金融AI合规守门

技能文档

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name: lgd-fin-guard
title: 金融AI合规守门
description: lgd-fin-guard — 把 LGD 三律（有籍·有证·有门禁）翻译进金融 / 持牌机构 AI 应用（投顾·风控·反洗钱）的合规守门器，对 AI 系统做三律自评与门禁判定（零依赖）。 适用场景：当需要金融AI合规守门能力时使用本技能；触发词：lgd-fin-guard。
slug: lgd-fin-guard
version: 1.0.1
display_name: 金融AI合规守门
display_name_en: Finance AI Compliance Guard
agent_created: true
author: XLGD · 诺声(Logos)@SynomosAI
license: MIT
license_scope: 代码（.py 文件）MIT；本 SKILL.md 与其中理论文本不在 MIT 覆盖范围内（见文末「License & attribution」）
allowed-tools: Read, Glob, Grep, Bash, Write, WebFetch
category: AI 治理
platforms: [windows, macos, linux]
copyright: XLGD · SynomosAI
description_zh: "lgd-fin-guard — 把 LGD 三律（有籍·有证·有门禁）翻译进金融 / 持牌机构 AI 应用（投顾·风控·反洗钱）的合规守门器，对 AI 系统做三律自评与门禁判定（零依赖）。"
description_en: "Translate the LGD three laws into financial licensed-institution AI (advisory, risk control, AML): three-law self-assessment and gate decisions (zero-dependency)."
classification:
  skillhub: ["ai-governance"]
  iso_25010: ["Security", "Maintainability"]
risk_tier: medium
risk_rationale: "门禁批量补丁默认 medium（按默认策略设计为中等风险）：调用 API/读写文件/本地执行，最小权限，密钥走 Secret；若实际涉对外代执行(push/发布/发送/上架)须人工复评，改 high 并走人工批准。"
tags: [lgd-fin-guard, AI 治理, 金融合规, 持牌机构]
read_when:
  - 金融 AI 系统上线前要确认算法模型具备投顾/风控持牌资质
  - 外部数据接入前要校验源端是否满足有籍·有证身份认证
  - 高敏感交易决策（信贷审批/大额转账）触发前要准入门禁判定
  - 用户说「这个风控模型上线合规吗」
ai_protocol: true
spec: usk/1.0
interface:
  type: cli
  entry_point: scripts/fin_guard.py
  runtime: python3
  call_pattern: args
input_schema:
  args:
    type: string
    description: "命令行参数透传给主脚本，具体取值见各包 --help"
    required: false
output_schema:
  stdout:
    type: string
    description: "标准输出为 JSON 结果，含逐项检查与总体结论"
  exit_code:
    type: integer
    description: "0=PASS/完成；1=FAIL/有警告或待补强；2=用法或参数错误"
capabilities:
  - cli_tool
permissions:
  network: false
  filesystem: false
  subprocess: false
requirements:
  python_packages: []
  min_python: "3.8"
changelog: "1.0.1: Bilingual rewrite (full EN+ZH, English first), added read_when; 1.0.0: initial upload (USK v3)"

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> 凡自治之物 · LGD 治理学 · 创造术家族 ｜ 评测协议：见平台质量门禁规范

## English

### When to use
1. Before a financial AI system goes live, to confirm the algorithm model holds advisory or risk-control licensed qualifications.
2. Before external data ingestion, to check that the source meets the "registered · evidenced" identity-authentication requirement.
3. As the admission gate before high-sensitive transaction decisions (credit approval, large transfers) are triggered.

### Usage
Call the core script `fin_guard.py` to run the compliance check, with configurable check dimensions. Example: `python fin_guard.py --mode=guard --entity=<AI system id> --scope=qualification/permission`. Here `--mode` is `audit` or `gate`, and `--entity` is the model or business ID under check.

### Workflow
1. Identify the AI application module under compliance verification and its associated business scenario.
2. Run `python fin_guard.py`, passing the entity ID and the three-laws determination mode.
3. The script reads the files and performs the internal LGD three-laws (registered · evidenced · gated) self-assessment.
4. Generate the compliance verdict report, stating pass/reject and the specific missing items.
5. The system automatically allows passage or blocks the data flow based on the result.

### Evidence & safety statement
- Evidence: TBD (no evaluation / badge link yet; update here once it is produced)
- Version: 1.0.1
- Security: no independent security scan has been performed (TBD); the conclusion is pending and no endorsement is given until it is completed.

