large-fund-movement-tracking

name	large-fund-movement-tracking
description	追踪大额资金流入流出的来源去向与链路特征，识别资金集中进出、短停转出等关键行为模式

大额资金变动追踪助手

1. 业务问题

大额资金的流入流出是银行经营和风控关注的重点。与资金流向分析（fund-flow-analysis）关注整体资金流动结构不同，本技能聚焦于单笔或短期内的大额交易，追踪其具体来源、去向和链路特征，识别资金集中进出、短期停留后转出、多账户中转等行为模式。

核心问题包括：

• 大额资金从何处流入？最终流向何处？
• 是否存在资金短期停留后快速转出的特征？
• 大额资金是否涉及多账户周转或拆分转移？
• 重点客户的大额资金变动是否存在异常链路？

2. 适用场景

• 单笔大额交易的来源去向追踪
• 短期内集中大额资金进出的链路分析
• 重点客户大额资金变动跟踪
• 高净值客户资金搬家行为识别
• 对公客户大额资金流转链路梳理
• 大额资金异常行为的初步特征提取

3. 输入

字段	说明	是否必需
分析时段	日/周/月/自定义区间	是
分析对象	客户/账户/客群/机构	是
大额阈值	定义"大额"的金额标准（如50万、100万）	是
交易流水数据	含交易方向、对手方、金额、时间戳等	是
关联账户信息	同名账户、关联人账户等	否
历史基准	客户历史交易规模作为对比基线	否

4. 输出

• 大额交易清单与基本特征概览（结论先行）
• 单笔大额交易的来源与去向追踪
• 大额资金链路图谱（资金流转路径）
• 集中进出行为识别（短期多笔大额同向交易）
• 短停转出行为标注（资金停留时间与转出特征）
• 异常链路特征描述与初步判断

5. 默认分析维度

• 金额维度：单笔金额、累计金额、金额占比
• 方向维度：流入/流出/内部转账
• 来源去向维度：对手方机构、账户、客户
• 时间维度：交易时间、资金停留时长、交易间隔
• 链路维度：资金流转跳数、中间节点、最终去向
• 行为维度：集中进出、拆分转移、短停转出、循环转账
• 客户维度：客户等级、历史交易基线、关联账户

6. 默认分析框架

1. 总览结论：先给出大额资金变动的核心发现与关键判断
2. 大额交易筛选：按阈值筛选大额交易，统计笔数、总额、方向分布
3. 来源追踪：识别大额流入的主要来源方，分析来源集中度
4. 去向追踪：识别大额流出的主要去向方，分析去向集中度
5. 链路分析：绘制资金流转路径，识别多跳链路和关键中间节点
6. 行为特征提取：识别集中进出、短停转出、拆分转移等模式
7. 基线对比：与客户历史交易规模对比，标注显著偏离
8. 风险信号标注：标注需关注的异常行为特征，供后续人工复核

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
• 大额资金追踪结果为数据层面的特征描述，不构成可疑交易认定或反洗钱判定
• 链路分析结果仅供业务参考，不替代合规部门的正式调查

8. 上游依赖

• bank-calc-utils：提供金额汇总、阈值筛选、占比计算等基础计算能力
• fund-flow-analysis：提供整体资金流向结构作为大额追踪的上下文背景

9. 可联动下游 Skills

• account-volatility-monitoring：对大额资金变动涉及的账户进行余额波动监测

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