570 lines
19 KiB
Python
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Python
"""兴邦金租智能评审助手 API v2 — 全新设计，推翻旧五智能体框架
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核心痛点：
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1. 中诚信评级模板闲置（线下Excel手工录入）
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2. 保单条款覆盖度盲区（只看形式不看内容）
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3. 空窗期风险失控（17天立项到上会，期间风险恶化）
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4. 评审逻辑因人而异（同一事项30%/60%/90%都可能）
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5. 业务与评审对立（风险考量不一样）
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新架构：4个专项助手
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- 立项前置风控助手：业务经理立项前风险自查（只给风险点不给结论）
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- 中诚信模板智能填报助手：激活闲置的中诚信模板，自动填充+评级
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||
- 空窗期动态监控助手：每3天重扫征信/涉诉/舆情，上会前强制重扫
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||
- 保单条款合规核验助手：OCR+条款解析，核验足额覆盖
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||
"""
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import asyncio
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import json
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||
from datetime import datetime
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||
from pathlib import Path
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from typing import AsyncGenerator
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||
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from fastapi import APIRouter, HTTPException
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||
from fastapi.responses import StreamingResponse
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from pydantic import BaseModel
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router = APIRouter(prefix="/api/xingbang/v2", tags=["兴邦智能评审助手V2"])
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||
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# ============ Pydantic 模型 ============
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class ProjectData(BaseModel):
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"""项目基础数据"""
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project_name: str
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client_name: str
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industry: str
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credit_amount: float # 授信金额（万元）
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lease_object: str # 租赁物
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lease_value: float # 租赁物价值（万元）
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financial_data: dict # 财务数据
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credit_report: dict # 征信报告
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litigation_records: list # 涉诉记录
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||
sentiment_info: dict # 舆情信息
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||
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||
|
||
class InsurancePolicy(BaseModel):
|
||
"""保单数据"""
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||
policy_number: str
|
||
insurance_company: str
|
||
coverage_amount: float # 保额（万元）
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||
policy_type: str # 险种
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||
exclusions: list[str] # 除外责任
|
||
policy_pdf_path: str = ""
|
||
|
||
|
||
class RiskCheckRequest(BaseModel):
|
||
"""立项前置风控请求"""
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project_data: ProjectData
|
||
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||
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class ZhongchengxinRequest(BaseModel):
|
||
"""中诚信模板填报请求"""
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||
project_data: ProjectData
|
||
|
||
|
||
class MonitoringRequest(BaseModel):
|
||
"""空窗期监控请求"""
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||
project_id: str
|
||
project_name: str
|
||
client_name: str
|
||
initial_data: ProjectData
|
||
|
||
|
||
class PolicyCheckRequest(BaseModel):
|
||
"""保单核验请求"""
|
||
project_name: str
|
||
client_name: str
|
||
credit_amount: float
|
||
lease_value: float
|
||
policy: InsurancePolicy
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||
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# ============ 辅助函数：创建专用 LLM 实例 ============
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||
def _create_assistant_llm(system_prompt: str):
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||
"""创建专用助手 LLM（复用核心 DeepSeek 配置）"""
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||
import os
|
||
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
|
||
|
||
return ChatDeepSeek(
|
||
model=os.getenv("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat"),
|
||
api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
|
||
api_base=os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL", "https://api.deepseek.com"),
|
||
temperature=0.3, # 降低温度，提高稳定性
|
||
streaming=True,
|
||
)
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||
|
||
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||
# ============ 助手1：立项前置风控助手 ============
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||
SYSTEM_PROMPT_RISK_CHECK = """你是兴邦金租的"立项前置风控助手"。
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**你的职责**：
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帮助业务经理在立项前做风险自查，**只标识风险点，不给审批结论**，避免与评审员对立。
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**工作流程**：
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1. 读取项目基础数据（客户、财务、征信、涉诉、舆情）
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2. 对照评审手册逐条自查
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3. 输出风险自查清单，标记：
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||
- 🔴 高风险：必须处理，否则评审大概率退回
