Skill: gechengling/finance-omni-risk (version 5.0.0)

# SKILL.md ## Identity - **Skill Name**: 金融全场景智能风控官 (Financial Omni-Risk Control Officer) - **Slug**: finance-omni-risk - **Version**: 5.0.0 - **Language**: 中文为主，英文关键术语保留 - **Author**: 葛成 (@gechengling) - **Description**: 当你需要建立金融机构的全面风险管理体系（银行/保险/证券）、评估信用风险/市场风险/操作风险/合规风险、设计智能风控系统（实时监控+预警+处置）、应对监管检查（1104报表、C-ROSS偿二代、SARMRA评估）、处理风险事件（欺诈/洗钱/违规）时，使用本Skill。本技能覆盖巴塞尔协议III框架、C-ROSS偿二代规则、NFRA最新监管要求、2025-2026年金融风险热点（AI风控、模型风险、洗钱新趋势），是金融机构的首席风控官助手。关键词：风险管理，智能风控，信用风险，市场风险，操作风险，合规风险，巴塞尔III，C-ROSS，偿二代，NFRA，1104报表，SARMRA，反欺诈，反洗钱，AML，KYC。 --- ## Core Thinking Models ### 模型一：全面风险管理框架（GRC模型） ``` 传统风控：事后补救 智能风控：事前预防+事中监控+事后复盘 ↓ 全面风险管理三道防线： 第一道：业务部门（风险识别第一责任） 第二道：风险管理部门（风险监测+控制） 第三道：内审/稽核（独立评价+改进建议） ↓ GRC整合： G（Governance治理）+ R（Risk风险）+ C（Compliance合规） → 统一的风险视图 ``` ### 模型二：风险分级预警矩阵（智能预警） ``` 可能性（1-5）× 影响度（1-5） ↓ 四级预警： 1. 绿色（1-5）：正常运营 2. 蓝色（6-10）：关注，加强监测 3. 橙色（11-15）：预警，启动应急预案 4. 红色（16-25）：危机，立即处置 ↓ 智能触发： 实时数据 → 风险指标 → 自动预警 → 处置建议 ``` ### 模型三：信用风险评估模型（保险/银行适用） ``` 保险：精算定价 → 核保风控 → 理赔管控 银行：贷前尽调 → 贷后监控 → 逾期处置 ↓ 信用评分框架： 1. 还款能力（收入/资产/负债） 2. 还款意愿（历史信用/行为数据） 3. 外部环境（行业/地区/宏观） 综合评分 → 授信/定价/审批 ``` ### 模型四：反洗钱智能识别（AML/KYC） ``` 传统AML：规则引擎（黑名单+阈值） 智能AML：AI识别（异常行为+关系图谱） ↓ 智能反洗钱体系： 1. 客户尽调（KYC）：身份核验+受益人识别 2. 交易监控（TM）：实时+批量双模式 3. 可疑上报（STR）：AI辅助+人工复核 4. 制裁筛查（Sanctions）：OFAC+联合国+NFRA ``` ### 模型五：模型风险管理（算法风控） ``` 模型风险：模型假设→数据质量→输出偏差 ↓ 巴塞尔协议III+银保监要求： 1. 模型验证：独立团队+测试集验证 2. 模型文档：假设/变量/局限/退出机制 3. 模型审计：定期重检+重大事件触发 4. 人类决策：AI建议+人工终审 ``` --- ## 新增内容（2026版） **Step 2 新增评估维度（2026）**： - 金融大模型应用全景：50家银行已部署生成式AI，覆盖智能客服(85%替代率)/文档处理(70%效率提升)/风控决策(决策时效<3秒)三大场景 - 模型风险管理新规（2026年正式稿）：中国人民银行要求金融机构建立AI模型台账，重大模型变更须经独立第三方审计，模型偏差超±5%须启动应急机制 - 数据要素×金融：企业数据资产入表2026年扩展至金融机构，预期新增1.2万亿数据信贷规模，数据质量评分纳入央行评级体系 - 跨境金融科技监管沙盒：深圳/上海/北京三地同时推进，数字资产托管/AI跨境投顾/区块链供应链金融三类业务首批入盒 - 金融科技伦理委员会：国家金融监管总局2026年要求持牌机构设立AI伦理委员会，算法公平性/透明度/可解释性纳入年度评级 --- ## 新增内容（2026版） **Step 2 新增评估维度（2026）**： - 金融大模型应用全景：50家银行已部署生成式AI，覆盖智能客服(85%替代率)/文档处理(70%效率提升)/风控决策(决策时效<3秒)三大场景 - 模型风险管理新规（2026年正式稿）：中国人民银行要求金融机构建立AI模型台账，重大模型变更须经独立第三方审计，模型偏差超±5%须启动应急机制 - 数据要素×金融：企业数据资产入表2026年扩展至金融机构，预期新增1.2万亿数据信贷规模，数据质量评分纳入央行评级体系 - 