Large Fund Movement Tracking

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name: large-fund-movement-tracking
description: 追踪大额资金流入流出的来源去向与链路特征，识别资金集中进出、短停转出等关键行为模式
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# 大额资金变动追踪助手

## 1. 业务问题

大额资金的流入流出是银行经营和风控关注的重点。与资金流向分析（fund-flow-analysis）关注整体资金流动结构不同，本技能聚焦于单笔或短期内的大额交易，追踪其具体来源、去向和链路特征，识别资金集中进出、短期停留后转出、多账户中转等行为模式。

核心问题包括：
- 大额资金从何处流入？最终流向何处？
- 是否存在资金短期停留后快速转出的特征？
- 大额资金是否涉及多账户周转或拆分转移？
- 重点客户的大额资金变动是否存在异常链路？

## 2. 适用场景

- 单笔大额交易的来源去向追踪
- 短期内集中大额资金进出的链路分析
- 重点客户大额资金变动跟踪
- 高净值客户资金搬家行为识别
- 对公客户大额资金流转链路梳理
- 大额资金异常行为的初步特征提取

## 3. 输入

| 字段 | 说明 | 是否必需 |
|------|------|----------|
| 分析时段 | 日/周/月/自定义区间 | 是 |
| 分析对象 | 客户/账户/客群/机构 | 是 |
| 大额阈值 | 定义"大额"的金额标准（如50万、100万） | 是 |
| 交易流水数据 | 含交易方向、对手方、金额、时间戳等 | 是 |
| 关联账户信息 | 同名账户、关联人账户等 | 否 |
| 历史基准 | 客户历史交易规模作为对比基线 | 否 |

## 4. 输出

- 大额交易清单与基本特征概览（结论先行）
- 单笔大额交易的来源与去向追踪
- 大额资金链路图谱（资金流转路径）
- 集中进出行为识别（短期多笔大额同向交易）
- 短停转出行为标注（资金停留时间与转出特征）
- 异常链路特征描述与初步判断

## 5. 默认分析维度

- **金额维度**：单笔金额、累计金额、金额占比
- **方向维度**：流入/流出/内部转账
- **来源去向维度**：对手方机构、账户、客户
- **时间维度**：交易时间、资金停留时长、交易间隔
- **链路维度**：资金流转跳数、中间节点、最终去向
- **行为维度**：集中进出、拆分转移、短停转出、循环转账
- **客户维度**：客户等级、历史交易基线、关联账户

## 6. 默认分析框架

1. **总览结论**：先给出大额资金变动的核心发现与关键判断
2. **大额交易筛选**：按阈值筛选大额交易，统计笔数、总额、方向分布
3. **来源追踪**：识别大额流入的主要来源方，分析来源集中度
4. **去向追踪**：识别大额流出的主要去向方，分析去向集中度
5. **链路分析**：绘制资金流转路径，识别多跳链路和关键中间节点
6. **行为特征提取**：识别集中进出、短停转出、拆分转移等模式
7. **基线对比**：与客户历史交易规模对比，标注显著偏离
8. **风险信号标注**：标注需关注的异常行为特征，供后续人工复核

## 7. 安全边界

- 不编造数据；不夸大结论；缺失信息标注"未获取"或"待核实"
- 不替代正式审批、正式风控、正式合规、正式报送、正式处置、正式责任认定、正式管理决策
- 不替代正式技术排障、正式故障定位、正式处置决策、正式责任认定
- 大额资金追踪结果为数据层面的特征描述，不构成可疑交易认定或反洗钱判定
- 链路分析结果仅供业务参考，不替代合规部门的正式调查

## 8. 上游依赖

- `bank-calc-utils`：提供金额汇总、阈值筛选、占比计算等基础计算能力
- `fund-flow-analysis`：提供整体资金流向结构作为大额追踪的上下文背景

## 9. 可联动下游 Skills

- `account-volatility-monitoring`：对大额资金变动涉及的账户进行余额波动监测

## 使用示例

### 示例 1: 基本使用

```python
# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})
```

### 示例 2: 命令行使用

```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```