分析上市公司财务，识别21项欺诈风险指标并给出严重程度评级，同时交叉验证会计异常和治理问题。
Financial Risk Scanner.
功能概述
Financial Risk Scanner.是一项面向实际任务的技能，主要用于Scan上市公司使用图沙尔数据API对潜在欺诈信号和会计异常情况的财务报表.；Scan Scan Company exployments asignments.；
核心要点
- QQSick Start.Workflow.Fatch Financial Data: retrieved。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；
结果检查与注意事项
涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
财务风险扫描器
利用 Tushare 数据 API 扫描上市公司财务报表，识别潜在的财务舞弊信号与会计异常。
快速开始
python3 scripts/analyze_company.py
示例：
python3 scripts/analyze_company.py 000001.SZ
工作流程
- 获取财务数据：通过 Tushare 获取 10 年以上的年度财务报表（资产负债表、利润表、现金流量表）
- 计算风险指标：计算 21 项风险指标，并进行历史趋势分析
- 交叉验证：当检测到异常时，核查公司公告以寻找佐证依据
- 生成报告：输出结构化风险评估报告，包含严重程度评级与改进建议
风险指标
| 类别 | 指标 | 识别标准 |
|---|---|---|
| 资产真实性 | 现金-债务悖论 | 现金占比 > 总资产的 15% 且带息债务占比 > 总资产的 30% |
| 应收账款异常 | 应收账款增长率 ≫ 营业收入增长率 | |
| 存货异常 | 存货增长率 ≫ 营业成本（COGS）增长率 | |
| 预付款项激增 | 预付款项占比 > 总资产的 5%，且缺乏合理商业理由 | |
| 其他应收款过高 | 其他应收款 > 净资产的 5% | |
| 在建工程停滞 | 在建工程长期未完工或规模过大 | |
| 盈利质量 | 现金流-利润背离 | 高净利润但经营活动现金流为负（持续 3 年及以上） |
| 毛利率异常 | 毛利率显著高于同业，或持续攀升 | |
| 销售费用异常 | 销售费用率显著低于同业水平 | |
| 非经常性损益异常 | 非经常性损益占净利润比例 > 30% | |
| 资产减值洗澡 | 一次性大额资产减值计提 | |
| 关联方交易 | 关联方交易占比过高 | 关联方采购/销售金额占比 > 30% |
| 关联方资金往来异常 | 其他应收款/应付账款中关联方款项占比较高 | |
| 关联方担保异常 | 对外担保余额 > 净资产的 50% | |
| 资本结构 | 商誉过高 | 商誉 > 净资产的 30% |
| 资产负债率过高 | 资产负债率 > 70% 且呈上升趋势 | |
| 短期流动性紧张 | 短期借款 / 现金余额 > 3 倍 | |
| 长短债双高 | 短期与长期债务均处于高位，同时现金承压 | |
| 审计与公司治理 | 频繁更换审计机构 | 连续更换会计师事务所 |
| 非标准审计意见 | 审计报告含强调事项段或保留意见 | |
| 高管频繁离职 | CFO 或董事会秘书频繁变动 |
核心指标公式
Cash-Debt Paradox Ratio = (Cash / Total Assets) × (Interest Debt / Total Assets) Cash-Profit Ratio = Operating Cash Flow / Net Profit （阈值：连续 3 年以上 < 0.5） Receivables Growth Ratio = Receivables Growth Rate / Revenue Growth Rate Inventory Turnover Ratio = COGS / Average Inventory Gross Margin = (Revenue - COGS) / Revenue Debt Ratio = Total Liabilities / Total Assets Liquidity Pressure = Short-term Borrowing / Cash Balance
参考文献
详细检测逻辑与阈值设定，请参阅 references/risk_indicators.md。
交叉验证数据源
当检测到异常时，需结合以下来源进行交叉验证：
- 公司公告（通过 Tushare 公告 API 获取）
- 年报中的审计报告
- 监管机构披露文件及处罚通知
- 新闻与媒体报导
输出格式
报告保存至：~/.openclaw/workspace/memory/financial-risk/
报告章节包括：
- 公司概览：基本信息、所属行业、上市日期
- 风险摘要：风险总数、严重程度分布、重点关注项
- 详细分析：各指标的历史趋势图表与解读
- 交叉验证：来自公司公告等渠道的支持性证据
- 建议措施：优先行动项与持续监测要点
严重程度等级
| 等级 | 符号 | 判定标准 |
|---|---|---|
| 严重 | 🔴 | 多个指标同时触发，存在强舞弊信号 |
| 高 | 🟠 | 单个强信号，或 3 个及以上中度信号 |
| 中 | 🟡 | 已识别异常，但需进一步核实 |
| 低 | 🟢 | 轻微关注点，建议定期跟踪 |
环境变量
| 变量 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|
TUSHARE_TOKEN |
✅ 是 | Tushare Pro API Token，用于获取中国 A 股市场数据 |
如何获取 TUSHARE_TOKEN：
- 访问 https://tushare.pro/register 注册账号
- 登录用户中心获取您的 token
- 设置环境变量：
export TUSHARE_TOKEN="your_token_here"
Python 依赖包
| 包名 | 版本要求 | 用途 |
|---|---|---|
tushare |
>=1.2.0 | A 股市场数据 API |
pandas |
>=1.3.0 | 数据处理与分析 |
安装依赖：
pip install tushare pandas
注意事项
- 优先使用年度数据以保障稳定性；季度数据可用于分析近期趋势
- 毛利率与费用分析必须结合行业对比
- 历史背景至关重要：至少需 10 年以上数据以确保趋势显著性
局限性
| 局限性 | 说明 |
|---|---|
| 需 API Token | 获取数据必须提供有效的 Tushare Pro API Token |
| 市场覆盖范围 | 仅支持中国 A 股市场上市公司的分析 |
| 历史数据年限 | 财务数据最多可追溯至近 10 年 |
| 关联方数据 | 关联方交易数据需从年报附注中人工核验 |
| 行业对比数据 | 部分行业可能缺乏足够可比公司数据用于横向分析 |
数据来源
| 来源 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| Tushare Pro API | 主数据源 | 中国 A 股财务数据、行情数据及公司公告 |
来源信息
| 字段 | 值 |
|---|---|
| 作者 | laigen |
| 许可证 | MIT |
| 主页 | https://clawhub.ai/skills/financial-risk-scanner |
| 注册平台 | ClawHub |
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