智能财务风险分析工具

概述

财务报表分析（六大维度 30 项指标）

© 所属权声明 — 所有者：金实宏成。本技能为专有资产，保留所有权利；允许为使用目的安装、使用及提供给他人使用，但禁止任何修改、反编译、去除所有权标识或分发修改版本。详见 NOTICE.md。

Overview

本技能用于对企业财务报表进行结构化、可复算、可追溯的指标体检与解读。它把三大报表（资产负债表、利润表、现金流量表）的原始科目，按统一的六大维度归集、计算、对比、判读，形成既含计算明细又含专业判断的分析结果。

技能不替代专业判断，而是提供统一的指标框架、公式口径、行业基准与输出模板，确保不同主体、不同期间的财务分析口径一致、重点不遗漏、结论可追溯。

能力总览（v1.3.1）：

• 六大维度全覆盖：营运能力、偿债能力、盈利能力、现金流、资产结构、负债结构，共 30 项核心指标。
• 自动重试与容错（v1.3 新增）：联网检索（WebSearch / WebFetch）内置「指数退避重试 + 检索词降级 + 多源回退 + 整期兜底」四层机制；脚本读取支持多编码回退（utf-8 → gbk → latin-1）与列序自动恢复（--auto-recover），遇网络抖动、编码异常、文件损坏等特殊情况自动恢复或平滑降级，绝不静默中断。详见下方「容错与自动重试机制」专章。
• 自动测算：scripts/compute_metrics.py 读取结构化输入（三大报表 JSON），一键算出全部可计算指标，并标注公式、多期趋势、行业基准对比与「良好/关注/预警」健康标记。
• 行业基准对比：每项指标附常用经验阈值（如流动比率 2.0、速动比率 1.0、资产负债率 40%–60%），辅助快速定位异常。
• 缺失友好：数据不足的指标自动标记为「数据不足」而非报错，账龄/存货结构/对外担保/或有负债等需明细的输入项提供结构化模板。
• 多期趋势：强制近 3 期（年/期）对比，识别改善或恶化方向。
• 来源追溯：每项数据标注 [来源N]，与 debt-financing-review、enterprise-due-diligence-report 等姊妹技能的口径一致。
• 维度文字解读（自动生成）：每个维度除指标表外，自动产出一段结构化文字分析——含纵向趋势（近 N 期变动方向与幅度）、横向行业对比（高于/低于行业均值）、风险归因（指标偏弱时的专业语义解读，如「存货周转较慢，说明……」「应收账款周转天数偏高，意味着……」）与综合建议，语气与口径与人工撰写一致。
• 细分行业基准数据集（联网校准）：内置 12 套行业典型均值——制造业/工业、房地产、建筑施工、批发零售、信息技术/软件、公用事业、白酒、食品饮料、医药生物、基础化工、银行/金融，及通用兜底。横向对比与风险归因按 industry 字段自动匹配对应细分行业（如白酒存货周转 0.3 次/年、应收极高属正常，不会套制造业 4 次/年误判为积压）。若输入行业未匹配任何内置档（如「船舶制造」），报告头部明确提示「⚠️ 行业基准不适用，已回退通用基准，结论仅供参考」；银行/金融业单独标注「常规工商指标不适用，建议改用资本充足率/不良率/拨备覆盖率/净息差」。基准源自公开行业财务特征（申万分类、统计局、券商研报均值），已联网检索校准，属经验区间须人工复核。详见 references/industry_benchmarks.md。
• 数据获取层（双入口）：① 用户上传：支持审计报告 / 财务报告（PDF / Word / Excel / 图片），经文本抽取后自动归集三大报表科目；② 未上传则联网检索：根据客户名称检索其近三年的审计报告与财务报告，提取利润表、现金流量表、资产负债表。配套 scripts/extract_statements.py 将抽取文本转为草稿 JSON。详细流程见 references/data_collection.md。
• 近三年横向对比（逐期）：每个维度除纵向趋势外，自动生成「近三年 vs 行业均值」逐期横向对比段落（每项指标列出各年数值及高于/低于/接近行业均值），使横向对比分析基于真实加工指标、覆盖完整三年。
• 双格式输出：先产出 Markdown 分析稿，可经 html-to-docx skill 转 Word(.docx)、再经 libreoffice 转 PDF。

