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当用户需要对银行对公客户开展贷后经营异常预警、风险信号识别、预警分级、触发原因解释、跟踪建议、走访核查清单、风险提示或预警报告输出时，使用本技能。 适用于银行对公金融场景下的贷后预警、客户持续监测、异常经营识别、风险苗头发现与早期处置建议。 当用户提供企业经营、财务、账户、交易、司法、舆情、纳税、工商、担保、上下游、库存、回款、订单等信息，希望识别异常并形成预警结论时，应优先触发本技能。
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| name | enterprise-operational-anomaly-early-warning |
| description | 当用户需要对银行对公客户开展贷后经营异常预警、风险信号识别、预警分级、触发原因解释、跟踪建议、走访核查清单、风险提示或预警报告输出时，使用本技能。 适用于银行对公金融场景下的贷后预警、客户持续监测、异常经营识别、风险苗头发现与早期处置建议。 当用户提供企业经营、财务、账户、交易、司法、舆情、纳税、工商、担保、上下游、库存、回款、订单等信息，希望识别异常并形成预警结论时，应优先触发本技能。 |
本技能用于银行对公金融场景中的贷后预警工作，帮助识别企业在贷后阶段出现的经营异常、财务恶化、交易异动、司法风险、舆情风险、账户异常、上下游波动与担保变化等风险信号，并输出结构化的预警结论、分级判断、核查重点与处置建议。
本技能强调“早识别、早解释、早跟踪、早处置”，适合用于：
当出现以下需求时，使用本技能：
以下情形不应直接给出强结论，或应切换/结合其他技能：
优先整理以下资料：
若资料不全，必须明确：
对各维度信号进行梳理，并记录：
建议按四级输出：
分级应结合：
不要只罗列异常点，还需说明：
建议覆盖：
输出应优先采用以下结构：
references/early_warning_signal_catalog.mdreferences/post_loan_monitoring_checklist.mdreferences/disposal_actions_guide.mdreferences/output_schema.mdreferences/walkthrough_interview_outline.mdassets/templates/early_warning_report_template.mdassets/templates/data_request_notice_template.mdassets/templates/customer_visit_outline_template.mdscripts/warning_signal_engine.pyscripts/warning_level_scoring.pyscripts/render_warning_report.py当本技能使用成功时，输出结果应满足：