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fin-reg-calc

以Python命令行脚本fin_reg_calc.py实现金融/持牌机构AI合规校验：按投资者画像与产品风险等级做适当性匹配，并检查大额资金流动的反洗钱上报阈值，输出JSON格式合规判定与风险评分；文档另描述合规报告生成与审计日志记录流程。

zhaoxinghua09-cell
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热度 61.74
最近更新 2026-10-17 07:30:47
分类：安全依赖：代码执行应用场景：财务 / 法律文档 / 报告撰写

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent，它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill： npx secure-skills-cli add fin-reg-calc
Metadata
name
fin-reg-calc
description
fin-reg-calc — LGD 三律在金融 / 持牌机构 AI（投顾·风控·反洗钱）域的纵深合规工具（零依赖）：投资者适当性匹配 + 大额上报阈值校验，对 AI 系统/数据做可执行合规校验。 适用场景：当需要金融AI合规计算能力时使用本技能；触发词：fin-reg-calc。
slug
fin-reg-calc
version
1.0.1
display_name
金融AI合规计算
display_name_en
Finance AI Compliance Calculator
agent_created
true
author
诺声(Logos)@SynomosAI
license
MIT
license_scope
代码（.py 文件）MIT；本 SKILL.md 与其中理论文本不在 MIT 覆盖范围内（见文末「License & attribution」）
allowed-tools
Read, Glob, Grep, Bash, Write, WebFetch
category
AI 治理
platforms
["windows","macos","linux"]
copyright
SynomosAI
description_zh
fin-reg-calc — LGD 三律在金融 / 持牌机构 AI（投顾·风控·反洗钱）域的纵深合规工具（零依赖）：投资者适当性匹配 + 大额上报阈值校验，对 AI 系统/数据做可执行合规校验。
description_en
LGD three-laws compliance for licensed financial AI (advisory, risk control, AML): investor suitability matching plus large-amount reporting threshold checks (zero-dependency).
classification
{"skillhub":["security-compliance"],"iso_25010":["Security"]}
risk_tier
medium
risk_rationale
门禁批量补丁默认 medium（按默认策略设计为中等风险）：调用 API/读写文件/本地执行，最小权限，密钥走 Secret；若实际涉对外代执行(push/发布/发送/上架)须人工复评，改 high 并走人工批准。
tags
["fin-reg-calc","AI 治理","金融合规","适当性","反洗钱"]
read_when
["AI 投顾系统向用户推荐金融产品前要校验投资者适当性等级匹配","交易风控模块识别大额/异常资金流动时要做反洗钱上报阈值检查","金融机构内审要对 AI 决策模型做 LGD 三律符合性检测","用户说「这个产品能不能卖给这个客户」「大额要不要上报」"]
ai_protocol
true
spec
usk/1.0
interface
{"type":"cli","entry_point":"scripts/fin_reg_calc.py","runtime":"python3","call_pattern":"args"}
input_schema
{"args":{"type":"string","description":"命令行参数透传给主脚本，具体取值见各包 --help","required":false}}
output_schema
{"stdout":{"type":"string","description":"标准输出为 JSON 结果，含逐项检查与总体结论"},"exit_code":{"type":"integer","description":"0=PASS/完成；1=FAIL/有警告或待补强；2=用法或参数错误"}}
capabilities
["cli_tool"]
permissions
{"network":false,"filesystem":false,"subprocess":false}
requirements
{"python_packages":[],"min_python":"3.8"}
changelog
1.0.1: Bilingual rewrite (full EN+ZH, English first), added read_when; 1.0.0: initial upload (USK v3)

凡自治之物 · LGD 治理学 · 创造术家族 ｜ 评测协议：见平台质量门禁规范

English

When to use

  1. Before an AI advisory system recommends financial products to a user, when investor-suitability grade must be matched.
  2. When a trading risk-control module detects large or unusual fund flows, and AML reporting-threshold compliance must be checked.
  3. When internal auditors at a financial institution need a deep LGD three-laws conformance check on an AI decision model.

Usage

  • The main script is fin_reg_calc.py, runnable directly in a Python environment or from the command line.
  • Key parameters: --investor_profile (investor profile JSON) and --product_risk (product risk-grade code).
  • Make sure the local config has loaded the LGD rule set, or let the script read its built-in compliance logic library.

Workflow

  1. Initialize the runtime; confirm the Python version and script execution permissions.
  2. Build the dataset with customer info, product info and transaction amount.
  3. Launch fin_reg_calc.py to run suitability matching and the large-amount reporting-threshold check.
  4. The system outputs the compliance verdict (pass / reject) and the corresponding risk score grade.
  5. Generate a standardized compliance report for front-end display or automatic archiving.
  6. Write the audit log so this check is traceable and meets regulatory requirements.

Evidence & safety statement

  • Evidence: TBD (no evaluation / badge link yet; update here once it is produced)
  • Version: 1.0.1
  • Security: no independent security scan has been performed (TBD); the conclusion is pending and no endorsement is given until it is completed.

中文

何时用

  1. AI 投顾系统在向用户推荐金融产品前，需校验投资者适当性等级是否匹配。
  2. 交易风控模块在识别大额或异常资金流动时，需执行反洗钱上报阈值合规检查。
  3. 金融机构内部审计人员需对 AI 决策模型进行 LGD 三律符合性深度检测。

用法

  • 主要调用脚本为 fin_reg_calc.py，支持通过 Python 环境直接执行或命令行调用。
  • 关键参数说明：--investor_profile (投资者画像数据 JSON)、--product_risk (产品风险等级代码)。
  • 需确保本地配置已加载 LGD 规则集，或直接读取内置合规逻辑库进行运算。

流程

  1. 初始化执行环境，确认 Python 版本及脚本执行权限无误。
  2. 构建包含客户信息、产品信息及交易金额的数据集合。
  3. 启动 fin_reg_calc.py 进行适当性匹配与大额上报阈值校验运算。
  4. 系统输出合规判定结果（通过/拒绝）及对应的风险评分等级。
  5. 生成标准化合规报告供前端显示或自动归档存储。
  6. 完成审计日志记录，确保本次校验操作可追溯并符合监管要求。

证据与安全声明

  • 证据：TBD（暂无评测/徽章链接；产生后在此更新实际链接）
  • 版本：1.0.1
  • 安全：未做独立安全扫描（TBD），结论待补；补全前不作推荐背书。