识别5300中银行流水样式、识别简版征信、详版征信、企业版征信等各种信贷文件汇总成专业分析报告。

解析征信报告、银行流水等信贷文件，返回结构化数据和分析报告地址。当用户需要分析征信报告（详版/简版）、企业征信、银行流水，或者提到信贷文件解析、征信查询、流水分析时使用此技能。用户需提供文件的公网 URL 和分析类型。

信贷文件分析

通过 ipipei 企业级文件解析接口，对征信报告、银行流水等信贷文件进行自动化解析，返回结构化数据和报告地址。

使用前提

• 需要 Python 3.7+ 环境
• 需要安装 requests 库（pip install requests）

用户需要提供的信息

1. 文件公网 URL — 文件必须是可公开访问的链接
2. 分析类型 — 以下四选一：
   • 详版征信 — PDF 不超过 100MB
   • 简版征信 — PDF 不超过 15MB
   • 企业征信 — 不超过 100MB
   • 流水 — PDF 不超过 100MB
3. 文件格式（可选，默认 pdf）— pdf / img / excel
4. PDF 密码（可选）— 如果 PDF 有密码保护则需提供

操作步骤

收集到用户信息后，运行脚本完成分析：

python scripts/analyze.py --url "<文件URL>" --type "<分析类型>"

完整参数示例：

# 简版征信 PDF
python scripts/analyze.py --url "https://example.com/credit.pdf" --type "简版征信"

# 详版征信 PDF（带密码）
python scripts/analyze.py --url "https://example.com/detail.pdf" --type "详版征信" --password "abc123"

# 银行流水 PDF
python scripts/analyze.py --url "https://example.com/bank_flow.pdf" --type "流水"

# 企业征信
python scripts/analyze.py --url "https://example.com/corp.pdf" --type "企业征信"

# 图片类型（多张图片用英文逗号分隔）
python scripts/analyze.py \
  --url "https://example.com/a.png,https://example.com/b.png" \
  --type "简版征信" \
  --file-type img

输出说明

脚本会输出 JSON 格式的解析结果，关键字段：

字段	说明
reportAddress	分析报告的在线地址（最重要）
creditMessage	流水、企业征信的结构化解析结果
creditMessage_new	简版征信、详版征信的结构化解析结果
analysisReport	AI 分析内容（部分类型支持）
isSuccess	状态：0=解析中，1=成功，2=失败
errorMessage	失败时的错误信息
fileName	文件名
pageCount	页数

向用户展示结果时，优先呈现 reportAddress（报告链接），然后根据分析类型展示对应的结构化数据：

• 详版征信 / 简版征信 → 查看 creditMessage_new
• 企业征信 / 流水 → 查看 creditMessage

数据分析（重要）

拿到结构化数据后，必须为用户做一次专业的信贷分析解读，不要只展示原始 JSON。按以下框架逐项分析：

征信报告分析（详版/简版征信）

从 creditMessage_new 中提取并分析：

1. 基本信息概览 — 姓名、证件号（脱敏）、婚姻状况、工作单位等
2. 信贷账户总览 — 贷款笔数、信用卡张数、已结清/未结清数量、总授信额度、已用额度、使用率
3. 逾期情况分析 — 当前是否有逾期、历史逾期次数、最长逾期期数、逾期金额，给出风险等级判断（低/中/高）
4. 负债分析 — 当前总负债、月还款额、负债收入比（如有收入信息）、是否存在多头借贷
5. 查询记录分析 — 近 3 个月/6 个月/12 个月的查询次数、查询机构类型（银行/消金/小贷）、是否存在频繁查询（硬查询过多是负面信号）
6. 担保情况 — 是否有对外担保、担保金额
7. 综合评估 — 用 2-3 句话给出整体信用状况判断，指出主要风险点和亮点

企业征信分析

从 creditMessage 中提取并分析：

1. 企业基本信息 — 企业名称、统一社会信用代码、成立日期、注册资本、法定代表人
2. 信贷记录 — 贷款笔数、授信总额、余额、是否有逾期或不良
3. 对外担保 — 担保笔数和金额
4. 综合评估 — 企业信用状况总结

银行流水分析

从 creditMessage 中提取并分析：

1. 账户概况 — 开户行、账号（脱敏）、流水时间范围
2. 收入分析 — 月均收入、收入稳定性（波动大小）、主要收入来源（工资/转账/经营收入）
3. 支出分析 — 月均支出、大额支出笔数、主要支出类型
4. 余额分析 — 日均余额、月末余额趋势（上升/下降/平稳）
5. 异常交易 — 是否有大额整进整出、频繁转账、深夜交易等可疑模式
6. 综合评估 — 还款能力判断、现金流健康度

分析输出格式

用清晰的中文向用户呈现，格式参考：

📊 征信分析报告

📋 报告链接：[reportAddress]

一、基本信息
  ...

二、信贷账户总览
  ...

三、逾期情况 ⚠️ 风险等级：中
  ...

四、负债分析
  ...

五、查询记录
  ...

六、综合评估
  整体信用状况良好，但近6个月查询次数偏多（共12次），建议...

如果某些字段在返回数据中不存在或为空，跳过该项即可，不要编造数据。

注意事项

• 文件解析是异步的，脚本会自动轮询等待结果，通常需要几秒到几十秒
• 如果轮询超时（默认 60 秒），脚本会输出最后一次查询的状态，用户可稍后重试
• 图片类型支持多张，URL 之间用英文逗号分隔
• 如果返回 actualFileType 不为空，说明上传的文件类型和实际类型不一致
• 分析时涉及个人信息必须脱敏处理（身份证号、银行卡号等只显示前后几位）
• 分析结论要客观，基于数据说话，不要过度推断