财务风险分析系统详细设计与实施方案

依据《财务风险分析系统需求文档（0924）》编制。本页是多智能体财务分析系统 PoC 的详细设计与实施方案——先跑通"数据层归集 → 规则判定 → 议题聚合 → 评分分档 → 图表与判读生成 → 结论文案生成 → 质量检查"七环节全链路，为行内落地探路。需求口径详见10 财务风险分析章。

一、定位与范围

目标：交付一个可运行的 PoC——样本公司数据 + 种子规则集 + 真实 LLM 调用，验证多智能体协作架构、判定可复算性、五条硬约束的可行性。不受行内技术栈约束，但选型与行内《综合智慧信贷 AI 架构方案》同构，验证结论可直接迁移。

PoC 要验证的四个核心命题：

1. 判定、聚合、评分全部由代码计算，每条结论可追溯到实测数值、阈值档位与规则编号；
2. LLM 只承担叙述与判读（判读三段、六项结论文案、核查清单），在五条硬约束下输出稳定 JSON；
3. 人工改判 → 档位即时刷新 →「大模型重算」→ 文案重写，这条核心交互链闭环；
4. 八条一票否决触发时评级被覆盖为「不建议准入」，且不停止其余规则执行。

明确不做（落地阶段再补）：信贷系统 SSO 与带参跳转、结论回写审批单（0924 待对齐点⑨在 PoC 中搁置，改为页面展示 + markdown/JSON 导出）、企查查接口、影像平台 OCR。外部工商舆情在数据层保留命名空间、以 mock 数据注入，未接入时如实显示「未接入」，不得显示为「未触发」。

二、总体架构

四层：评审前端（Vue3）、FastAPI 确定性服务层、LangGraph 多智能体层、数据与模型接入层。核心原则一句话：确定性计算走代码、Agent 不承担口径决策、LLM 只做叙述与判读并受硬约束。

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关键设计决策（逐项经评审确认）：

三、分析流水线与重算回路

七环节中前四环（归集、判定、聚合、评分）与图表数据全部是确定性代码；后三环（判读、结论、质检）由 LLM Agent 承担，编排 Agent 负责调度。人工改判从评审复核泳道回流：改判保存 → 确定性结果即时重算 → 点「大模型重算」→ 判读与文案重写（只重写文案，不改档位）。

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八条否决闸在评分后并行判定：触发即在结果上打覆盖位（结论变为「不建议准入」），但流水线继续走完——评审仍需要完整的判定明细；人工推翻必须填理由并留痕。

四、数据层设计

七个命名空间落为独立取数接口，规则只能从这里取数、不允许写死数字：

两家样本公司（5 年年度序列 + 附注 + 分季度 + 母公司报表 + 舆情 + 所在行业均值）：

• 健康厂：数据干净、少数触发、图少议题少——验证通过路径、低风险分档、「未披露」中性显示；
• 藏雷集团：预埋非标审计意见（一票否决）、存贷双高（F03 存贷利差）、应收与收入剪刀差（F21）、其他应收款长账龄占比（F09）、净现比持续低于 0.5（F38）、四季度利润塌陷（F19）——验证否决覆盖、图多议题多、退回重写路径。

五、规则库与判定引擎

17 字段结构全量落地（编号、风险域、检查项、计算口径、阈值、判定、实测依据、优先级、实测标题等），种子集构成策略：

1. A.01–A.38 图规格反推：38 张图点名的约 150 个 U-XXXX 规则优先编入，阈值直接取图规格（如现金短债比黄 1 / 红 0.5、有息负债率黄 40% / 红 60%、应收剪刀差黄 5pp / 红 20pp）；
2. 勾稽恒等式：资产＝负债＋权益等（IDENT，1% 容差）；近似勾稽如「销售收现 ≈ 营业收入×(1+增值税率)」（偏离 10pp 判关注、20pp 判重点关注；跳变 15pp/30pp；仅两期数据只判偏离）；
3. 八条否决：自动三条（货币资金五类反常、非标审计意见、现金流肖像排除型）+ 待确认三条（立待办）+ 未接入两条（如实显示）；
4. 行业比较 10 条：5 条有兜底（无可比样本退自身近三年均值、至少三期），5 条无兜底缺数判「数据不足」。

覆盖约束：10 个风险域每域 ≥5 条、代表事实域每域 ≥2 条、RATIO/IDENT/STATE/COUNT/NOSCORE 五形态齐备、P0/P1/P2 三级齐备。

判定引擎：自建受限表达式语言——只允许白名单函数（prev 取上期、yoy 同比、share 占比、ratio 比值、streak 连续期数、avg3y 近三年均值、industry 行业均值等），编译为 AST 解释执行，不能调用任意代码。每条规则输出：判定（重点关注/关注/通过/数据不足/不适用）+ 实测依据（算式与科目金额，可对上计算口径）。四层筛选（适用对象、数据可得性、业务前置、规则类型）在执行前收窄规则集，不适用条目不计分母、不占清单。

