bank-t199-risk-management-delinquency-identification-assistant
当用户需要在银行风险管理场景下,对逾期苗头进行持续监测、规则命中解释、风险分层和处置建议输出时使用本技能,适合生成风险摘要、优先级判断与升级路径。
Best use case
bank-t199-risk-management-delinquency-identification-assistant is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
当用户需要在银行风险管理场景下,对逾期苗头进行持续监测、规则命中解释、风险分层和处置建议输出时使用本技能,适合生成风险摘要、优先级判断与升级路径。
Teams using bank-t199-risk-management-delinquency-identification-assistant should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/bank-t199-risk-management-delinquency-identification-assistant/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How bank-t199-risk-management-delinquency-identification-assistant Compares
| Feature / Agent | bank-t199-risk-management-delinquency-identification-assistant | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
当用户需要在银行风险管理场景下,对逾期苗头进行持续监测、规则命中解释、风险分层和处置建议输出时使用本技能,适合生成风险摘要、优先级判断与升级路径。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# 逾期苗头识别助手 本技能用于银行风险管理的逾期苗头识别与风险分层,目标是把规则命中、趋势变化、客户/账户行为特征转化为可执行的排查与处置建议,输出清晰的优先级和升级路径,而不是只罗列指标或告警。 ## 适用范围 - 贷后风险监测、逾期前兆识别、滚动逾期分析、催收前置排查 - 面向个人与对公授信、贷款、信用卡、票据等业务的逾期苗头监测 - 适用于风险预警运营、贷后管理、风险报告与例会材料整理 ## 何时使用 - 需要在日/周/月监测中识别逾期苗头、异常波动或规则集中命中 - 需要判断信号优先级、给出排查路径与升级条件 - 需要把技术性监测结果转化为业务动作清单 ## 何时不要使用 - 用户要求仅凭单一指标或单条告警做违规定性、处罚或授信终止结论 - 缺少数据口径、样本范围、历史基线或规则阈值时无法强行下结论 - 需要监管口径或法律判断时,应提示转交合规与法务核验 ## 默认工作流 1. 明确监测对象、时间窗口、数据口径与历史基线 2. 对规则命中做分层:高风险信号、一般异常、可能误报 3. 结合趋势变化、行为异常、组合命中判断优先级 4. 输出排查动作、处置建议、升级路径与需补充资料 ## 重点分析框架 - 信号可靠性:是否集中、持续、跨指标共振 - 行为异常:还款行为、余额结构、交易/回款波动 - 风险扩散:客户群组、行业/区域、关联账户链路 - 紧急程度:可疑程度与影响金额、逾期滚动概率 ## 输入要求 - 账户与客户基础信息(客户号、账号、产品、授信额度、余额) - 账期/还款数据(应还、实还、逾期天数、累计拖欠次数) - 监测规则命中明细(规则名称、阈值、命中次数、窗口) - 历史基线与对比数据(过去3-6个月的均值、波动范围) - 处置/催收记录(是否已联系、结果、下一步计划) ## 输出要求 - 风险信号摘要:主要命中规则、异常表现与趋势说明 - 风险分层与优先级:高/中/低风险及理由 - 待核验事项:缺失字段、需补证据或需要人工复核的点 - 处置建议与升级路径:建议动作、责任归口、升级条件 - 适合日报/周报/会议材料的结构化输出 ## 可复用脚本 当需要批量计算逾期苗头信号与优先级分层时,使用 `scripts/delinquency_signal_builder.py`: - 从 CSV 输入提取逾期天数、应还/实还、规则命中等字段 - 计算核心指标(逾期比例、滚动风险、异常波动) - 生成分层结果与待核验清单 ## 脚本输入与输出约定 **输入 CSV 需包含字段(可按需要增减)**: - `customer_id` 客户号 - `account_id` 账户号 - `product_type` 产品类型 - `statement_date` 账期日期 - `due_amount` 应还金额 - `paid_amount` 实还金额 - `days_past_due` 逾期天数 - `rule_hits` 命中规则数量 - `balance` 余额 - `historical_avg_dpd` 历史平均逾期天数 **输出字段**: - `risk_level` 风险等级(High/Medium/Low) - `risk_score` 风险评分(0-100) - `signal_summary` 信号摘要 - `next_action` 推荐动作 - `missing_fields` 缺失关键字段 ## 风险与边界 - 不得把模型或规则结果直接作为处罚、授信终止或合规结论 - 必须区分已确认事实、待核验信息与经验判断 - 结论需明确依赖的规则、时间窗口与数据范围 - 对缺失信息要明示,不得以推测替代事实 ## 信息不足时的处理 - 先列出已知事实与已命中规则,再标注缺失字段 - 无法形成强结论时输出框架化建议与待核验清单 - 对需外部核实的内容以“待确认/需补充”形式标记 ## 交付标准 - 能回答“当前怎么看、为什么这么看、下一步怎么做” - 能把规则命中转为业务语言与行动建议 - 输出结构清晰,可直接用于贷后监测与例会材料
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