Finance Analyzer

概述

本技能支持读取并分析 Excel（.xlsx/.xls）和 CSV 格式的财务报表文件。它能识别损益表（Income Statement）、资产负债表（Balance Sheet）和现金流量表（Cash Flow Statement）的结构，提取关键科目，并计算核心财务指标，包括 ROE、ROA、毛利率（gross margin）和净利率（net margin）。

工作流程

步骤 1：确认输入文件

确认用户已提供或引用了包含财务报表的 Excel/CSV 文件。支持的格式如下：

• .xlsx / .xls（Excel 工作簿，可能包含多个工作表）
• .csv（单个工作表）

若用户尚未提供文件，请提示其上传财务报表文件。

步骤 2：安装依赖项

运行分析脚本前，请确保已安装所需的 Python 包：

pip install pandas openpyxl

步骤 3：运行分析脚本

执行内置的分析脚本，解析财务数据并计算各项指标：

python3 {SKILL_DIR}/scripts/analyze_financials.py 

可选参数：

• --sheet — 仅分析指定名称的工作表
• --output — 将结果保存为 JSON 文件

该脚本将自动完成以下操作：

1. 根据工作表名称中的关键词识别报表类型（损益表、资产负债表、现金流量表）
2. 当工作表名称含义模糊时，回退至基于内容的识别方式
3. 通过中英文关键词匹配提取关键财务科目
4. 基于提取的数据计算所有可得的财务指标

步骤 4：解读并呈现结果

脚本运行完成后，需向用户解释生成的 JSON 输出。输出内容包括：

• parsed_data：各类型报表中原始提取的数值
• metrics：计算所得的财务指标，含数值、计算公式及构成要素分解
• warnings：未能找到或计算出的数据项

向用户呈现结果时，请遵循以下规范：

1. 以清晰表格形式展示用户关注的核心指标（通常为 ROE、ROA、毛利率、净利率）
2. 同步显示计算公式与构成要素，便于用户核验数据准确性
3. 明确标出所有警告项——说明哪些指标无法计算及其原因（例如数据缺失）
4. 提供专业解读建议——参考 references/financial_statements_guide.md 中的基准区间与上下文分析方法

示例输出格式如下：

| 指标 | 数值 | 公式 |
|------|------|------|
| ROE（净资产收益率） | 18.5% | 净利润 / 股东权益 × 100% |
| ROA（总资产收益率） | 8.2% | 净利润 / 总资产 × 100% |
| 毛利率 | 35.6% | 毛利润 / 营业收入 × 100% |
| 净利率 | 12.3% | 净利润 / 营业收入 × 100% |

步骤 5：处理边界情况

• 无法识别的工作表名称：若脚本无法判断报表类型，请提示用户使用 --sheet 参数明确指定各工作表对应的报表类型
• 数据缺失：若关键科目未能成功提取，需直接打开文件检查其格式，并据此调整解析策略或指导用户修正输入
• 多期间数据：脚本默认提取最新期间的数据。如用户需要跨期间趋势分析，请手动读取文件并执行相应对比计算
• 金额单位差异：需检查金额单位是否为“元”、“万元”或“百万元”，必要时在解读前进行单位归一化处理

参考材料

有关财务报表结构、指标定义、基准区间及解读方法的详细说明，请参阅 references/financial_statements_guide.md。该文档涵盖以下内容：

• 三类财务报表的结构（中英文对照）
• 核心指标的计算公式与行业基准值
• DuPont 分析框架
• 常见的 Excel 表格格式模式与解析注意事项