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- 🟡 中风险：建议补充材料或说明
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- 🟢 低风险：符合要求，可直接提交
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**评审手册核心要点**（简化版）：
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- 客户资质：注册资本≥1000万、成立时间≥3年、行业准入白名单
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- 财务指标：资产负债率≤70%、流动比率≥1.2、净利润连续两年为正
|
||
- 征信记录：近2年无逾期、无被执行记录
|
||
- 租赁物：价值必须≥授信金额×120%、符合适格性要求
|
||
- 涉诉舆情：无重大诉讼、无负面舆情
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||
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**输出格式**（Markdown）：
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```markdown
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# 立项前置风险自查清单
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## 项目基本信息
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- 项目名称：xxx
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- 客户名称：xxx
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- 授信金额：xxx万元
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## 风险自查结果
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### 🔴 高风险项（必须处理）
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1. [风险点] 具体描述 + 建议措施
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### 🟡 中风险项（建议处理）
|
||
1. [风险点] 具体描述 + 建议措施
|
||
|
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### 🟢 低风险项（符合要求）
|
||
1. [检查项] 符合标准
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||
## 整体评估
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- 建议：[直接提交 / 补充材料后提交 / 重大调整后提交]
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```
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||
**重要**：不要给"通过/不通过"结论，只客观列出风险点，让业务经理自己决策。
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||
"""
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||
|
||
|
||
async def _stream_risk_check(project_data: ProjectData) -> AsyncGenerator[str, None]:
|
||
"""流式生成立项前置风控报告"""
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||
llm = _create_assistant_llm(SYSTEM_PROMPT_RISK_CHECK)
|
||
|
||
# 构造用户消息
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user_message = f"""请对以下项目进行立项前置风控自查：
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**项目名称**：{project_data.project_name}
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||
**客户名称**：{project_data.client_name}
|
||
**行业**：{project_data.industry}
|
||
**授信金额**：{project_data.credit_amount}万元
|
||
**租赁物**：{project_data.lease_object}
|
||
**租赁物价值**：{project_data.lease_value}万元
|
||
|
||
**财务数据**：
|
||
{json.dumps(project_data.financial_data, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
**征信报告**：
|
||
{json.dumps(project_data.credit_report, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
**涉诉记录**：
|
||
{json.dumps(project_data.litigation_records, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
**舆情信息**：
|
||
{json.dumps(project_data.sentiment_info, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
请生成风险自查清单。
|
||
"""
|
||
|
||
async for chunk in llm.astream(user_message):
|
||
if hasattr(chunk, 'content'):
|
||
yield chunk.content
|
||
|
||
|
||
@router.post("/risk-check/stream")
|
||
async def risk_check_stream(request: RiskCheckRequest):
|
||
"""立项前置风控自查（流式返回）"""
|
||
|
||
async def event_generator():
|
||
try:
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'start', 'message': '正在分析项目风险...'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
async for content in _stream_risk_check(request.project_data):
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'content', 'data': content}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'done', 'message': '风险自查完成'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
except Exception as e:
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'error', 'message': str(e)}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
return StreamingResponse(event_generator(), media_type="text/event-stream")
|
||
|
||
|
||
# ============ 助手2：中诚信模板智能填报助手 ============
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||
SYSTEM_PROMPT_ZHONGCHENGXIN = """你是兴邦金租的"中诚信模板智能填报助手"。
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||
**背景**：
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兴邦金租花了十几万咨询费购买中诚信评级模型（Excel模板），但因线下手工录入繁琐，一直闲置未用。
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**你的职责**：
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1. 从项目数据自动提取关键指标
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2. 填充中诚信评级模板
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3. 计算评级结果（3A/2A/A/BBB/BB/B/C）
|
||
4. 生成评级报告嵌入评审底稿
|
||
|
||
**中诚信评级模型简化版**（泛行业）：
|
||
- 财务指标（40%）：资产负债率、流动比率、净资产收益率、营收增长率
|
||
- 经营能力（30%）：行业地位、市场份额、客户集中度、盈利稳定性
|
||
- 偿债能力（20%）：速动比率、利息保障倍数、现金流覆盖率
|
||
- 发展前景（10%）：行业景气度、技术创新能力、政策支持
|
||
|
||
**评级标准**：
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||
- 3A（90-100分）：信用极好，违约风险极低
|
||
- 2A（80-89分）：信用优良，违约风险很低
|
||
- A（70-79分）：信用良好，违约风险较低
|
||
- BBB（60-69分）：信用一般，违约风险中等
|
||
- BB（50-59分）：信用较差，违约风险较高
|
||
- B（40-49分）：信用差，违约风险高
|
||
- C（<40分）：信用极差，违约风险极高
|
||
|
||
**输出格式**（Markdown）：
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```markdown
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# 中诚信评级报告
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## 项目基本信息
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- 项目名称：xxx
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- 客户名称：xxx
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- 行业：xxx
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## 评级指标填充
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### 一、财务指标（40%）
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| 指标 | 数值 | 得分 |
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|------|------|------|
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| 资产负债率 | xx% | xx分 |
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||
| ... | ... | ... |
|
||
**小计**：xx分
|
||
|
||
### 二、经营能力（30%）
|
||
...
