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操作风险管理（Operational Risk Management）技能，通过自然语言描述业务场景，自动完成： - 风险分类：内部欺诈 / 外部欺诈 / 就业政策和工作场所安全 / 客户产品及业务操作 / 执行交割及流程管理 / 系统和技术故障 - 风险矩阵评分：可能性（1-5）× 影响程度（1-5）→ 高/中/低风险 - 损失估算：直接损失 + 间接损失…
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Enterprise WeChat template_card builder and sender. Provides reusable card templates for due diligence reports, stock alerts, risk warnings, and more. Supports text_notice, news_notice, and button_interaction card types with fallback to markdown.
本技能为进出口企业提供全面的贸易融资方案推荐与对比分析，基于企业类型、贸易类型、融资金额、账期等关键参数，智能推荐最适合的融资产品。
Financial AI Skill - 客户经理营销话术实时生成器。输入客户画像和营销目标，AI自动生成电话/微信/拜访话术，支持异议处理预演、方言适配、多风格切换。覆盖零售/对公/理财/私行/信用卡全营销岗位。
网点分析技能是一个基于AI的银行网点竞争力评估与经营规划引擎。该技能综合分析网点的地理位置、竞争格局、客群特征等维度，输出SWOT分析、三年经营预测、重点发展业务方向及投入产出建议。
ALM（Asset-Liability Management，资产负债管理）引擎专注于银行资产负债表的全方位分析与优化。输入银行资产负债数据（资产规模、负债结构、期限分布），输出完整的缺口分析、风险指标（LCR/NSFR/久期缺口）及优化建议。
Financial AI Skill - 产品手册智能对话引擎。基于 BM25 + TF-IDF 双路检索 + RRF 融合的轻量级 RAG，零外部依赖、毫秒级响应、自动出处标注。支持理财/信用卡/贷款等多种产品手册同时入库，语音/文字提问秒回精准答案。Hit@1 实测 100%，平均检索耗时 < 3ms。
| name | operational_risk |
| description | 操作风险管理（Operational Risk Management）技能，通过自然语言描述业务场景，自动完成： - 风险分类：内部欺诈 / 外部欺诈 / 就业政策和工作场所安全 / 客户产品及业务操作 / 执行交割及流程管理 / 系统和技术故障 - 风险矩阵评分：可能性（1-5）× 影响程度（1-5）→ 高/中/低风险 - 损失估算：直接损失 + 间接损失… |
| version | 1.0.0 |
| author | AlphaAgent |
| license | MIT |
| layer | L3 |
| capability_domain | ["C01","C02","C03"] |
| industry | financial |
| metadata | {"raw_title":"Operational Risk Skill（操作风险管理技能）","auto_generated":true,"auto_generated_at":"2026-06-20"} |
操作风险管理（Operational Risk Management）技能，通过自然语言描述业务场景，自动完成：
| 类别编号 | 风险类别（中文） | 风险类别（英文） | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| OR-01 | 内部欺诈 | Internal Fraud | 员工盗用客户资金、伪造文件、违规操作 |
| OR-02 | 外部欺诈 | External Fraud | 电信诈骗、盗刷、假冒客户 |
| OR-03 | 就业政策和工作场所安全 | Employment Practices & Workplace Safety | 劳动纠纷、职场暴力、职业病 |
| OR-04 | 客户产品及业务操作 | Clients Products & Business Practices | 产品设计缺陷、销售误导、信息披露违规 |
| OR-05 | 执行交割及流程管理 | Execution Delivery & Process Management | 交易错误、清算失误、流程违规 |
| OR-06 | 系统和技术故障 | Systems & Technology Failure | 系统宕机、数据丢失、网络攻击 |
| OR-07 | 实体资产损坏 | Damage to Physical Assets | 火灾、盗窃、自然灾害 |
| 影响1 | 影响2 | 影响3 | 影响4 | 影响5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 可能性1 | 低 | 低 | 低 | 中 | 中 |
| 可能性2 | 低 | 低 | 中 | 中 | 高 |
| 可能性3 | 低 | 中 | 中 | 高 | 高 |
| 可能性4 | 中 | 中 | 高 | 高 | 极高 |
| 可能性5 | 中 | 高 | 高 | 极高 | 极高 |
极高（20-25）：立即处置，董事会报告 高（12-19）：优先处置，3日内上报 中（6-11）：常规处置，部门跟踪 低（1-5）：持续监测
scenario：业务场景描述（必填）loss_amount：损失金额（万元），默认0frequency：发生频率（未遂/偶尔/经常/持续）operator：相关操作员（内部/外部/客户）category_override：手动指定风险类别（可选）{
"category": "内部欺诈",
"category_code": "OR-01",
"risk_matrix": {
"possibility": 4,
"impact": 4,
"score": 16,
"level": "高"
},
"loss_estimate": {
"direct": 200,
"indirect": 50,
"regulatory_fine": 100,
"total": 350
},
"controls": {
"preventive": ["加强员工背景审查", "实施双人复核机制"],
"detective": ["部署交易监控系统", "定期内部审计"],
"corrective": ["制定应急响应预案", "建立客户补偿机制"]
},
"risk_level": "高",
"next_action": "优先处置，3日内上报风险管理部"
}
# 生成操作风险评估
python3 scripts/oprisk_cli.py generate "操作风险 内部欺诈 损失200万 未遂"
# 以 JSON 格式输出
python3 scripts/oprisk_cli.py generate "操作风险 系统故障 损失500万 偶尔" --format=json
# 批量分析
python3 scripts/oprisk_cli.py batch data.csv
from operational_risk import OperationalRiskEngine
engine = OperationalRiskEngine()
result = engine.analyze(
scenario="员工伪造理财产品合同，涉嫌诈骗客户资金",
loss_amount=200,
frequency="未遂",
operator="内部"
)
支持通过 wecom_integration.py 生成企微消息卡片，推送给相关人员。
版本：v1.0.0 | 更新：2026-06-10