适用场景（触发条件）

当用户提出以下任一类需求时，优先调用本技能：

• 对某一企业/标的/客户做财务分析、财报分析、财务指标分析、比率分析
• 提及「财务体检 / 财务健康度 / 企业财务指标」等诉求
• 直接点名某一维度或指标做测算与解读，如「算一下 ROE」「分析偿债能力」「看看现金流」
• 提到六大维度任一关键词：营运能力、偿债能力、盈利能力、现金流分析、资产结构、负债结构
• 需要做多期财务对比、行业对标、财务指标趋势判断

若用户仅要求单指标测算，可直接调用 compute_metrics.py；若要求完整体检，执行下方完整流程。

六大维度与指标清单

各指标的完整公式、取数字段、行业基准与判读口径，见 references/financial_metrics.md；数据采集与结构化输入方法（含 JSON 模板）见 references/data_collection.md；报告输出模板见 references/report_template.md。

数据要求（强制）

1. 多期财务：六大维度尽量覆盖近 3 个会计期间（年/期），至少 2 期以支持趋势判断；单期仅能做水平体检，须在报告中声明。
2. 来源追溯（固定格式）：任何指标数值、分析结论，必须标注来源编号 [来源N]；无来源不得下结论。推算值标注「根据[来源N]推算」。
3. 单位统一：所有金额统一为「万元」或「亿元」，在表格表头注明；比率、倍数、天数不做单位标注。
4. 缺项透明：数据不足的指标标记「数据不足」，不得默认可控；需在报告局限性声明中汇总缺项清单。
5. 明细优先：A3 应收账款账龄、A4 存货结构、D4 对外担保、D5 或有负债依赖明细数据，用户未提供时以结构化模板列出待补项，做定性框架分析。

容错与自动重试机制（Retry & Resilience，v1.3）

本技能对网络检索与本地 IO 两类失败场景做了系统化容错，确保遇到网络抖动、编码异常、文件损坏、检索无果等特殊情况时自动重试或平滑降级，而非中途报错或静默产出残缺结论。

一、联网检索重试（分支 B：WebSearch / WebFetch）

agent 在 Step 2 分支 B 调用 WebSearch / WebFetch 时，须逐层套用以下重试与降级规则：

• R1 · 网络/超时重试（指数退避）：单次检索若遇网络超时、连接重置、503/502/429 等瞬态错误，自动重试最多 3 次，退避间隔 1s → 2s → 4s（可叠加 ±0.5s 抖动）；同一查询 3 次仍失败则判定该查询失败，转入 R2。
• R2 · 检索词降级：查询失败后按 references/data_collection.md 的「近三年检索词模板」切换同义检索词（如「年度报告」→「年报」「审计报告」→「募集说明书 财务报表」），对同一年度最多尝试 3 组检索词。
• R3 · 多源回退：优先 A 级来源（交易所/巨潮/官网年报原文）；A 级无果则回退 B 级（评级报告/权威行情）、再 C 级（官网/财经媒体）；多源冲突以权威等级最高者为准并注明差异。
• R4 · 整期兜底：某一年度经 R1–R3 仍无法取得足够科目时，该期标记「数据不足」而非中断整轮分析；已有科目照常填入，缺失科目留空由引擎标「数据不足」，并在报告局限性声明汇总。
• R5 · 全局兜底：若全部三年均检索失败（如普通非上市企业公开信息稀少），主动提示用户上传原始审计报告/财报，并暂以「数据不足」框架出具结构化模板，严禁以片段数据硬下结论。
• 节流保护：相邻两次 WebSearch/WebFetch 调用间建议间隔 ≥ 0.5s，避免触发限流（429）放大失败率。

二、本地脚本 IO 容错

• 多编码读取（extract_statements.py / compute_metrics.py）：输入文本/JSON 优先以 utf-8 读取；若抛 UnicodeDecodeError，自动回退 gbk → latin-1，并在 stderr 打印实际采用的编码。对读取异常额外做 1 次瞬态重试（间隔 1s，覆盖文件被占用/临时不可读），仍失败才报错退出。
• 列序自动恢复（extract_statements.py --auto-recover）：报表一行含多列（本期/上期）时，脚本同时尝试 first 与 last 两种取值策略，选取匹配科目覆盖率更高的一组作为最终结果（覆盖率相同则取 first）；stderr 打印所选列与另一列的覆盖率供人工复核。
• 文件损坏 / 乱码：沿用 Step 2 分支 A 的二次校验 _validation（level=pass/warn/fail）；fail/warn 时按既有重传指引提示用户，不进入计算。