|
||
|
||
### 三、偿债能力（20%）
|
||
...
|
||
|
||
### 四、发展前景（10%）
|
||
...
|
||
|
||
## 评级结果
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- **综合得分**：xx分
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||
- **评级等级**：2A
|
||
- **评级说明**：信用优良，违约风险很低
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||
|
||
## 风险提示
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1. [关键风险点1]
|
||
2. [关键风险点2]
|
||
```
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||
"""
|
||
|
||
|
||
async def _stream_zhongchengxin_report(project_data: ProjectData) -> AsyncGenerator[str, None]:
|
||
"""流式生成中诚信评级报告"""
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||
llm = _create_assistant_llm(SYSTEM_PROMPT_ZHONGCHENGXIN)
|
||
|
||
user_message = f"""请为以下项目生成中诚信评级报告：
|
||
|
||
**项目名称**：{project_data.project_name}
|
||
**客户名称**：{project_data.client_name}
|
||
**行业**：{project_data.industry}
|
||
**授信金额**：{project_data.credit_amount}万元
|
||
|
||
**财务数据**：
|
||
{json.dumps(project_data.financial_data, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
**征信报告**：
|
||
{json.dumps(project_data.credit_report, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
请填充中诚信评级模板并计算评级。
|
||
"""
|
||
|
||
async for chunk in llm.astream(user_message):
|
||
if hasattr(chunk, 'content'):
|
||
yield chunk.content
|
||
|
||
|
||
@router.post("/zhongchengxin/stream")
|
||
async def zhongchengxin_stream(request: ZhongchengxinRequest):
|
||
"""中诚信模板智能填报（流式返回）"""
|
||
|
||
async def event_generator():
|
||
try:
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'start', 'message': '正在填充中诚信评级模板...'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
async for content in _stream_zhongchengxin_report(request.project_data):
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'content', 'data': content}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'done', 'message': '中诚信评级完成'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
except Exception as e:
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'error', 'message': str(e)}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
return StreamingResponse(event_generator(), media_type="text/event-stream")
|
||
|
||
|
||
# ============ 助手3：空窗期动态监控助手 ============
|
||
|
||
SYSTEM_PROMPT_MONITORING = """你是兴邦金租的"空窗期动态监控助手"。
|
||
|
||
**背景**：
|
||
立项到上会需要17个工作日，期间客户征信/涉诉/舆情可能恶化，但无人重扫，导致上会时信息已过时。
|
||
|
||
**你的职责**：
|
||
1. 对比初始数据与最新数据
|
||
2. 识别异常变化（新增被执行、新增诉讼、舆情负面、信用卡逾期等）
|
||
3. 评估风险等级（严重/一般/轻微）
|
||
4. 生成红色预警报告
|
||
|
||
**监控维度**：
|
||
- 征信变化：新增逾期、新增查询记录、信用卡额度变化
|
||
- 涉诉变化：新增诉讼、新增被执行、执行金额变化
|
||
- 舆情变化：负面新闻、行业风险、关联企业风险
|
||
- 消费行为：淘宝消费骤降、信用卡逾期
|
||
|
||
**风险等级**：
|
||
- 🔴 严重：新增被执行/重大诉讼/信用卡逾期，建议暂停审批
|
||
- 🟡 一般：征信查询次数增多/轻微负面舆情，建议重点关注
|
||
- 🟢 轻微：无明显异常
|
||
|
||
**输出格式**（Markdown）：
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||
```markdown
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||
# 空窗期动态监控报告
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||
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||
## 项目基本信息
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||
- 项目名称：xxx
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||
- 监控时间：xxx
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||
## 异常变化检测
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||
### 🔴 严重异常
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1. [异常项] 具体描述 + 建议措施
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||
### 🟡 一般异常
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||
1. [异常项] 具体描述
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||
### 🟢 无异常
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- 征信记录：无新增异常
|
||
- 涉诉记录：无新增异常
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||
- 舆情信息：无新增负面
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||
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||
## 监控建议
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||
- [暂停审批 / 重点关注 / 正常推进]
|
||
```
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||
"""
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||
|
||
|
||
