企业风险画像 (Corporate Risk Profile)

基于恒生聚源 MCP 金融数据库，执行企业风险画像分析流程。

功能范围

查询建议

必需输入：企业名称 + 使用场景

有效示例

• "为宁德时代做企业风险画像，用于投资尽调"
• "分析 XX 公司的信贷审批风险，用于银行授信"
• "监控隆基绿能的风险变化，用于投后管理"
• "评估 XX 供应商的合作风险，用于供应商准入"

可选参数

• 报告类型：简版/标准版/深度版（默认：标准版）
• 数据截止日期：YYYY-MM-DD（默认当前日期）
• 历史对比：是否需要历史风险趋势对比（默认：近 12 个月）
• 行业对标：是否需要行业风险基准对比（默认：需要）

环境配置

⚠️ 首次使用前必须完成配置！

> 📖 详细配置指南：见 references/setup-guide.md

核心工作流程

流程 1：数据收集（阶段一）

目标：不判断、不分析，只收集。把所有能拿到的原始数据攒到结构化文件里。

数据内容：

> 📖数据收集完整工作流：严格遵循 references/mcp-tools-reference.md

流程 2：风险分析与评分（阶段二）

六维度风险分析框架：

综合风险评分：

综合风险得分 = 财务风险×30% + 经营风险×25% + 法律风险×20% + 舆情风险×10% + 信用水平×15%

风险等级映射：

> 📖风险分析完整方法论：严格遵循 references/risk-analysis-methodology.md

资源清单

jy-corporate-risk-profile/
├── SKILL.md                    # 主文件
├── scripts/                    # 脚本目录
│   ├── md2pdf.py              # MD 转 HTML/PDF 转换器
│   └── risk_radar.py          # 雷达图生成器
├── references/                 # 详细文档目录
│   ├── setup-guide.md         # 配置指南
│   ├── mcp-tools-reference.md # MCP 工具调用参考
│   ├── risk-analysis-methodology.md # 风险分析方法论
│   └── report-template.md     # 报告模板
└── reports/                    # 输出目录（首次运行时自动创建）

限制与规范

数据溯源规则

⚠️ 报告中涉及到 gildata API 时，data source 需精确到 具体的 API，同时 data provider 统一写为 恒生聚源 MCP。

角标使用规范（⚠️ 严格遵循）

在引文处增加角标，同时将所有的数据溯源统一放到输出文本末尾的 数据溯源 模块。

示例：

**财务风险指标**:
- 资产负债率：65% (2025-Q3) [1]
- 流动比率：1.2 (2025-Q3) [1]

**风险判断**:
- 偿债能力处于行业中下水平 (无角标，分析结论)

**严禁**：❌ 为未获取数据标注角标（数据造假） | ❌ 角标与表格不匹配

### 输出格式

- 语言：简体中文（除专有名词外）
- 格式：**必须同时生成 MD、HTML、PDF 三种格式**
  - MD：**直接生成 Markdown 文件**（遵循 `references/report-template.md` 结构）
  - HTML：由 `md2pdf.py` 自动转换生成（中间文件）
  - PDF：**必须调用** `python scripts\md2pdf.py` 生成（最终交付格式）
- 路径：`reports/[YYYY-MM-DD]_企业风险画像_[企业名称].{md,html,pdf}`

### 报告生成流程

1. **数据收集**：通过 MCP 工具调用获取真实数据。每调用一个 API，立即记录到"数据溯源临时表"（ **数据收集完整工作流**：严格遵循 [references/mcp-tools-reference.md](references/mcp-tools-reference.md)）
2. **风险分析与评分**：（ **风险分析完整工作流**：严格遵循 [references/risk-analysis-methodology.md](references/risk-analysis-methodology.md)）
3. **生成雷达图**：调用 `python scripts/risk_radar.py` 生成企业风险雷达图，保存至 `reports/` 目录
4. **生成 MD初稿**：编写 markdown 报告

   - （1）保存路径：`reports/[YYYY-MM-DD]_企业风险画像_[企业名称].md`。
   - （2）数据溯源（⚠️关键）：拉取记忆中的 **数据溯源正式表** 。
   - （3）数据角标（⚠️关键）：写每个数据时，**立即**从 **数据溯源正式表** 查找对应角标并标注（ **生成报告模板 & 免责声明（固定文本）**：**必须严格遵循** [references/report-template.md](references/report-template.md) 里的结构和引导）
   - （4）雷达图生成（⚠️关键）：在 **### 综合风险画像** 章节嵌入雷达图 iframe，src 填入 **流程3** 生成的雷达图文件名
   	- 示例：`<iframe src="laofengxiang_radar_offline.html" width="100%" height="650px" frameborder="0" style="border-radius: 8px; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);"></iframe>`

5. **MD 复核**（⚠️必须执行）。阅读 **刚刚生成的 MD 文件** 的内容，依次检查下面的 8 个分项（每检查完 1 个分项，立刻实施编辑修改）：
   - （1）检查文末的 **数据溯源正式表**，是否包含了、是否整合了 **数据溯源临时表** 的所有信息。
   - （2）检查正文中所有"**非衍生的** 数值"的位置，依据文末 **刚刚检查 / 修正过** 的 **数据溯源正式表**，**填写 & 补充 & 修正** 正文中的角标。
   - （3）检查正文前面的摘要内容，是否与文末的结论存在矛盾？若前后不一致，那么以结论的内容为准，对摘要的内容进行修正。
   - （4）检查 MD 文档的语法，是否存在 markdown 格式错误的章节？如有需要，将错误的段落重新生成。
   - （5）检查 MD 文档的各章节小标题，是否存在 **标题与企业不适配的** 冗余章节？如有需要，删除冗余章节。
   - （6）检查 MD 文档的章节结构，是否存在章节序号错乱的情况？（Eg. 章节序号重复 / 章节序号跳跃）如有需要，修正章节序号。
   - （7）通读 MD 的全文，在文末的 **综合风险画像** 章节，增加生成一段短评（以 **第三人称** ）。（这段短评的深意是，探究有什么 **之前你没想到 / 没看到的信息**。Your professional, perspicacious and penetrating insights will be included here.）
   - （8）✅ **复核完成标志**：在文件中添加 `<!-- MD 复核完成：YYYY-mm-dd HH:MM -->` 注释。没有复核标记，不得执行流程 6
6. **转换 HTML/PDF**：运行 `python scripts\md2pdf.py reports\[文件名].md`
   - ✅ HTML：成功生成，包含雷达图 iframe
   - ⚠️ PDF：可能失败（浏览器打印限制），建议以 HTML 为主要交付格式
7. **验证**：检查 HTML 文件是否包含雷达图 iframe，文件大小>100KB

### 注意事项
1. **学术诚信**：数据来源必须如实标注，严禁杜撰数据
2. **中立立场**：分析过程保持客观，避免倾向性语言
3. **透明度**：关键假设和判断依据必须披露
4. **免责声明**：固定文本，必须完整包含，不可修改