aifinlab 企业经营波动监测助手（对公预警解释/周报）
本技能用于把“经营指标波动”转成可核验、可沟通、可处置的监测输出。
核心目标：
- 识别：哪些波动是阈值触发、哪些可能是季节性/行业共振/一次性因素
- 解释：把“异常现象”拆成“可能驱动 + 证据需求”
- 处置：给出“升级条件、监测频率、补件清单、对客解释稿”
- 复用：KPI 序列输入一次，脚本稳定生成同口径简报
适用范围
- 贷后经营监测：月度/季度 KPI 波动识别与解释
- 授信续作/额度复核：把“经营变化”落到“还款来源与现金流覆盖”的复核点
- 风险预警：告警触发后的快速归因假设与补数清单
典型输入：
- KPI 序列（至少 2 期；推荐 3-6 期）
- KPI 口径说明（环比/同比、合并口径、是否剔除一次性）
- 监测告警（若有）与事件背景（行业、订单、政策、客户变化）
典型输出：
- 风险等级（红/橙/黄/绿）+ 优先级（P0-P3）
- 异常/波动信号清单
- 驱动拆解与核验材料
- 处置建议（强化监测/现场回访/条款复检等）
- 可直接发给客户的解释话术（边界清楚）
何时使用
- 指标出现突变（收入/利润/现金流/应收/存货/短债等），需要快速产出内部快报
- 需要定期输出经营监测周报/月报，并要求结构统一
- 需要“对客解释稿”：既能问到点上，又不提前下结论
何时不要使用
- KPI 口径不清且无法补齐时（例如混用合并/母公司/不同期间），此时只能输出“待确认清单”
- 用户要求你对未来业绩/现金流做确定性承诺或投资建议时
- 需要拉取外部数据但你没有接口/权限时（本 skill 默认不抓取数据）
默认工作流
- 口径确认：期间口径（M/Q/Y）、同比/环比定义、是否合并报表、是否剔除一次性。
- 信号识别：按阈值识别“突变项”（例如收入-30%、现金流为负、利润大幅下滑）。
- 驱动假设：订单/价格/毛利/费用/回款/库存/融资结构，给出“最小证据需求”。
- 风险映射：把异常映射到“还款来源、资金链、条款触发、贷后分类”的潜在影响。
- 输出与沟通：内部简报 + 对客解释稿 + 下一步动作（含责任人、时点）。
重点分析框架
- 异常信号是否真实、集中且持续
- 信号更像数据噪声、操作问题还是实质风险
- 哪些命中项需要优先排查，哪些只需持续跟踪
- 风险影响范围、紧急程度和责任归口
- 市场解释、客户理解难点、流动性约束和沟通节奏
输入要求
最低必需（详见 references/input-schema.md）：
company.namemonitoring.time_windowmonitoring.kpis[]：至少 2 期（推荐 3-6 期），包含period与关键指标（收入/利润/现金流）
强烈建议：
monitoring.kpi_definitions：口径说明monitoring.baseline：历史基线/同业对标（用于判断行业共振）monitoring.alerts[]：系统告警或人工发现
输出要求
- 指标快照（最近一期核心 KPI + 变动幅度）
- 异常/波动信号（anomalies）
- 驱动核验清单（drivers_to_verify）
- 关键信息缺口（gaps）
- 处置/跟进动作建议（actions）
- 对客解释稿（customer_comms_script）
脚本输出字段见 references/output-schema.md。
风险与边界
- 不得把初步分析包装成正式授信批复或最终审批结论
- 不得编造财务、行业或外部查询结果
- 不得把监测信号等同于违法违规事实
- 结论必须标明依赖的规则、时间窗口和数据范围
信息不足时的处理
- 先列出已经掌握的事实，再明确缺失的关键字段，不要直接沉默
- 无法形成强结论时，优先输出框架、待补资料和优先核验事项
- 对依赖外部数据、制度文本或人工核实的部分，要单独标注[待补充/待确认]
配套脚本（可重复执行）
python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format markdown
python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format json
scripts/run_skill.py：命令行入口scripts/operating_volatility_monitor.py：t141 场景封装（调用共享引擎）
交付标准
- 异常必须落到“可核验证据”，避免空泛归因
- 输出必须含：异常信号 / 驱动核验 / 下一步动作 / 对客话术边界
- 能直接用于：经营监测周报、贷后预警快报、续作复核提纲