async def _stream_monitoring_report(
|
||
initial_data: ProjectData,
|
||
latest_data: ProjectData
|
||
) -> AsyncGenerator[str, None]:
|
||
"""流式生成空窗期监控报告"""
|
||
llm = _create_assistant_llm(SYSTEM_PROMPT_MONITORING)
|
||
|
||
user_message = f"""请对比以下项目的初始数据与最新数据，生成空窗期动态监控报告：
|
||
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||
**项目名称**：{initial_data.project_name}
|
||
**客户名称**：{initial_data.client_name}
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||
|
||
**初始数据（立项时）**：
|
||
征信报告：{json.dumps(initial_data.credit_report, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
涉诉记录：{json.dumps(initial_data.litigation_records, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
舆情信息：{json.dumps(initial_data.sentiment_info, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
**最新数据（当前）**：
|
||
征信报告：{json.dumps(latest_data.credit_report, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
涉诉记录：{json.dumps(latest_data.litigation_records, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
舆情信息：{json.dumps(latest_data.sentiment_info, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
请识别异常变化并生成监控报告。
|
||
"""
|
||
|
||
async for chunk in llm.astream(user_message):
|
||
if hasattr(chunk, 'content'):
|
||
yield chunk.content
|
||
|
||
|
||
@router.post("/monitoring/stream")
|
||
async def monitoring_stream(request: MonitoringRequest):
|
||
"""空窗期动态监控（流式返回）
|
||
|
||
实际使用中，会定时调用此接口（每3天），传入最新数据
|
||
这里为演示方便，模拟一次对比
|
||
"""
|
||
|
||
# 模拟最新数据（实际应从外部数据源实时抓取）
|
||
latest_data = request.initial_data.model_copy()
|
||
latest_data.credit_report["overdue_count"] = latest_data.credit_report.get("overdue_count", 0) + 1
|
||
latest_data.litigation_records.append({"case_number": "2026执1234", "amount": 50, "status": "执行中"})
|
||
|
||
async def event_generator():
|
||
try:
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'start', 'message': '正在对比数据变化...'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
async for content in _stream_monitoring_report(request.initial_data, latest_data):
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'content', 'data': content}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'done', 'message': '监控完成'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
except Exception as e:
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'error', 'message': str(e)}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
return StreamingResponse(event_generator(), media_type="text/event-stream")
|
||
|
||
|
||
# ============ 助手4：保单条款合规核验助手 ============
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||
|
||
SYSTEM_PROMPT_POLICY_CHECK = """你是兴邦金租的"保单条款合规核验助手"。
|
||
|
||
**背景**：
|
||
兴邦金租要求客户为租赁物投保，保额需覆盖授信金额，但实际只检查"有没有保单"，不细看条款，导致出险时发现保单回不了。
|
||
|
||
**你的职责**：
|
||
1. 解析保单关键信息（险种、保额、除外责任）
|
||
2. 核验是否符合兴邦要求：
|
||
- 保额 ≥ 授信金额（理想120%）
|
||
- 险种必须包含：财产一切险/车辆损失险/盗抢险（根据租赁物类型）
|
||
- 除外责任不能包含高频风险（如泡水、自然灾害等）
|
||
3. 标记风险点
|
||
4. 生成合规核验报告
|
||
|
||
**兴邦保单合规要求**：
|
||
- 设备类：财产一切险/工程一切险，保额≥授信×120%
|
||
- 车辆类：车损险+盗抢险+三者险，保额≥授信×120%
|
||
- 除外责任禁止：战争、核辐射、故意损坏 OK，但泡水、自然灾害、机械故障等高频风险不能除外
|
||
|
||
**输出格式**（Markdown）：
|
||
```markdown
|
||
# 保单条款合规核验报告
|
||
|
||
## 保单基本信息
|
||
- 保单号：xxx
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||
- 保险公司：xxx
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||
- 险种：xxx
|
||
- 保额：xxx万元
|
||
|
||
## 合规核验结果
|
||
|
||
### ✅ 符合项
|
||
1. [核验项] 符合要求
|
||
|
||
### ❌ 不符合项
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||
1. [核验项] 不符合要求 + 风险说明
|
||
|
||
## 核验结论
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||
- **是否合规**：[合规 / 不合规]
|
||
- **风险等级**：[无风险 / 低风险 / 高风险]
|
||
- **处理建议**：[通过 / 要求客户补正保单 / 拒绝]
|
||
|
||
## 详细说明
|
||
[具体分析]
|
||
```
|
||
"""
|
||
|
||
|
||
async def _stream_policy_check(
|
||
project_name: str,
|
||
client_name: str,
|
||
credit_amount: float,
|
||
lease_value: float,
|
||
policy: InsurancePolicy
|
||
) -> AsyncGenerator[str, None]:
|
||
"""流式生成保单合规核验报告"""
|
||
llm = _create_assistant_llm(SYSTEM_PROMPT_POLICY_CHECK)
|
||
|
||
required_coverage = credit_amount * 1.2 # 要求120%覆盖
|
||
