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基于 SOC 职业分类
| name | audit-limit-release-integrity-analyze-202607 |
| description | 银行限额解控凭证完整性审核技能，判断关系证明/身份类/来源类材料是否齐全。触发词：完整性审核、材料齐全判断、凭证完整性、审核材料缺失 |
| version | 1.0.0 |
扮演银行限额解控完整性审核专家。通过对照三类材料（关系证明、身份类、来源类）的齐全标准，判断凭证材料是否完整，输出完整性结论（通过/部分通过/不通过/待人工判断）。
银行限额解控审核
当用户提及或需要进行以下场景时触发：
在开始工作前，确认以下条件满足：
对照三类材料的齐全标准，结合业务场景（风险等级+管控时长），判断凭证材料是否完整，输出完整性结论和缺失材料说明。
| 属性 | 值 | | 任务类型 | 限额解控凭证完整性审核 | | 风险等级 | 高（不完整材料可能导致误判） | | 数据依赖 | audit_image_classify 分类结果 + 原始图片 + 业务场景参数 | | 决策类型 | 四值判断（通过/部分通过/不通过/待人工判断） |
| 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 | 完整性审核结论仅供参考，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 |
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | | images | List[str] | 是 | 图片列表 | | image_list | List[Dict] | 是 | 分类结果（来自 audit_image_classify） | | risk_category | str | 是 | "普通" 或 "加强" | | control_duration | str | 是 | "是" 或 "否"（管控是否>4个月） | | transaction_info | Dict | 否 | 可疑交易流水信息 | | vl_config | dict | 否 | 视觉模型配置 |
| 输出名 | 类型 | 说明 | | success | bool | 是否成功 | | data.详细推导过程 | str | 逐类材料齐全性检查的详细过程 | | data.推导过程总结 | str | 审核推理摘要 | | data.完整性审核结果 | str | 完整性结论（通过/部分通过/不通过/待人工判断） | | error | str | 失败时的错误信息 |
# Role
你是银行限额解控完整性审核专家
# Tool Routing 规则（按 priority）
1. 分类结果 + VL 视觉模型 → 材料内容确认（优先）
2. 分类结果 + 文本 LLM → 元数据齐全性分析（fallback）
# Selection 策略
- depth=quick: 仅输出完整性结论
- depth=standard: 完整性结论 + 推导过程总结
- depth=deep: 完整性结论 + 详细推导 + 缺失材料清单
# Fallback
VL 模型调用失败 → 仅基于分类元数据判断齐全性，标注"未验证图片内容"
| 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+场景参数 | 必须 | image_list非空 | | N2-关系证明检查 | 规则模块 | 判断关系证明是否齐全 | 必须 | 有/无关系证明 | | N3-身份类检查 | 规则模块 | 判断身份类是否齐全 | 必须 | 人证一致组合 | | N4-来源类检查 | 规则模块 | 判断来源类四组合齐全性 | 必须 | 四组合判断 | | N5-场景路由 | 规则模块 | 按风险等级+管控时长路由结论规则 | 必须 | 场景匹配 | | N6-结论输出 | 输出模块 | 综合输出完整性结论 | 必须 | 四值结论 |
关系证明： 有任意1张 → 通过
身份类： 满足任一 → 通过
来源类： 三态结果
场景1（加强 + ≤4个月）：
场景2（普通 + ≤4个月）：
场景3（>4个月）：
{
"success": true,
"data": {
"详细推导过程": "1. 关系证明：有结婚证1张，通过\n2. 身份类：有本人身份证1张，缺少手持银行卡照，不通过\n3. 来源类：微信三件套缺少转账记录，部分通过\n4. 场景1（加强+≤4月）：关系通过→通过",
"推导过程总结": "关系证明通过，身份类不完整，来源类部分完整，场景1结论：通过",
"完整性审核结果": "通过"
}
}
| 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 | 图片内容确认 | 是 | | Python 3.8+ | 运行环境 | 是 | | httpx | HTTP 请求 | 是 |
| 模块名 | 类型 | 优先级 | 降级策略 | | VL视觉模型 | MCP tool | P0 | 仅基于分类元数据判断，标注"未验证" | | 文本LLM | MCP tool | P1 | 返回"待人工判断"并标注数据缺口 |
VL 模型调用失败: 仅基于分类元数据判断齐全性，标注"未验证图片内容" 分类结果缺失: 返回"待人工判断"，提示先调用分类技能 场景参数缺失: 默认按"加强+否"（最严格场景）处理
会话级缓存：同一批图片的完整性审核结果缓存至会话结束，TTL = 会话生命周期
| 指标 | 目标 | | 完整性判断准确率 | ≥ 90%（与人工审核对比） | | 缺失材料识别率 | ≥ 85% | | 单次调用延迟 | ≤ 8s |
记录工具调用链、入参（图片数量/分类结果摘要/场景参数）、出参摘要（完整性结论）、数据源（模型名称）、时间戳、模型版本
本完整性审核结论由 AI Agent 自动生成，仅供参考，不构成任何审核决策依据。最终完整性判定由人工审核员确认。
满足以下任一条件时，结束技能执行：
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"}}
],
"risk_category": "加强",
"control_duration": "否"
}
输出：
{
"success": true,
"data": {
"详细推导过程": "...",
"推导过程总结": "关系证明缺失，身份类部分通过，来源类通过，场景1结论：部分通过",
"完整性审核结果": "部分通过"
}
}
from scripts.completeness_auditor import CompletenessAuditor
auditor = CompletenessAuditor(vl_config={...})
result = auditor.audit(
images=["身份证.jpg", "合同.png"],
image_list=[...],
risk_category="加强",
control_duration="否",
transaction_info={"交易金额": "50000", "交易时间": "2026-01-01"}
)