## 中文

### 何时用
1. 金融 AI 系统上线前，需确认算法模型具备投顾或风控持牌资质。
2. 外部数据接入前，校验源端是否满足“有籍·有证”身份认证要求。
3. 高敏感交易决策（如信贷审批、大额转账）触发前的准入门禁判定。

### 用法
调用核心脚本 `fin_guard.py` 执行合规检查逻辑，支持参数配置校验维度。例如：`python fin_guard.py --mode=guard --entity=<AI 系统标识> --scope=资质/权限`，其中`--mode`设定为`audit`(审计)或`gate`(门禁)，`--entity`填入待校验的模型或业务 ID。

### 流程
1. 确认待合规验证的 AI 应用模块及其关联的业务场景需求。
2. 执行 `python fin_guard.py` 命令，传入实体标识与三律判定模式参数。
3. 脚本读取文件资料对 LGD 三律（有籍·有证·有门禁）进行内部自评计算。
4. 生成合规判定报告，明确通过/拒绝状态及具体缺失项。
5. 系统根据结果自动执行允许通行或阻断数据流的动作。

### 证据与安全声明
- 证据：TBD（暂无评测/徽章链接；产生后在此更新实际链接）
- 版本：1.0.1
- 安全：未做独立安全扫描（TBD），结论待补；补全前不作推荐背书。

使用说明

# 金融AI合规守门 / Finance AI Compliance Guard

The first cross-domain landing piece of the LGD three laws — translating "registered · evidenced · gated" into the compliance language of the "financial / licensed-institution AI (advisory · risk control · AML)" domain.

## English

### Pain point
Financial AI is heavily regulated: missing model identity, data lineage or compliance sign-off is a violation — yet no tool maps "registered · evidenced · gated" onto the financial context.

### Quick start
```bash
python fin_guard.py --rubric
python fin_guard.py --system "your system description"
python fin_guard.py --answers '{...}' --json
```

### How the three laws map in this domain
- Registered → identity / version / source / responsible-party registration (this domain's terminology)
- Evidenced → six evidence artifact types (this domain's evidence types)
- Gated → trigger / review / release / retro four gates (this domain's thresholds)

### Positioning
This skill is the **first-claim definition piece** of the "凡自治之物" standard in the financial / licensed-institution AI domain — others can copy the features, but not the definition power of the standard.

![LGD-Powered](lgd-powered.png)

© XLGD · SynomosAI

## 中文

LGD 三律跨域首占件 · 把"有籍·有证·有门禁"翻译进「金融 / 持牌机构 AI 应用（投顾·风控·反洗钱）」本域合规语言。

### 痛点
金融AI监管严，模型身份/数据血缘/合规签发缺失即违规；市面无把"有籍·有证·有门禁"映射到金融语境的工具。

### 快速开始
```bash
python fin_guard.py --rubric
python fin_guard.py --system "你的系统描述"
python fin_guard.py --answers '{...}' --json
```

### 三律本域映射
- 有籍 → 身份/版本/来源/责任主体登记（本域术语）
- 有证 → 六类证据工件（本域证据类型）
- 有门禁 → 触发/评审/放行/复盘四道门禁（本域阈值）

### 定位
本技能是"凡自治之物"标准在金融 / 持牌机构 AI 应用（投顾·风控·反洗钱）域的**首占定义件**——别人可抄功能，抄不走标准定义权。

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## License & attribution
**分层许可（务必并读；代码许可不覆盖文档与理论文本）**

- **代码**（本包 `.py` 文件）：**MIT**
- **本 `README.md` / `SKILL.md` 及其中的理论文本、方法论与一切理论表述**：**不在 MIT 覆盖范围内**，保留所有权利（All rights reserved）

```
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理论署名 (attribution) : LGD（Lifecycle Governance Doctrine / 全程治理论）— SynomosAI initiative
名称状态 (name status)  : "SynomosAI" — 未申请实体注册、未申请商标注册
                        (not a registered legal entity; no trademark registered)
生产参考部署 (production reference, self-reported) : 无（未声明外部生产参考部署）
                    ← 非认证、非背书、非监管认可（not a certification or endorsement）
代码许可 (code license) : 本包未附 LICENSE 文件（许可待定）
                    本文本与理论表述不在任何代码许可覆盖范围内
引用格式 (cite as)      : 本资产无 DOI
```
（上列为《LGD 对外表述规范》§3.2 统一块，**整体复制、未删改**；发布/重提前须照最新版本复核。）

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