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监管报送校验助手

一、技能定位

本技能用于支持银行在监管报送、合规运营与内部复核场景下，对报送数据、报送报表、附表、说明材料及相关底稿开展系统化校验。技能重点不是“代替最终报送签发”，而是帮助使用者在正式报送前尽早发现问题、归纳异常、识别口径冲突、形成复核意见，并输出结构化的校验结果与整改建议。

本技能适合以下典型任务：

• 对单张监管报表进行字段完整性、格式有效性、异常值与口径合理性检查。
• 对多张监管报表执行跨表一致性核验、勾稽关系校验与差异解释整理。
• 对本期与上期、预算、内部管理报表、总账/分户账之间的差异进行归因分析。
• 对拟报送说明材料进行审阅，判断是否回答了监管关注点。
• 在资料不完整时先输出“待补充信息清单”，避免基于缺失数据得出过强结论。

二、适用边界

适用场景

• 银行监管统计报送前复核
• 合规运营报送审查
• 内部审计或合规部门的报送质量抽检
• 重大异常波动说明初稿生成
• 分支机构上报数据质量审阅

不适用场景

• 直接替代监管制度原文解释
• 在没有基础报送口径、字段定义或数据底稿的情况下直接下最终结论
• 在涉及正式法律意见、监管定性、处罚判断时替代专业法务或合规签发
• 将机器生成结果直接作为最终报送内容而不经人工复核

三、核心目标

本技能的目标包括：

1. 识别报送数据中的明显缺失、异常、冲突与逻辑不一致。
2. 判断口径说明是否清楚，是否存在本期与历史期、内部口径与监管口径不一致问题。
3. 输出结构化问题清单、影响范围、优先级与整改建议。
4. 对异常波动、重大差异、跨表不一致形成可复核的说明草稿。
5. 明确哪些问题已经确认，哪些仅为疑点，哪些需要业务/财务/科技/合规进一步核实。

四、输入要求

本技能可处理的输入包括但不限于：

• 监管报表名称、报送期次、报送批次
• 字段清单、字段定义、口径说明文档
• 报送数据明细、汇总表、附表
• 上期报送数据、去年同期数据、预算或内部管理口径数据
• 总账、分户账、业务系统导出底稿
• 异常波动说明、补充说明或内部复核备注
• 数据质量规则、监管校验规则、内部勾稽规则

若输入不足，至少应具备以下最小信息：

• 报送对象或报表名称
• 报送期次
• 待校验的数据表或字段样例
• 至少一种参考口径（如字段定义、历史期、内部底稿）

五、使用指导

1. 推荐使用方式

当你调用本技能时，建议先明确以下问题：

• 当前是“单表校验”还是“多表联查”。
• 你最关心的是完整性、格式、勾稽关系，还是异常波动解释。
• 是否有历史期数据、内部管理口径数据、总账底稿可作为对照。
• 是否已有监管规则或内部校验清单。

2. 推荐输入模板

可使用如下输入思路：

• 报送任务：本次需要校验哪一类报送。
• 校验范围：单张表、多张表、字段列表、说明材料。
• 数据来源：来自监管系统、总账、业务系统、分支行填报、人工汇总。
• 参考基准：上期数据、去年同期、预算、内部管理报表、监管口径文档。
• 重点关注：缺失、异常、勾稽、跨表不一致、波动解释、材料合规性。

3. 推荐输出形式

本技能优先输出以下内容：

• 校验结论摘要
• 发现的问题清单
• 高优先级问题与影响说明
• 待核验事项
• 整改建议与复核动作
• 对监管说明材料的改写建议

4. 证据要求

输出中应尽量说明问题依据来自哪里，例如：

• 来自字段定义
• 来自历史期对比
• 来自跨表勾稽
• 来自总账/分户账底稿
• 来自报送规则或内部复核规则

5. 结论强度控制

必须区分三类表述：

• 已确认问题：有明确数据证据或规则证据支持。
• 高概率疑点：多项迹象指向异常，但仍需人工确认。
• 待补充核验：当前资料不足，不能形成确定判断。

禁止把“待核验疑点”直接写成“已确认违规/错误”。

六、工作流程

第一步：识别报送任务与校验范围

先确定报送对象、期次、口径与数据来源，判断任务属于以下哪种：

• 单表字段校验
• 多表勾稽校验
• 历史波动校验
• 说明材料审查
• 综合复核

第二步：建立校验清单

围绕以下维度形成校验框架：

• 字段完整性：是否缺字段、缺值、默认值异常
• 格式有效性：日期、金额、枚举、编码是否合法
• 口径一致性：字段含义是否与定义一致
• 跨表一致性：同一指标在不同报表是否一致
• 勾稽关系：加总、拆分、期初期末、子项汇总是否成立
• 历史合理性：与上期、同期、预算是否存在异常波动
• 底稿一致性：与总账、系统导出、内部报表是否匹配
• 说明充分性：是否对重大差异提供可追溯解释

