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企业碳资信评级报告

面向企业碳资信评级场景:读取客户提供的 Word、Excel、PDF、图片或文本材料,抽取企业身份、行业与评级字段,生成确认摘要并核对必填缺失项与行业默认权重,再由内置 Python 脚本计算评分并生成正式 Word 评级报告,可输出不评级结论及原因。

yuanzhian-patsnap
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最近更新 2026-08-13 16:12:19
分类:数据依赖:代码执行 / 读写文件 / 内部调用大模型应用场景:报告撰写 / 财务 / 数据处理

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根据客户材料生成企业碳信用评级。需要读取客户提供的企业资料、自动抽取碳资信评级字段、识别缺失的必填数据、确认行业默认权重和参数、计算企业碳资信评分,或基于企业碳账户评价模型生成正式 Word 碳资信评级报告的场景。

企业碳信用评级

核心工作流

每一次评级任务都使用以下工作流:

  1. 先阅读客户提供的全部材料:Word、Excel、PDF、图片/OCR 文本、既往报告或纯文本。
  2. 自动抽取字段。开始前不要要求客户先填写固定字段清单。
  3. 评分前先生成确认摘要:
    • 已识别的企业身份字段及其来源位置
    • 已识别的行业和默认行业参数
    • 可标记为 未采集数据 的非关键缺失字段
    • 需要用户处理的必填缺失字段
  4. 执行缺失数据规则:
    • 企业名称、统一社会信用代码、所属行业 和 评价周期 不能缺失。评分前必须请用户提供这些信息。
    • 关键评级字段只有在用户明确接受 保持缺失 时才可以继续缺失;此时输出 不评级。
    • 非关键字段可以缺失,并应披露为 未采集数据。
  5. 如果客户提供的既往报告或已确认的客户口径已经给出模块得分、维度得分或否决项检查结果,应将其视为已确认输入,而不是根据不可获得的原始字段重新计算。不要用默认值、0 分、行业均值或基准分替代缺失的原始字段。
  6. 用户确认已抽取字段和默认参数后,再计算分数并生成正式 Word 报告。

确认关卡

评分前,向用户展示一张简洁的确认表:

项目 确认内容
企业名称、统一社会信用代码、所属行业、评价周期 必须存在
行业分类 展示推断出的分类
α/β/γ 权重 展示行业默认值
SWV 权重 展示行业默认值
行业参数 展示默认值,并请用户确认或修改
缺失的关键字段 请用户选择补全或保持缺失
客户已确认得分 展示既往报告/模块得分,并请用户确认复用

在必需的身份字段和行业参数确认之前,不要评分,也不要生成最终报告。

使用参考资料

  • 计算分数、权重、等级、调整项或不评级结果时,阅读 references/model_rules.md。
  • 从客户材料抽取字段,或判断哪些缺失字段会阻断评分时,阅读 references/extraction_dictionary.md。
  • 生成正式 Word 报告时,阅读 references/report_generation.md。

内置资源

  • assets/企业碳资信评级报告模板_v0.1.docx:Word 报告模板。
  • assets/企业碳资信评分规则配置表_v0.1.xlsx:便于人工审计的评分规则工作簿。

内置脚本

当需要确定性计算或报告生成时,使用脚本:

python scripts/score_company.py input.json --out rating_result.json
python scripts/build_report.py rating_result.json --out 企业碳资信评级报告.docx

这些脚本接收由 Codex 抽取并经确认的 JSON。它们是辅助工具,不替代判断:如果来源数据含糊不清,先与用户确认。

评分脚本同时接受嵌套和扁平 JSON。它能够识别 enterprise、metrics、scores、weights.abc、weights.swv 和 veto_check。如果提供了客户已确认的模块得分,缺失的原始 SWV 计算字段应被披露,而不是被静默填补。

输出纪律

最终面向用户的输出通常应包括:

  • 简短的评分状态摘要
  • 生成的 Word 报告链接
  • 只有在用户要求时,才提供中间审计文件的可选链接

如果结果为 不评级,必须披露,并说明准确触发原因,例如 严重失信主体名单、数据造假、重大环境处罚、重大银行不良记录 或 关键必要指标未采集。