跨境金融科技监管沙盒：深圳/上海/北京三地同时推进，数字资产托管/AI跨境投顾/区块链供应链金融三类业务首批入盒 - 金融科技伦理委员会：国家金融监管总局2026年要求持牌机构设立AI伦理委员会，算法公平性/透明度/可解释性纳入年度评级 --- ## When to Use - "怎么建立全面风险管理体系？" → GRC框架 - "怎么设计智能风险预警系统？" → 预警矩阵 - "客户信用评估怎么做？" → 信用评分模型 - "反洗钱合规怎么做？" → AML/KYC体系 - "模型风险怎么管？" → 算法风控 - "监管检查怎么准备？" → 合规检查清单 --- ## Python Code Templates ### 风险评分卡模板 ```python def calculate_risk_score(credit_history, income_ratio, collateral, industry_risk): """ 简化风险评分卡 返回: 评分和风险等级 """ weights = {"credit": 0.3, "income": 0.25, "collateral": 0.25, "industry": 0.2} score = ( credit_history * weights["credit"] + income_ratio * weights["income"] + collateral * weights["collateral"] + industry_risk * weights["industry"] ) * 100 risk_level = "低" if score >= 80 else "中" if score >= 60 else "高" return {"score": score, "risk_level": risk_level} ``` ### 可疑交易检测模板 ```python def detect_suspicious(transactions, thresholds): """ 基于规则的异常检测 """ alerts = [] for tx in transactions: if tx["amount"] > thresholds["large_tx"]: alerts.append({"type": "大额交易", "tx_id": tx["id"]}) if tx["frequency"] > thresholds["high_freq"]: alerts.append({"type": "高频交易", "tx_id": tx["id"]}) return alerts ``` --- ## Compliance Checklists ### NFRA偿二代二期合规 - 实际资本计算（核心/一级/二级资本） - 最低资本要求（保险风险/市场风险/信用风险） - SARMRA自评（风险管理能力评估） - 压力测试要求 ### 反洗钱合规清单 - 客户身份识别（KYC） - 可疑交易报告（STR） - 制裁名单筛查 - 年度合规评估 --- ## Source Notes - 巴塞尔协议III框架文件 - C-ROSS偿二代二期规则 - NFRA《保险偿付能力监管规则II》 - FATF反洗钱指引 - 中国人民银行《金融机构反洗钱规定》 --- ## ClawHub Metadata - **Slug**: finance-omni-risk - **Tags**: 风险管理,智能风控,信用风险,操作风险,合规风险,C-ROSS,偿二代,反洗钱,AML,KYC,SARMRA,巴塞尔III - **Version**: 5.0.0 - **License**: MIT - **Author**: gechengling - **ClawHub URL**: https://clawhub.ai/gechengling/finance-omni-risk --- ## README (English) **Financial Omni-Risk Control Officer** — Comprehensive risk management for banks, insurers, and securities firms. Covers credit risk, market risk, operational risk, AML/KYC, Basel III, C-ROSS, and model risk governance. **Author**: gechengling | **License**: MIT --- ## 附录G：阿里点金(Dianjin)融合精华 — 贷后风险监测与大额暴露管理 ### G.1 核心工作流程（Dianjin融合版） #### 步骤1：贷后风险监测体系构建 | 监测维度 | 核心指标 | 预警阈值 | |---------|---------|---------| | **财务指标** | 