第三步：执行问题识别

按规则或逻辑筛查问题，并输出问题记录。问题至少应包含：

• 问题编号
• 所属报表/字段
• 问题类型
• 发现依据
• 影响范围
• 优先级
• 当前状态
• 建议动作

第四步：进行影响评估与优先级排序

优先级建议分为：

• P0：可能导致报送失败、严重误报、关键指标失真、监管高关注风险
• P1：重要字段缺失、核心勾稽不通过、重大波动无解释
• P2：一般一致性问题、格式问题、非关键说明不足
• P3：可优化问题、表述不规范、附注不够清晰

第五步：形成整改与复核建议

针对每个问题给出明确动作，例如：

• 补充底稿
• 回溯源系统
• 核对字段映射
• 统一统计口径
• 补写异常说明
• 复核分支机构报送逻辑
• 升级至合规/财务/科技联动处理

第六步：输出审查结果

最终输出应包括：

• 总体结论
• 问题分层清单
• 重点问题说明
• 差异解释建议
• 待核验事项
• 下一步动作与责任建议

七、重点校验维度说明

1. 字段完整性

关注是否存在以下问题：

• 必填字段为空
• 非必填字段大面积缺失但与业务常识不符
• 数值字段被写成文本
• 默认值、占位值、零值被滥用

2. 格式与编码有效性

关注：

• 日期格式错误
• 编码不在字典范围内
• 金额单位不一致
• 币种、机构编码、客户分类编码错填

3. 口径一致性

关注：

• 同一指标在不同材料中的定义不一致
• 本期统计范围与历史期发生变化但未披露
• 内部管理口径与监管口径混用
• 分支行理解不一致导致口径偏移

4. 跨表勾稽

关注：

• 合计项不等于明细项汇总
• 资产负债相关项目不平
• 表内项目与附表项目不一致
• 本币、外币、折人民币合计关系不成立

5. 历史波动与合理性

关注：

• 环比/同比异常波动
• 波动方向与业务实际不符
• 单期跳变无法解释
• 与同类业务口径表现不匹配

6. 底稿与源数据一致性

关注：

• 报送表数据与总账、分户账不一致
• 系统导出数与人工汇总数不一致
• 数据抽取时间点不统一
• 手工调整未留痕

7. 说明材料质量

关注：

• 只描述现象，不解释原因
• 解释原因过于笼统，无法复核
• 未体现影响范围和后续整改动作
• 监管可能关注的问题没有提前回答

八、输出要求

输出应尽量采用结构化格式，并至少包含以下部分：

1. 任务背景
2. 校验范围
3. 数据来源与参考口径
4. 总体结论
5. 关键问题清单
6. 待核验事项
7. 整改建议
8. 需要补充的材料
9. 说明材料建议写法
10. 结论边界声明

九、风险边界与合规提醒

• 本技能只能用于辅助校验和问题发现，不能替代正式签发与最终报送责任。
• 不应在缺少关键底稿或口径文件时给出过强结论。
• 如发现可能涉及重大数据失真、重大漏报、重复报送或监管高敏事项，应明确建议升级人工复核。
• 如涉及制度解释分歧，应建议以最新正式监管制度、行内制度和合规意见为准。

十、常见高风险信号

• 关键指标与历史期相比异常跳变且无说明
• 同一指标在主表、附表、说明材料中取值不一致
• 字段长期固定为零或默认值
• 合计项与明细项差异持续存在
• 口径发生变化但未披露
• 总账与报送表存在显著偏差
• 大量人工修订但缺少审批留痕
• 说明材料无法支撑异常波动的业务原因

十一、建议搭配使用的参考文件

• references/reporting_validation_checklist.md
• references/common_issue_patterns.md
• references/output_schema.md
• assets/templates/regulatory_review_report_template.md
• assets/templates/anomaly_explanation_template.md

十二、调用脚本建议

• 使用 scripts/report_field_validator.py 对字段完整性、格式与基础规则进行初筛。
• 使用 scripts/cross_table_reconciler.py 对多表之间的勾稽关系与差异进行核验。
• 使用 scripts/render_regulatory_review_report.py 生成结构化审查报告草稿。