Odoo Accounting Setup
Expert guide for configuring Odoo Accounting: chart of accounts, journals, fiscal positions, taxes, payment terms, and bank reconciliation.
用于政信项目中的融资主体尽调,支持财政实力、债务负担、偿债能力、政策支持与风险事件的结构化评估。适用于信托项目立项前主体筛查、尽调底稿整理与风控复核,采用多脚本流程(JS 预处理 + Python 评分报告)并可加载配置与参考基线数据。
--- name: financing-entity-dd-gov-assistant-62c8967d7aff description: 用于政信项目中的融资主体尽调,支持财政实力、债务负担、偿债能力、政策支持与风险事件的结构化评估。适用于信托项目立项前主体筛查、尽调底稿整理与风控复核,采用多脚本流程(JS 预处理 + Python 评分报告)并可加载配置与参考基线数据。 --- # 融资主体尽调助手-政信版(T771) ## 概述 本技能面向政信类融资主体尽调场景,提供“数据标准化 + 规则评分 + 报告输出”的完整链路,重点覆盖: - 财政实力与债务负担(债务收入比、财政支出压力) - 偿债与流动性(DSCR、现金短债覆盖) - 政策支持与风险事件信号 - 数据完整性与复核优先级 ## 输入要求 支持 JSON 数组或 JSONL,单条记录建议包含字段: - 基础信息:`entity_name`, `region`, `as_of_date` - 财政与债务:`revenue`, `fiscal_expenditure`, `general_debt_balance`, `hidden_debt_est`, `interest_bearing_debt` - 偿债能力:`debt_service_coverage`, `cash_reserve`, `short_term_debt`, `revenue_growth`, `self_sufficiency_ratio` - 事件与政策文本:`policy_support_text`, `event_text`, `fiscal_status_text` ## 工作流程 1. 收集主体数据并统一字段口径 2. 使用 JS 脚本进行数据清洗与衍生指标计算 3. 使用 Python 脚本加载评分规则与基线数据进行评估 4. 生成结构化 Markdown 尽调报告 5. 人工复核高风险主体并补充尽调结论 ## 执行方式 按顺序执行以下脚本: 1. 数据预处理(Node.js): ```bash node scripts/gov_dd_preprocess.js \ --input raw_entities.jsonl \ --output processed_entities.json ``` 2. 规则评分与报告输出(Python): ```bash python scripts/gov_dd_scoring.py \ --input processed_entities.json \ --rules config/scoring_rules.json \ --baseline reference/gov_credit_baseline.json \ --output gov_dd_report.md ``` 中间产物: - `processed_entities.json`(标准化 JSON 数组) - 字段包含原始值、衍生比率、完整度得分,供评分脚本直接消费 ## 输出结构 1. 样本概览(数量、平均分、风险等级分布) 2. 主体评分排序(主体、区域、评分、等级) 3. 重点风险明细(事实字段、规则命中、复核建议) 4. 方法与口径说明(规则来源、基线参数) 5. 免责声明(自动生成需人工复核) ## 质量要求 - 事实与判断分离,规则命中须可追溯 - 评分逻辑必须由 `config/scoring_rules.json` 显式定义 - 报告必须包含自动生成与人工复核免责声明 - 不输出投资、授信或法律最终结论--- name: financing-entity-dd-gov-assistant-62c8967d7aff description: 用于政信项目中的融资主体尽调,支持财政实力、债务负担、偿债能力、政策支持与风险事件的结构化评估。适用于信托项目立项前主体筛查、尽调底稿整理与风控复核,采用多脚本流程(JS 预处理 + Python 评分报告)并可加载配置与参考基线数据。 --- # 融资主体尽调助手-政信版(T771) ## 概述 本技能面向政信类融资主体尽调场景,提供“数据标准化 + 规则评分 + 报告输出”的完整链路,重点覆盖: - 财政实力与债务负担(债务收入比、财政支出压力) - 偿债与流动性(DSCR、现金短债覆盖) - 政策支持与风险事件信号 - 数据完整性与复核优先级 ## 输入要求 支持 JSON 数组或 JSONL,单条记录建议包含字段: - 基础信息:`entity_name`, `region`, `as_of_date` - 财政与债务:`revenue`, `fiscal_expenditure`, `general_debt_balance`, `hidden_debt_est`, `interest_bearing_debt` - 偿债能力:`debt_service_coverage`, `cash_reserve`, `short_term_debt`, `revenue_growth`, `self_sufficiency_ratio` - 事件与政策文本:`policy_support_text`, `event_text`, `fiscal_status_text` ## 工作流程 1. 收集主体数据并统一字段口径 2. 使用 JS 脚本进行数据清洗与衍生指标计算 3. 使用 Python 脚本加载评分规则与基线数据进行评估 4. 生成结构化 Markdown 尽调报告 5. 人工复核高风险主体并补充尽调结论 ## 执行方式 按顺序执行以下脚本: 1. 数据预处理(Node.js): ```bash node scripts/gov_dd_preprocess.js \ --input raw_entities.jsonl \ --output processed_entities.json ``` 2. 规则评分与报告输出(Python): ```bash python scripts/gov_dd_scoring.py \ --input processed_entities.json \ --rules config/scoring_rules.json \ --baseline reference/gov_credit_baseline.json \ --output gov_dd_report.md ``` 中间产物: - `processed_entities.json`(标准化 JSON 数组) - 字段包含原始值、衍生比率、完整度得分,供评分脚本直接消费 ## 输出结构 1. 样本概览(数量、平均分、风险等级分布) 2. 主体评分排序(主体、区域、评分、等级) 3. 重点风险明细(事实字段、规则命中、复核建议) 4. 方法与口径说明(规则来源、基线参数) 5. 免责声明(自动生成需人工复核) ## 质量要求 - 事实与判断分离,规则命中须可追溯 - 评分逻辑必须由 `config/scoring_rules.json` 显式定义 - 报告必须包含自动生成与人工复核免责声明 - 不输出投资、授信或法律最终结论
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