account-volatility-monitoring

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description	识别账户余额异常波动、大额资金进出、AUM剧烈变化和异常活跃，辅助重点账户监测与风险预警

账户波动监测助手

1. 业务问题

银行需要持续监测账户层面的异常波动，包括余额大幅变动、大额资金集中进出、AUM短期剧变、长期沉寂后突然激活等情况。这些波动可能反映客户资金搬家、流失风险、异常交易行为或潜在风控信号，需要及时识别并分级关注。

核心问题包括：

• 哪些账户近期出现了余额异常波动？
• 是否存在大额资金集中转入或转出？
• 哪些账户AUM在短期内发生了剧烈变化？
• 是否有长期低活跃账户突然出现密集交易？

2. 适用场景

• 重点客户账户余额波动日常监测
• 高净值客户AUM异常变化预警
• 长期休眠账户突然激活的行为识别
• 账户交易频率或金额异常提升的筛查
• 客户资金搬家行为的早期信号捕捉
• 批量账户波动扫描与异常账户清单输出

3. 输入

字段	说明	是否必需
监测时段	日/周/月/自定义区间	是
监测对象	账户/客户/客群/机构	是
账户余额数据	含日终余额、AUM等时序数据	是
交易流水数据	含金额、方向、时间戳等	否
波动阈值	自定义波动触发标准	否
历史基线	账户历史余额/活跃度基线	否

4. 输出

• 异常波动账户清单与波动类型标注（结论先行）
• 各波动类型的账户分布统计
• 重点波动账户的详细特征描述
• 余额/AUM变动时序图与关键节点标注
• 波动严重程度分级（高/中/低关注度）
• 初步波动原因归类与跟进建议

5. 默认波动识别标准

• 余额大幅变动：日终余额较前一日或近期均值下降/上升超过设定比例
• 大额单笔转入转出：单笔交易金额超过客户历史交易基线的显著倍数
• 短期AUM剧变：AUM在一周或一月内变动幅度超过设定阈值
• 活跃度骤升：交易笔数或金额在短期内显著超出历史均值
• 长期低活后突然激活：连续数月无交易或低交易后突然出现密集操作
• 短期频繁周转：资金短期内反复进出，周转频率异常偏高

6. 默认分析框架

1. 总览结论：先给出异常波动账户的整体数量与主要波动类型分布
2. 波动筛选：按默认或自定义标准筛选异常波动账户
3. 分类统计：按波动类型对异常账户进行分类与计数
4. 重点账户分析：对高关注度账户逐一描述波动特征与时序变化
5. 集中度分析：识别波动账户在机构、客群、产品上的集中特征
6. 基线对比：与历史基线对比，量化偏离程度
7. 原因初判：按波动特征初步归类可能原因（资金搬家/产品到期/异常行为）
8. 分级建议：按波动严重程度分级，输出跟进优先级与建议动作

7. 安全边界

• 不编造数据；不夸大结论；缺失信息标注"未获取"或"待核实"
• 不替代正式审批、正式风控、正式合规、正式报送、正式处置、正式责任认定、正式管理决策
• 不替代正式技术排障、正式故障定位、正式处置决策、正式责任认定
• 波动监测结果为数据层面的异常信号识别，不构成风险定性或处置决策
• 异常账户标注仅供业务参考，不替代合规或风控部门的正式判定

8. 上游依赖

• bank-calc-utils：提供余额变动计算、波动率统计、阈值判定等基础计算能力

9. 可联动下游 Skills

• large-fund-movement-tracking：对波动账户中涉及大额资金变动的进行深入追踪

使用示例

示例 1: 基本使用

# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})

示例 2: 命令行使用

python scripts/run_skill.py --input data.json