三、上游工具失败降级

• Read 工具 / Office 解析技能失败：PDF/Word/Excel 解析异常时，降级为「用户直接提供纯文本或 CSV」或「联网检索该期报表」（分支 B 的 R1–R5），并在来源索引注明「原件解析失败，转检索补缺」。
• 统一原则：任何失败都向前兼容——能部分完成则部分完成并显式标注缺口；无法完成则明确提示用户补充材料，绝不静默以残缺数据下结论。

执行逻辑（Workflow）

首次使用？ 请先阅读 references/quickstart_guide.md，里面有一个从数据准备到报告产出的完整端到端示例。遇到问题时查阅 references/faq.md。

Step 1 — 明确分析对象与数据来源

确认企业全称、所属行业、分析期间（强制近三年）、以及数据来源类型：

• 分支 A · 用户上传材料（优先级最高）：审计报告 / 财报原件，格式支持 PDF / 图片 / Word / Excel。
• 分支 B · 联网检索：用户未上传时，依客户名称检索其近三年（含最新报告期往前三年）的审计报告与财务报告。
• 若用户已直接提供结构化 JSON（如经 extract_statements.py 生成的草稿），直接进入 Step 3；否则按所选分支执行 Step 2。

Step 2 — 数据采集与结构化（双分支）

分支 A：用户上传审计报告 / 财务报告

1. 用 Read 工具直接读取 PDF / 图片（Read 支持 PDF 与图片 OCR 文本）；Word / Excel 可经 tencent-docs-routing、tencent-local-office-edit 或 file-format-converter 等技能抽取为文本 / 表格。
2. 将抽取出的纯文本保存为 .txt，运行配套脚本批量抓取科目：

   python scripts/extract_statements.py --text 年报2025.txt --entity "客户名" 
       --industry 制造业 --period 2025 --unit 元 --output draft_2025.json

脚本按规范科目名 + 字段别名匹配并抓取数值，自动换算单位（元/千元/万元→亿元），并在 stderr 输出「已匹配 / 未匹配」清单。抽取为尽力而为，须逐条复核列序（本期/上期、合并/母公司）与取值。

1. 二次校验（必做）：脚本输出含 _validation 字段（level=pass/warn/fail）。若 level=fail（文件损坏/无法读取/严重乱码）或 warn（识别不清、可识别科目过少），立即提示客户重新上传【完整、清晰、无损坏】的原始文件，切勿以低质量抽取结果硬下结论；仅 level=pass 才进入下一步。文件读取失败的编码/瞬态恢复由脚本自动处理（见「容错与自动重试机制」二）。
2. 对近三年各期分别抽取，合并为含 3 个 period 的输入 JSON；缺失科目留空，由引擎标记「数据不足」。
3. 明细型指标（应收账款账龄 / 存货结构 / 对外担保 / 或有负债）脚本不自动抽取，按 breakdown 模板人工录入。

分支 B：未上传 → 按客户名联网检索近三年

1. 调用 WebSearch / WebFetch，按 references/data_collection.md 的「近三年检索词模板」逐期检索审计报告与财务报告，优先抓取利润表、现金流量表、资产负债表三大报表核心科目。检索过程须套用「容错与自动重试机制」一的 R1（指数退避重试）→ R2（检索词降级）→ R3（多源回退）→ R4（整期兜底）→ R5（全局兜底），遇网络抖动或检索无果自动恢复，不静默中断。
2. 上市公司：优先交易所 / 巨潮 / 公司官网年报；非上市 / 发债企业：优先评级报告、募集说明书、征信报告；缺失科目交叉验证后留空。
3. 将检索到的数值按年度整理，建立 [来源N] 索引；无法获取的科目标记「数据不足」。
4. 同样经 extract_statements.py 或手工整理为含 3 个 period 的输入 JSON。

两条分支最终都产出 compute_metrics.py 可读取的三大报表 JSON；输出「数据获取情况 + 缺项清单 + 来源索引」。

Step 3 — 填写结构化输入并运行计算

• 按 references/data_collection.md 的 JSON 模板，将三大报表科目与明细填入输入文件（如 input.json）。
• 运行计算引擎：

  python scripts/compute_metrics.py --input input.json --output 分析报告.md

• 脚本自动计算全部可计算指标，输出含「公式 / 数值 / 多期趋势 / 行业基准 / 健康标记 / 来源标注」的 Markdown 分析稿；并在每个维度指标表之后附一段自动生成的文字解读（纵向趋势 + 横向行业对比 + 风险归因 + 综合建议）；缺失项标记并在文末汇总。

