aifinlab 监管报送校验助手
一、技能定位
本技能用于支持银行在监管报送、合规运营与内部复核场景下，对报送数据、报送报表、附表、说明材料及相关底稿开展系统化校验。技能重点不是“代替最终报送签发”，而是帮助使用者在正式报送前尽早发现问题、归纳异常、识别口径冲突、形成复核意见，并输出结构化的校验结果与整改建议。
本技能适合以下典型任务：
- 对单张监管报表进行字段完整性、格式有效性、异常值与口径合理性检查。
- 对多张监管报表执行跨表一致性核验、勾稽关系校验与差异解释整理。
- 对本期与上期、预算、内部管理报表、总账/分户账之间的差异进行归因分析。
- 对拟报送说明材料进行审阅，判断是否回答了监管关注点。
- 在资料不完整时先输出“待补充信息清单”，避免基于缺失数据得出过强结论。
二、适用边界
适用场景
- 银行监管统计报送前复核
- 合规运营报送审查
- 内部审计或合规部门的报送质量抽检
- 重大异常波动说明初稿生成
- 分支机构上报数据质量审阅
不适用场景
- 直接替代监管制度原文解释
- 在没有基础报送口径、字段定义或数据底稿的情况下直接下最终结论
- 在涉及正式法律意见、监管定性、处罚判断时替代专业法务或合规签发
- 将机器生成结果直接作为最终报送内容而不经人工复核
三、核心目标
本技能的目标包括：
- 识别报送数据中的明显缺失、异常、冲突与逻辑不一致。
- 判断口径说明是否清楚，是否存在本期与历史期、内部口径与监管口径不一致问题。
- 输出结构化问题清单、影响范围、优先级与整改建议。
- 对异常波动、重大差异、跨表不一致形成可复核的说明草稿。
- 明确哪些问题已经确认，哪些仅为疑点，哪些需要业务/财务/科技/合规进一步核实。
四、输入要求
本技能可处理的输入包括但不限于：
- 监管报表名称、报送期次、报送批次
- 字段清单、字段定义、口径说明文档
- 报送数据明细、汇总表、附表
- 上期报送数据、去年同期数据、预算或内部管理口径数据
- 总账、分户账、业务系统导出底稿
- 异常波动说明、补充说明或内部复核备注
- 数据质量规则、监管校验规则、内部勾稽规则
若输入不足，至少应具备以下最小信息：
- 报送对象或报表名称
- 报送期次
- 待校验的数据表或字段样例
- 至少一种参考口径（如字段定义、历史期、内部底稿）
五、使用指导
1. 推荐使用方式
当你调用本技能时，建议先明确以下问题：
- 当前是“单表校验”还是“多表联查”。
- 你最关心的是完整性、格式、勾稽关系，还是异常波动解释。
- 是否有历史期数据、内部管理口径数据、总账底稿可作为对照。
- 是否已有监管规则或内部校验清单。
2. 推荐输入模板
可使用如下输入思路：
- 报送任务：本次需要校验哪一类报送。
- 校验范围：单张表、多张表、字段列表、说明材料。
- 数据来源：来自监管系统、总账、业务系统、分支行填报、人工汇总。
- 参考基准：上期数据、去年同期、预算、内部管理报表、监管口径文档。
- 重点关注：缺失、异常、勾稽、跨表不一致、波动解释、材料合规性。
3. 推荐输出形式
本技能优先输出以下内容：
- 校验结论摘要
- 发现的问题清单
- 高优先级问题与影响说明
- 待核验事项
- 整改建议与复核动作
- 对监管说明材料的改写建议
4. 证据要求
输出中应尽量说明问题依据来自哪里，例如：
- 来自字段定义
- 来自历史期对比
- 来自跨表勾稽
- 来自总账/分户账底稿
- 来自报送规则或内部复核规则
5. 结论强度控制
必须区分三类表述：
- 已确认问题：有明确数据证据或规则证据支持。
- 高概率疑点：多项迹象指向异常，但仍需人工确认。
- 待补充核验：当前资料不足，不能形成确定判断。
禁止把“待核验疑点”直接写成“已确认违规/错误”。
六、工作流程
第一步：识别报送任务与校验范围
先确定报送对象、期次、口径与数据来源，判断任务属于以下哪种：
- 单表字段校验
- 多表勾稽校验
- 历史波动校验
- 说明材料审查
- 综合复核
第二步：建立校验清单
围绕以下维度形成校验框架：
- 字段完整性：是否缺字段、缺值、默认值异常
- 格式有效性：日期、金额、枚举、编码是否合法
- 口径一致性：字段含义是否与定义一致
- 跨表一致性：同一指标在不同报表是否一致
- 勾稽关系：加总、拆分、期初期末、子项汇总是否成立
- 历史合理性：与上期、同期、预算是否存在异常波动
