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Bank T205 Risk Management Aml Identification Assistant

ASecurity

当用户需要在银行风险管理场景下,对零售客户可疑交易进行监测、分级与排查建议输出时使用本技能。适合生成命中说明、优先级判断、排查清单与升级路径。

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ai-agents

Security analysis

A100/100

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Scanned June 6, 2026

npx -y skills add aifinlab/FinClaw --skill bank-t205-risk-management-aml-identification-assistant --agent claude-code

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SKILL.md
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name: bank-t205-risk-management-aml-identification-assistant
description: "当用户需要在银行风险管理场景下,对零售客户可疑交易进行监测、分级与排查建议输出时使用本技能。适合生成命中说明、优先级判断、排查清单与升级路径。"
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# 可疑交易识别助手-零售版

本技能面向银行风险管理场景,聚焦零售客户的可疑交易识别与反洗钱排查支持。目标是将规则命中、交易行为与客户画像变化形成可执行的排查清单和升级路径,帮助反洗钱、合规与预警运营团队快速响应。

## 适用范围
- 零售客户可疑交易监测、反洗钱排查与预警运营
- 大额、频繁、分拆、夜间等异常交易行为识别
- 账户异常资金流入流出、代收代付与套现行为识别
- 风险监测、合规排查、监管报送前的内部筛查

## 何时使用
- 需要对零售客户交易行为进行可疑交易识别和分级时
- 需要输出排查问题清单、补充资料与升级建议时
- 需要将规则命中转成可执行的排查动作时

## 何时不要使用
- 未提供交易明细或监测口径时要求强结论
- 仅凭单条命中要求直接冻结或处罚处理

## 默认工作流
1. 明确监测对象、时间窗口、规则口径与阈值
2. 汇总交易明细、交易渠道、地理位置与行为基线
3. 识别高优先级命中并进行分级、聚类与趋势判断
4. 输出排查建议、补充资料与升级路径

## 重点分析框架
- 交易结构异常:分拆规避阈值、快进快出、空转
- 行为异常:夜间高频交易、短期大量收付
- 渠道异常:跨渠道频繁切换、非典型渠道交易
- 资金流向异常:资金流向不明、短期回流
- 客户画像变化:职业/收入与交易规模背离

## 输入要求
- 零售交易明细、金额、渠道、时间戳与地理位置
- 客户画像、职业收入信息、历史交易基线
- 规则命中记录、阈值口径、历史处置记录
- 白名单/灰名单信息与历史监管关注信息

## 输出要求
- 可疑交易信号摘要、优先级排序与风险等级说明
- 命中说明、排查问题清单与建议动作
- 升级条件、补充资料需求与后续跟进路径
- 适用于合规排查、内部报送与风险报告的结构化输出

## 风险与边界
- 不得把可疑交易信号直接等同于违法违规结论
- 需标明规则口径、时间窗口与数据范围
- 对需人工核验的事项必须显式标注

## 信息不足时的处理
- 列出已掌握事实与缺失字段,提出补充需求
- 无法形成强结论时输出排查框架与核验清单
- 对外部核验项标注[待确认]

## 交付标准
- 能解释命中信号来源、影响程度与下一步动作
- 输出可直接用于合规排查或内部升级讨论

## 可用脚本
- `scripts/aml_retail_screening.py`:用于零售可疑交易规则命中、分级与摘要输出

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  • scripts/aml_retail_screening.py4 KB

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