Step 4 — 复核与补强维度文字解读（结合基准与趋势）

脚本已在每个维度指标表后自动生成一段文字解读（纵向趋势 + 横向行业对比 + 风险归因 + 综合建议）。本步以复核与补强为主，而非从零撰写：

• 核对脚本自动生成的行业基准对比是否契合企业实际细分行业（通用制造业阈值仅作初筛，必要时按行业调整阈值后再重算）。
• 对风险归因与综合建议做专业校准：补充明细证据（账龄恶化、存货跌价、担保代偿案例等），将「数据不足」项替换为真实判读。
• 逐项确认口径：
• 营运能力：周转快慢与行业对比、营业周期长短。
• 偿债能力：短长期偿债安全边际、有息负债规模与结构。
• 盈利能力：盈利水平、股东/资产回报、成长性。
• 现金流：「利润含金量」（经营现金流/净利润）、自由现金流正负、现金流与投融资匹配性。
• 资产结构：资产配置偏轻/重、资产质量（账龄、存货跌价）、长期投资贡献。
• 负债结构：短债压力、银行借款依赖、对外担保与或有负债风险敞口。
• 每项结论须绑定 [来源N]；发现数据矛盾或缺项明确记录。

Step 5 — 生成结构化报告（双格式）

1. 以脚本产出的 Markdown 为主稿，按 references/report_template.md 补齐六大维度解读、综合结论、风险事项、局限声明与来源索引。
2. 可选转 Word/PDF：html-to-docx skill 转 .docx，再 libreoffice 转 .pdf；文件命名 [企业简称]_财务分析报告_[日期].md/.docx/.pdf。
3. 文末标注「本报告基于所提供材料及公开信息，不构成投资/授信决策的唯一依据」。

Step 6 — 复核与交付

• 复核：指标计算口径是否正确、趋势方向是否识别、缺项是否标注、来源是否齐备、健康标记是否与基准自洽。
• 交付：Markdown 主稿；如转格式另附 docx/pdf；可应要求转为表格看板。
• 主动询问用户是否需补充材料重算（问答式补全），或局部修改。

输出原则

• 口径统一：六大维度与 30 项指标固定，便于横向比较与历史追踪。
• 可复算：所有指标均由 compute_metrics.py 从原始科目计算，过程透明、可复核。
• 基准锚定：每项指标附行业经验阈值，快速定位异常（非绝对标准，须结合行业）。
• 多期对比：强制近 3 期趋势，识别方向性变化。
• 缺项透明：未获取数据显式标注并汇总，不得默认可控。
• 结论前置：综合结论与重大风险事项放在显眼位置。
• 建议可操作：风险提示须具体到监控指标或缓释手段，避免空泛。
• 来源可溯：每项数据标 [来源N]，文末附来源索引。

Resources

references/

• references/quickstart_guide.md — 快速入门指南（v1.3.1 新增）：端到端使用示例，从数据准备 → 脚本运行 → 报告产出的完整 walkthrough，含真实 JSON 输入示例和输出预览。首次使用建议先读此文件。
• references/faq.md — 常见问题解答（v1.3.1 新增）：按数据采集、脚本使用、指标计算、行业基准、报告输出、容错与异常处理六大类组织的高频问题与解答，遇到问题先查此文件。
• references/financial_metrics.md — 六大维度 30 项指标的完整公式、取数字段、行业基准与判读口径。
• references/data_collection.md — 数据采集策略、JSON 输入模板、字段别名映射、来源权威性分级。
• references/industry_benchmarks.md — 细分行业基准数据集（12 行业典型均值，含白酒/食品饮料/医药/化工/金融等），横向对比与风险判读的依据；含行业映射、未匹配提示、扩展与校准说明。
• references/report_template.md — 完整报告输出结构与章节模板。

scripts/

• scripts/compute_metrics.py — 无第三方依赖的计算引擎：读取三大报表 JSON，计算全部指标，输出含公式/趋势/基准/健康标记的 Markdown 分析报告；缺失项与明细型指标（账龄/存货/担保/或有负债）提供结构化模板。
• scripts/extract_statements.py — 数据获取辅助：将审计报告 / 财报抽取出的纯文本按规范科目名 + 别名匹配并抓取数值，支持单位换算（元/千元/万元→亿元），输出草稿 JSON 并提示匹配缺项。

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