技能介绍

为什么要做这个技能

金融风险团队长期面临两个问题：一是风控判断依赖个人经验，新人做信贷组合分析或 VaR 测算时容易漏掉关键假设；二是监管语境不统一，同一个风险问题在 Basel、IFRS 9、CECL 等不同框架下的答案差异很大。这个技能把常见的风险分析路径固化成可重复的流程，让模型在回答问题前先过一遍结构化决策框架，而不是直接给出一段泛泛的分析。

核心能力与工作方式

回答任何风险问题之前，技能会先经过四道门（Gate）检查：

明确风险类型：信用、市场、运营还是流动性
确认涉及的监管框架，必要时引用具体条款
判断需要量化分析还是概念性指引，据此调整深度
标记司法辖区的差异化要求

之后按 指标优先 的风格输出：先给数字，再给解释，最后才展开叙述。例如信用风险场景中，技能会用 PD × LGD × Exposure 计算预期损失，与实际损失做对比，并定位差异来源——是 PD 模型用了 through-the-cycle 口径、LGD 因抵押品贬值跳升，还是违约集中在特定行业。市场风险场景中，它会把 VaR 计算过程完整展开，并且会对输入假设提出质疑：如果用户报的 18% 是日波动率，10 天 VaR 会超过持仓市值，这本身就不合理；技能会区分年化与日波动率两种口径分别给出结果，并提示用户确认输入。

贯穿其中的风险观有四条：风险调整后收益（只看绝对收益没有意义）、尾部风险（正态分布假设在危机中失效）、顺周期性警惕（稳定期训练的模型会低估衰退风险）、监管资本约束（优化对象是 RWA 而非总敞口）。此外还内置了常见反模式清单，例如用样本内数据做回测、压力测试忽略相关性飙升等。

适用边界

适用于信贷组合分析、VaR 与预期损失测算、压力测试、Basel III/IV、IFRS 9、CECL、CCAR 的解读、风险模型设计与验证、RWA 优化和企业级风险管理框架搭建。但不替代法律意见、投资建议、税务分析和保险精算；加密货币风险有独立的框架，应使用专门的技能。遇到假设不合理或数据缺失时，技能不会编造数字，而是反问并给出敏感性分析路径。