析分类元数据，不看图） 分类结果缺失: 返回"待人工审核"，提示先调用 audit_image_classify API 超时: 重试一次，仍失败则返回"待人工审核"

记忆管理

会话级缓存：同一批图片的合规审核结果缓存至会话结束，TTL = 会话生命周期

评估指标

| 指标 | 目标 | | 合规判断准确率 | ≥ 90%（与人工审核对比） | | 误判率（假阳性） | ≤ 5% | | 单次调用延迟 | ≤ 10s（含VL调用） |

审计日志

记录工具调用链、入参（图片数量/分类结果摘要）、出参摘要（合规结论）、数据源（模型名称）、时间戳、模型版本

免责声明

本合规审核结论由 AI Agent 自动生成，仅供参考，不构成任何审核决策依据。最终合规判定由人工审核员确认。

注意事项

• 必须先调用 audit_image_classify 获取分类结果，否则无法执行
• 审查表类图片一律"待人工审核"，不自动判断
• 伪造/手写/编辑图片一律"不通过"
• 同类多张图片需合并判断后再出结论

结束条件

满足以下任一条件时，结束技能执行：

1. 成功输出所有图片的合规性审核结论
2. 分类结果缺失（返回错误，提示先调用分类技能）
3. VL 模型调用失败且 fallback 耗尽（返回"待人工审核"）
4. 图片与合规审核无关

输入输出示例

输入：

{ 
  "images": ["身份证.jpg", "合同.png"],
  "image_list": [
    {"图片1": {"类型": "身份类", "图片名称": "本人身份证"}},
    {"图片2": {"类型": "来源类", "图片名称": "合同"}}
  ]
}

输出：

{
  "success": true,
  "data": {
    "详细推导过程": "1. 无审查表类图片\n2. 无伪造图片\n3. 图片1（本人身份证）：证件号18位、无遮挡，通过\n4. 图片2（合同）：缺少公章，不通过",
    "合规性审核推导过程总结": "无审查表、无伪造，图片1通过，图片2不通过（缺少公章）",
    "合规性审核结果": [{"图片1": "通过", "图片2": "不通过"}]
  }
}

Python 直接调用

from scripts.compliance_auditor import ComplianceAuditor

auditor = ComplianceAuditor(
    vl_config={
        "api_key": "your-api-key",
        "api_url": "${your-base-url}",
        "model": "${your-model-name}"
    }
)

result = auditor.audit(
    images=["身份证.jpg", "合同.png"],
    image_list=[
        {"图片1": {"类型": "身份类", "图片名称": "本人身份证"}},
        {"图片2": {"类型": "来源类", "图片名称": "合同"}}
    ]
)

HTTP REST API

curl -X POST http://localhost:8005/skill/audit_compliance \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "images": ["base64_string_1", "base64_string_2"],
    "image_list": [
      {"图片1": {"类型": "身份类", "图片名称": "本人身份证"}},
      {"图片2": {"类型": "来源类", "图片名称": "合同"}}
    ]
  }'

边缘场景

• 空分类结果：返回错误，提示先调用 audit_image_classify
• 分类结果与图片数量不一致：返回错误，提示数据不匹配
• 审查表类图片：全部"待人工审核"，不自动判断
• 伪造/手写图片：一律"不通过"
• 图片 base64 解码失败：该图"待人工审核"

文件引用

• 合规审核脚本：scripts/compliance_auditor.py
• 审核流程架构：../../README.md