六、议题聚合与评分

• 议题聚合：按 44 事实域（种子集覆盖约 15 个代表域）聚合，同域触发规则合并为一个议题，议题卡标明「本议题同时触发 N 条规则，已合并计为 1 项」。严重度取组内最重判定；优先级取实际判了重点关注的那条规则的优先级（不取全组最高，防止 P1 重判从 P0 轻判借权重）。
• 评分三轴取中位数：重大问题数（必查项重点关注议题数）、问题密度（触发议题占已判定规则比例）、加权分（重点关注 P0=6/P1=3/P2=1；关注 P0=2/P1=1/P2=0.4）。三轴中位数映射极高/高/中/低四档。
• 否决覆盖：八条否决独立判定位，优先级高于评分，触发即结论覆盖为「不建议准入」。

七、图表体系

38 条图表定义全部落为数据驱动 spec（事实域、图型、序列、序列取数口径、阈值带、读法文本），序列只允许引用数据层命名空间。渲染层：Vue3 + ECharts 封装，折线阈值带用 markArea（黄区/红区，双向阈值都渲染）、阈值线参与纵轴取值范围。

• 出图条件（每次渲染重算）：该事实域至少一条规则判重点关注或关注（按人工复核后状态计）＋ 落在触发最多的维度页（触发数相同取规则数多的，再相同按导航顺序）＋ 至少一条序列取得到非空非零的数；
• 页内排序：按 P0 触发数、重点关注数、关注数依次降序；
• 图下判读三行由程序现算：最新读数与上期对比（有阈值带的加一句相对阈值线位置）、本域触发条数与最重规则（可点击跳转规则库）、规则库通用读法（标「读法」）；
• 8 个无数值序列的事实域（对外担保、关联交易等）不出图；渲染验证选 12–15 张代表图，其余 38 条定义 correctness 由 spec 单测保证。

八、多智能体设计

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五条硬约束：只用给出的事实和数字；人工判定优先于系统原判定；授信六维文案必须与系统档位一致；触发重点关注事项时结论必须是不建议准入；只输出固定字段的 JSON 对象。质检不过由编排退回重写（附违规项），最多三次；仍不过则降级为模板文案并标注「模型生成未通过质检」——禁止带病发布。

LLM 网关：OpenAI 兼容抽象层，RECORD/REPLAY 两种模式——录制模式把 (模型, 提示词哈希) → 响应存入 fixtures；回放模式直接命中缓存，回归测试零 token、结果可复现。温度取低值并使用结构化输出。

九、前端设计

分析任务为长任务（规则数百条 + 多次 LLM 调用），API 以任务 id + SSE 推送进度；前端按环节显示流水线状态。

十、工程结构与实施方案

finrisk/
├── backend/app/
│   ├── models/       # SQLModel：公司/事实/派生/分季/母公司/外部/行业均值/规则/判定/议题/留痕
│   ├── datalayer/    # 七命名空间取数接口（唯一取数通道）
│   ├── rules/        # 规则库加载、四层筛选
│   ├── engine/       # 表达式语言（白名单函数 + AST）、五形态判定、双容差
│   ├── aggregate/    # 议题聚合、三轴评分、八条否决
│   ├── charts/       # 38 图 spec、出图条件、图下判读三行
│   ├── agents/       # orchestrator / readers / writer / qc（LangGraph）
│   ├── llm/          # OpenAI 兼容网关、录制回放
│   └── api/          # FastAPI 路由 + SSE
├── backend/data/     # 种子规则库（YAML，数据驱动可增量）
├── backend/fixtures/ # LLM 录制回放
├── backend/tests/    # 判定引擎与聚合的黄金用例
├── frontend/         # Vue3 + Vite + TS + ECharts
└── samples/          # 两家样本公司数据（健康厂 / 藏雷集团）

里程碑：

验收标准（对应四个核心命题）：①任一条判定点开可见实测数值、阈值档位、规则编号；②结论 JSON 通过 Schema 与质检三道校验，六项文案与档位一致率 100%；③人工改判保存后档位与评级即时刷新，「大模型重算」只改文案不改档位；④藏雷集团评级被否决覆盖为「不建议准入」且判定明细完整。

风险与对策：LLM 输出 JSON 不稳定 → 结构化输出 + 三次重试 + 模板降级；图规格反推的规则口径与行内真实规则库有偏差 → 种子集逐条标注来源（图规格/需求原文），真实规则库到位后按 17 字段导入替换；两家样本覆盖不了中间态分档 → 数据 schema 支持随时增补第三家公司。

十一、术语表