regulatory-reporting-quality-validation
对监管报送数据进行字段完整性、格式合法性、逻辑一致性等多维度质量校验,辅助报送团队在正式提交前发现数据问题
Best use case
regulatory-reporting-quality-validation is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
对监管报送数据进行字段完整性、格式合法性、逻辑一致性等多维度质量校验,辅助报送团队在正式提交前发现数据问题
Teams using regulatory-reporting-quality-validation 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/regulatory-reporting-quality-validation/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How regulatory-reporting-quality-validation Compares
| Feature / Agent | regulatory-reporting-quality-validation | 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?
对监管报送数据进行字段完整性、格式合法性、逻辑一致性等多维度质量校验,辅助报送团队在正式提交前发现数据问题
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
# 监管报送质量校验助手 ## 1. 业务问题 监管报送对数据质量要求严格,字段缺失、格式错误、逻辑矛盾或口径不一致都可能导致报送退回甚至监管处罚。报送团队在正式提交前需要进行系统性的数据质量检查。本技能提供多维度自动化校验,帮助在提交前发现和定位数据质量问题。 ## 2. 适用场景 - 定期监管报表(如1104报表、EAST数据)提交前的质量检查 - 报送数据加工完成后的逻辑一致性核验 - 跨系统数据汇总后的口径一致性校验 - 新报送模板启用前的字段映射验证 - 报送退回后的问题定位和修复验证 ## 3. 输入 | 输入项 | 说明 | 是否必需 | |--------|------|----------| | 报送数据 | 待校验的报送数据文件或数据集 | 必需 | | 报送模板/规范 | 监管机构要求的字段定义和格式规范 | 必需 | | 校验规则集 | 逻辑校验规则、跨表关系规则等 | 可选(默认使用内置规则) | | 上期报送数据 | 用于环比异常检测的历史报送数据 | 可选 | | 源系统数据 | 用于追溯校验的原始数据 | 可选 | ## 4. 输出 | 输出项 | 说明 | |--------|------| | 校验结果汇总 | 各维度校验的通过率和问题数量 | | 问题明细清单 | 每条问题的字段位置、问题类型、问题描述 | | 问题严重性分级 | 阻断性问题(必须修复)和提示性问题(建议复核) | | 跨表一致性报告 | 关联表之间的数据一致性校验结果 | | 环比异常提示 | 与上期数据对比的异常变动提示 | ## 5. 默认分析维度 - **字段完整性**:必填字段是否存在空值或缺失 - **格式合法性**:日期格式、金额精度、编码规范、字段长度等 - **逻辑一致性**:表内字段间的逻辑关系校验(如合计项 = 明细项之和) - **跨表一致性**:关联报表之间的数据勾稽关系校验 - **报送口径一致性**:数据口径是否符合监管要求的统计范围和计量标准 - **异常值检测**:极端值、负值异常、零值异常等 - **重复性/唯一性**:主键唯一性、重复记录检测 ## 6. 默认分析框架 1. **模板解析**:解析报送模板,提取字段定义、格式要求和校验规则 2. **字段级校验**:逐字段检查完整性和格式合法性 3. **表内逻辑校验**:执行表内逻辑一致性规则 4. **跨表勾稽校验**:执行跨表关联关系校验 5. **口径一致性校验**:核对数据口径与监管要求的一致性 6. **环比波动检测**:与上期数据对比,标注异常波动字段 7. **问题分级汇总**:按严重性分级,结论先行,先呈现阻断性问题数量 8. **修复建议**:对可明确定位的问题提供修复方向建议 ## 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 - 不对交易或客户做"疑似洗钱""疑似欺诈"等定性表述 - 仅提供数据模式分析和复核参考 - 不替代正式合规复核、审计、调查或账户处置决策 - 不替代可疑交易报告(STR)的正式判定 - 不替代正式报送审批,校验通过不等同于报送审批通过 - 不替代监管口径解释权,口径理解以监管机构正式文件为准 ## 8. 上游依赖 | 依赖技能 | 用途 | |----------|------| | 无 | 直接接收报送数据加工系统的输出数据 | ## 9. 可联动下游 Skills | 下游技能 | 联动场景 | |----------|----------| | 无 | 本技能输出对接正式报送审批流程 |
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