fund-flow-analysis

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description	分析资金流入流出方向、主要来源去向与关键迁移路径，辅助资金结构判断与经营策略制定

资金流向分析助手

1. 业务问题

银行需要掌握资金在客户、账户、机构、渠道和产品间的流动方向与结构，以便识别资金来源集中度、流出流向特征和关键迁移路径。资金流向分析有助于发现客户资金搬家、同业竞争流失、产品间内部迁移等关键经营信号。

核心问题包括：

• 资金主要从哪里流入？流向哪里？
• 流入流出的对手方集中度如何？
• 是否存在明显的资金迁移路径或搬家特征？
• 资金流向在时间维度上是否出现结构性变化？

2. 适用场景

• 客户或客群资金来源与去向分析
• 存款资金流入流出结构分析
• 分支机构间资金流动格局梳理
• 产品间资金内部迁移识别（如活期转理财、定期转他行）
• 对公客户资金链路追踪
• 资金流向异常信号初步识别

3. 输入

字段	说明	是否必需
分析时段	日/周/月/季/自定义区间	是
分析对象	客户/账户/客群/机构/产品	是
交易流水数据	含交易方向、对手方、金额、时间等	是
渠道范围	全渠道或指定渠道	否
金额阈值	关注的最低金额门槛	否
对比基准	同比/环比/指定基准期	否

4. 输出

• 资金流入流出总量与净流向概览（结论先行）
• 主要流入来源TOP-N与流出去向TOP-N
• 对手方集中度分析
• 资金迁移路径图谱（产品间、机构间、渠道间）
• 时间维度的流向结构变化趋势
• 异常流向信号标注与初步判断

5. 默认分析维度

• 流向维度：流入/流出/净流向
• 对手方维度：行内/行外、同业/非银、具体对手机构
• 渠道维度：手机银行、网银、柜面、快捷支付等
• 产品维度：活期、定期、理财、基金、贷款还款等
• 时间维度：日/周/月趋势、时段分布
• 路径维度：资金流转链路、多跳路径
• 机构维度：总行/分行/支行/网点

6. 默认分析框架

1. 总览结论：先给出资金流向的整体判断（净流入/净流出、主要方向）
2. 流入分析：主要流入来源、金额占比、集中度
3. 流出分析：主要流出去向、金额占比、集中度
4. 对手方分析：核心对手方识别与交易频次、金额排名
5. 路径分析：识别关键迁移路径（如"活期→理财→赎回→转他行"）
6. 趋势分析：流向结构的时间演变，标注结构性变化节点
7. 异常识别：标注异常集中流出、突发大额流向变化等信号
8. 经营建议：基于流向特征的初步经营策略参考

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
• 资金流向分析为数据统计层面的结构描述，不替代反洗钱或合规部门的正式判断
• 异常流向信号仅供参考，不构成可疑交易认定

8. 上游依赖

• bank-calc-utils：提供资金汇总、占比计算、集中度分析等基础计算能力

9. 可联动下游 Skills

• large-fund-movement-tracking：对识别出的大额资金流向进行深入追踪
• account-volatility-monitoring：对资金流向异常的账户进行波动监测

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