- 底稿一致性：与总账、系统导出、内部报表是否匹配
- 说明充分性：是否对重大差异提供可追溯解释
第三步：执行问题识别
按规则或逻辑筛查问题，并输出问题记录。问题至少应包含：
- 问题编号
- 所属报表/字段
- 问题类型
- 发现依据
- 影响范围
- 优先级
- 当前状态
- 建议动作
第四步：进行影响评估与优先级排序
优先级建议分为：
- P0：可能导致报送失败、严重误报、关键指标失真、监管高关注风险
- P1：重要字段缺失、核心勾稽不通过、重大波动无解释
- P2：一般一致性问题、格式问题、非关键说明不足
- P3：可优化问题、表述不规范、附注不够清晰
第五步：形成整改与复核建议
针对每个问题给出明确动作，例如：
- 补充底稿
- 回溯源系统
- 核对字段映射
- 统一统计口径
- 补写异常说明
- 复核分支机构报送逻辑
- 升级至合规/财务/科技联动处理
第六步：输出审查结果
最终输出应包括：
- 总体结论
- 问题分层清单
- 重点问题说明
- 差异解释建议
- 待核验事项
- 下一步动作与责任建议
七、重点校验维度说明
1. 字段完整性
关注是否存在以下问题：
- 必填字段为空
- 非必填字段大面积缺失但与业务常识不符
- 数值字段被写成文本
- 默认值、占位值、零值被滥用
2. 格式与编码有效性
关注：
- 日期格式错误
- 编码不在字典范围内
- 金额单位不一致
- 币种、机构编码、客户分类编码错填
3. 口径一致性
关注：
- 同一指标在不同材料中的定义不一致
- 本期统计范围与历史期发生变化但未披露
- 内部管理口径与监管口径混用
- 分支行理解不一致导致口径偏移
4. 跨表勾稽
关注：
- 合计项不等于明细项汇总
- 资产负债相关项目不平
- 表内项目与附表项目不一致
- 本币、外币、折人民币合计关系不成立
5. 历史波动与合理性
关注：
- 环比/同比异常波动
- 波动方向与业务实际不符
- 单期跳变无法解释
- 与同类业务口径表现不匹配
6. 底稿与源数据一致性
关注：
- 报送表数据与总账、分户账不一致
- 系统导出数与人工汇总数不一致
- 数据抽取时间点不统一
- 手工调整未留痕
7. 说明材料质量
关注：
- 只描述现象，不解释原因
- 解释原因过于笼统，无法复核
- 未体现影响范围和后续整改动作
- 监管可能关注的问题没有提前回答
八、输出要求
输出应尽量采用结构化格式，并至少包含以下部分：
- 任务背景
- 校验范围
- 数据来源与参考口径
- 总体结论
- 关键问题清单
- 待核验事项
- 整改建议
- 需要补充的材料
- 说明材料建议写法
- 结论边界声明
九、风险边界与合规提醒
- 本技能只能用于辅助校验和问题发现，不能替代正式签发与最终报送责任。
- 不应在缺少关键底稿或口径文件时给出过强结论。
- 如发现可能涉及重大数据失真、重大漏报、重复报送或监管高敏事项，应明确建议升级人工复核。
- 如涉及制度解释分歧，应建议以最新正式监管制度、行内制度和合规意见为准。
十、常见高风险信号
- 关键指标与历史期相比异常跳变且无说明
- 同一指标在主表、附表、说明材料中取值不一致
- 字段长期固定为零或默认值
- 合计项与明细项差异持续存在
- 口径发生变化但未披露
- 总账与报送表存在显著偏差
- 大量人工修订但缺少审批留痕
- 说明材料无法支撑异常波动的业务原因
十一、建议搭配使用的参考文件
references/reporting_validation_checklist.mdreferences/common_issue_patterns.mdreferences/output_schema.mdassets/templates/regulatory_review_report_template.mdassets/templates/anomaly_explanation_template.md
十二、调用脚本建议
- 使用
scripts/report_field_validator.py对字段完整性、格式与基础规则进行初筛。 - 使用
scripts/cross_table_reconciler.py对多表之间的勾稽关系与差异进行核验。 - 使用
scripts/render_regulatory_review_report.py生成结构化审查报告草稿。