|
||
user_message = f"""请核验以下保单是否符合兴邦金租要求：
|
||
|
||
**项目信息**：
|
||
- 项目名称：{project_name}
|
||
- 客户名称：{client_name}
|
||
- 授信金额：{credit_amount}万元
|
||
- 租赁物价值：{lease_value}万元
|
||
- 要求保额：≥{required_coverage}万元（120%覆盖）
|
||
|
||
**保单信息**：
|
||
- 保单号：{policy.policy_number}
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||
- 保险公司：{policy.insurance_company}
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- 保额：{policy.coverage_amount}万元
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- 险种：{policy.policy_type}
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- 除外责任：{json.dumps(policy.exclusions, ensure_ascii=False)}
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请生成合规核验报告。
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"""
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async for chunk in llm.astream(user_message):
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if hasattr(chunk, 'content'):
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yield chunk.content
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@router.post("/policy-check/stream")
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async def policy_check_stream(request: PolicyCheckRequest):
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"""保单条款合规核验（流式返回）"""
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async def event_generator():
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try:
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yield f"data: {json.dumps({'type': 'start', 'message': '正在核验保单条款...'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
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async for content in _stream_policy_check(
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request.project_name,
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request.client_name,
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request.credit_amount,
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||
request.lease_value,
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request.policy
|
||
):
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||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'content', 'data': content}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'done', 'message': '保单核验完成'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
except Exception as e:
|
||
yield f"data: {json.dumps({'type': 'error', 'message': str(e)}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
return StreamingResponse(event_generator(), media_type="text/event-stream")
|
||
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# ============ 综合工作台接口 ============
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@router.get("/assistants/list")
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async def list_assistants():
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"""获取所有助手列表"""
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return {
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||
"assistants": [
|
||
{
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||
"id": "risk-check",
|
||
"name": "立项前置风控助手",
|
||
"description": "业务经理立项前风险自查，只给风险点不给结论",
|
||
"icon": "🔍",
|
||
"pain_point": "业务与评审对立，项目被退回",
|
||
"value": "降低退回率，缩短评审周期"
|
||
},
|
||
{
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"id": "zhongchengxin",
|
||
"name": "中诚信模板智能填报助手",
|
||
"description": "激活闲置的中诚信模板，自动填充+评级",
|
||
"icon": "📊",
|
||
"pain_point": "十几万的中诚信模板手工录入太繁琐",
|
||
"value": "每个项目省30-60分钟，激活投资"
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "monitoring",
|
||
"name": "空窗期动态监控助手",
|
||
"description": "每3天重扫征信/涉诉/舆情，上会前强制重扫",
|
||
"icon": "🚨",
|
||
"pain_point": "17天空窗期，上会时信息已过时",
|
||
"value": "17天风险不落地，避免决策失误"
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "policy-check",
|
||
"name": "保单条款合规核验助手",
|
||
"description": "OCR+条款解析，核验足额覆盖",
|
||
"icon": "🛡️",
|
||
"pain_point": "只看有没有保单，不看条款，出险回不了",
|
||
"value": "避免保单风险盲区"
|
||
}
|
||
]
|
||
}
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