Odoo Accounting Setup
Expert guide for configuring Odoo Accounting: chart of accounts, journals, fiscal positions, taxes, payment terms, and bank reconciliation.
用于融资主体尽调的结构化风险扫描与初判,覆盖财务数据核对、工商信息排查、涉诉执行风险识别、负面舆情关键词扫描。适用于信托/资管项目立项前的主体初筛、尽调底稿整理、投前风控复核等场景。
--- name: financing-entity-dd-assistant-061974450e8e description: 用于融资主体尽调的结构化风险扫描与初判,覆盖财务数据核对、工商信息排查、涉诉执行风险识别、负面舆情关键词扫描。适用于信托/资管项目立项前的主体初筛、尽调底稿整理、投前风控复核等场景。 --- # 融资主体尽调助手(T101) ## 概述 本技能面向信托与资管业务中的融资主体尽调场景,帮助快速完成以下基础动作: - 核对财务口径一致性与偿债能力信号 - 排查工商状态、行政处罚、经营异常等合规风险 - 扫描涉诉、被执行、失信等司法风险 - 聚合负面舆情关键词,输出可复核的风险摘要 该技能输出的是规则化初判结果,不替代律师、审计或投委会最终判断。 ## 输入要求 建议输入 JSON 数组或 JSONL,每条记录对应一个融资主体。字段可按需裁剪,常用字段如下: - 主体基础信息: - `entity_name` - `industry` - `as_of_date` - 财务核对相关: - `reported_revenue`(管理口径营收) - `tax_revenue`(税务口径营收) - `debt_asset_ratio` - `net_profit_margin` - `net_profit` - `operating_cashflow` - `current_ratio` - 工商与合规相关: - `business_status_text` - `abnormal_operation_count` - `admin_penalty_count` - `share_pledge_ratio` - 司法风险相关: - `litigation_count` - `dishonest_executed_count` - `executed_amount` - `litigation_text` - 舆情相关: - `news`(字符串数组或对象数组) - `public_opinion_text` ## 工作流 1. 明确尽调对象、统计时点与口径(合并口径/母公司口径/单体口径) 2. 采集并清洗主体数据(财务、工商、司法、舆情) 3. 运行脚本生成主体风险评分与分维度结论 4. 对高分主体逐条复核命中项与证据来源 5. 输出《主体尽调风险初判报告》并形成待补证清单 ## 脚本调用指引 使用 `scripts/entity_dd_analysis.py` 生成 Markdown 报告: ```bash python scripts/entity_dd_analysis.py \ --input input.json \ --output entity_dd_report.md ``` 可选参数: - `--keywords`:自定义关键词规则 JSON 文件(覆盖默认舆情/涉诉关键词) - `--top`:报告中展示的高风险主体数量(默认 10) ## 输出结构 1. 报告总览(样本数、风险等级分布、均分) 2. 主体风险排名(分数、等级、核心命中项) 3. 主体分维度结论: - 财务数据核对 - 工商合规排查 - 涉诉执行扫描 - 舆情关键词扫描 4. 数据缺口与待补充资料清单 5. 方法说明与限制声明 ## 质量要求 - 每条风险结论必须对应规则命中证据 - 明确“事实/规则命中”与“人工判断建议”的边界 - 对缺失字段单独列示,不得隐性忽略 - 不输出投资建议或授信结论,仅输出尽调初判与复核建议--- name: financing-entity-dd-assistant-061974450e8e description: 用于融资主体尽调的结构化风险扫描与初判,覆盖财务数据核对、工商信息排查、涉诉执行风险识别、负面舆情关键词扫描。适用于信托/资管项目立项前的主体初筛、尽调底稿整理、投前风控复核等场景。 --- # 融资主体尽调助手(T101) ## 概述 本技能面向信托与资管业务中的融资主体尽调场景,帮助快速完成以下基础动作: - 核对财务口径一致性与偿债能力信号 - 排查工商状态、行政处罚、经营异常等合规风险 - 扫描涉诉、被执行、失信等司法风险 - 聚合负面舆情关键词,输出可复核的风险摘要 该技能输出的是规则化初判结果,不替代律师、审计或投委会最终判断。 ## 输入要求 建议输入 JSON 数组或 JSONL,每条记录对应一个融资主体。字段可按需裁剪,常用字段如下: - 主体基础信息: - `entity_name` - `industry` - `as_of_date` - 财务核对相关: - `reported_revenue`(管理口径营收) - `tax_revenue`(税务口径营收) - `debt_asset_ratio` - `net_profit_margin` - `net_profit` - `operating_cashflow` - `current_ratio` - 工商与合规相关: - `business_status_text` - `abnormal_operation_count` - `admin_penalty_count` - `share_pledge_ratio` - 司法风险相关: - `litigation_count` - `dishonest_executed_count` - `executed_amount` - `litigation_text` - 舆情相关: - `news`(字符串数组或对象数组) - `public_opinion_text` ## 工作流 1. 明确尽调对象、统计时点与口径(合并口径/母公司口径/单体口径) 2. 采集并清洗主体数据(财务、工商、司法、舆情) 3. 运行脚本生成主体风险评分与分维度结论 4. 对高分主体逐条复核命中项与证据来源 5. 输出《主体尽调风险初判报告》并形成待补证清单 ## 脚本调用指引 使用 `scripts/entity_dd_analysis.py` 生成 Markdown 报告: ```bash python scripts/entity_dd_analysis.py \ --input input.json \ --output entity_dd_report.md ``` 可选参数: - `--keywords`:自定义关键词规则 JSON 文件(覆盖默认舆情/涉诉关键词) - `--top`:报告中展示的高风险主体数量(默认 10) ## 输出结构 1. 报告总览(样本数、风险等级分布、均分) 2. 主体风险排名(分数、等级、核心命中项) 3. 主体分维度结论: - 财务数据核对 - 工商合规排查 - 涉诉执行扫描 - 舆情关键词扫描 4. 数据缺口与待补充资料清单 5. 方法说明与限制声明 ## 质量要求 - 每条风险结论必须对应规则命中证据 - 明确“事实/规则命中”与“人工判断建议”的边界 - 对缺失字段单独列示,不得隐性忽略 - 不输出投资建议或授信结论,仅输出尽调初判与复核建议
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