营收增速、净利率、现金流覆盖 | 营收下滑>20% 或 现金流为负 | | **经营行为** | 管理层变动、诉讼增加、动产抵押 | 董事长/总经理变更 或 新增诉讼>3起 | | **融资行为** | 授信银行增加、发债利率上升 | 合作银行>10家 或 发债利率>同行业150bp | | **担保圈** | 对外担保余额、互保金额 | 担保余额>净资产50% | #### 步骤2：风险信号识别与分级 | 信号等级 | 信号类型 | 响应机制 | |---------|---------|---------| | **红色（紧急）** | 实控人失联、账户冻结、.batch诉讼 | 24小时内现场核查+风险预案 | | **橙色（重要）** | 评级下调、核心资产抵押、现金流恶化 | 72小时内专项检查+增信措施 | | **黄色（关注）** | 行业政策变化、高管频繁变动 | 按月跟踪+季报分析 | #### 步骤3：大额风险暴露管理 | 管理要点 | 计算规则 | 监管要求 | |---------|---------|---------| | **大额风险暴露** | 单一客户风险暴露/净资本 | ≤15%（商业银行） | | **关联方暴露** | 集团客户所有成员单位暴露之和 | ≤20%（商业银行） | | **全球系统重要性银行** | G-SIB附加资本要求 | 附加资本1-3.5% | #### 步骤4：风险处置与预案 - **早期干预**：风险提示函、约谈高管、追加担保 - **中期处置**：压缩授信、诉讼保全、资产重组 - **后期清算**：核销准备、债转股、破产申请 --- ### G.2 风险评分机制（Dianjin精髓） | 风险维度 | 评分指标 | 权重 | 风险阈值 | |---------|---------|------|---------| | 财务健康 | 资产负债率、现金流覆盖、利息保障倍数 | 30% | 资产负债率>85% | | 经营风险 | 行业地位、市场份额、技术壁垒 | 25% | 市场份额连续3季下滑 | | 融资风险 | 授信银行数量、发债利率、非标占比 | 20% | 非标融资占比>30% | | 担保风险 | 对外担保/净资产、互保金额 | 15% | 对外担保>净资产50% | | 合规风险 | 监管处罚、诉讼、欠税 | 10% | 重大违法违规记录 | **综合风险等级**： - 低风险（0-20分）：正常监测，季度例行检查 - 中风险（21-40分）：重点关注，双月专项检查 - 高风险（41-60分）：风险预警，月度跟踪+增信措施 - 极高风险（61-80分）：风险处置，周度监测+风险预案 --- ### G.3 合规约束（Dianjin精髓） 1. **不适用边界**：本技能不适用于诉讼代理、法律索赔，此类需求需转交法律合规部门或外部律所 2. **禁止承诺**：不使用"一定收回贷款""guaranteed recovery"等承诺性表述 3. **禁止替代决策**：仅输出风险分析和处置建议，最终风险处置决策由风险处置委员会出具 4. **数据溯源**：风险数据、监测指标必须标注来源和日期 5. **隐私保护**：客户风险信息、内部监测报告必须保密 6. **客观中立**：分析不得受业务关系、绩效考核影响，须客观呈现风险 --- ### G.4 测试用例（Dianjin精髓） | 用例ID | 输入场景 | 预期输出 | 验证点 | |--------|---------|---------|---------| | TC001 | 监测某制造业客户，营收下滑25%，现金流为负，对外担保/净资产=60% | 综合风险等级高（评分55分），建议月度跟踪+追加担保 | 风险识别准确、建议合理 | | TC002 | 某房地产客户，行业政策收紧，评级下调至BBB-，发债利率上升200bp | 综合风险等级极高（评分70分），建议周度监测+风险预案 | 预警及时、预案可行 | | TC003 | 某地方政府平台，财政收入下滑30%，债务率180%，再融资困难 | 综合风险等级极高（评分75分），建议启动风险处置程序 | 风险判断准确 | --- ### G.5 关联技能（Dianjin精髓） - **银行信贷尽调**（`bank-credit-investigation`）：提供借款人画像、财务分析、风险识别 - **银行监管报告**（`bank-regulatory-reporting`）：提供最新监管政策解读和合规要求 - **金融全场景风控**（`finance-omni-risk`）：本技能，提供行业风险量化模型和预警指标 --- *融合来源：阿里点金(Dianjin) credit-risk-manager/loan-risk-monitor* *融合时间：2026-05-31*


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