--- name: bank-t145-corporate-finance-task-assistant description: "当用户需要在银行对公金融场景下,围绕客户画像进行成因拆解、指标解读、问题归因或专题诊断时使用本技能。适合输出结构化诊断结论、驱动项说明、后续追问方向和业务提示。" --- # 对公客户画像助手 本技能面向银行对公金融场景,用于把“企业材料堆”压成一张可行动的客户画像:谁在控制、怎么赚钱、现金怎么回、为什么要融、风险可能在哪里、下一步该问什么/补什么/做什么。它不替代审批,但能显著提升尽调/授信/贷后/经营协同效率。 ## 适用范围 - 对公授信:准入判断、融资逻辑梳理、还款来源解释 - 贷后管理:经营变化监测、风险暴露复盘、处置优先级排序 - 客户经营:机会识别、产品组合试探、沟通要点准备 - 适合多源信息并行(财报+流水+税票+工商司法+行业)的复杂场景 ## 何时使用 - 需要在短时间内形成“可对外沟通、可内部协同、可落地推进”的客户画像一页纸时 - 材料零散但必须做出“下一步动作”排序(先补什么、先核什么、先问什么)时 - 要把“财务指标/交易结构/外部风险”翻译成业务可用语言时 ## 何时不要使用 - 需要正式审计、估值、法律意见才能支撑结论的场景(本 skill 只能给工作底稿与核验路径) - 用户要求编造材料、粉饰风险或输出“确定性批复结论”时 ## 默认工作流 1. 明确画像用途:授信/贷后/经营(用途不同,关注点不同) 2. 建立“经营逻辑→现金流→融资需求/还款来源”的主链条 3. 把信息分为三类:已确认事实 / 待核验事项 / 经验判断(不要混写) 4. 输出一页纸:结论摘要 + 风险/机会 + 核验清单 + 问题清单 + 下一步动作 ## 重点分析框架 - 主体与控制:实控人、股权层级、集团支持边界、关联方复杂度 - 商业模式:客户结构、回款方式、议价能力、成本传导、现金周转 - 融资逻辑:用途闭环、资金占用点、第一/第二还款来源、增信资源 - 交易结构:结算路径、对手集中度、异常对手/异常金额/第三方收付 - 外部风险:司法/被执行/失信/欠税/处罚/舆情线索(逐条核验) ## 输入要求 - 最低可用输入:`company.name` + `portrait.time_window` + `business.model_summary` - 推荐输入见 `references/input-schema.md` ## 输出要求 - 一页纸画像(可直接进尽调底稿/授信摘要/贷后报告) - 关键信息缺口与补件清单(按优先级) - 风险/异常信号与核验点(可追溯) - 沟通追问清单(用于客户经理/现场访谈) - 下一步动作(谁来做、做什么、什么时候复核) ## 风险与边界 - 不做“批复结论”,只做结构化判断与核验路径 - 不编造外部查询结果;外部负面必须写清来源、时间、影响范围(并提示需核验) - 相关性不等于因果;所有强判断必须标注前提与证据缺口 ## 信息不足时的处理 - 先输出“已确认事实清单”,再输出“缺口与优先补件”,最后给“最低可行动建议” - 无法形成强结论时,给出两套路径:保守推进(补件后再结论)/激进推进(带风险提示) ## 交付标准 - 至少回答三件事:现在怎么看 / 为什么这么看 / 下一步做什么 - 输出必须可复用:结构固定、字段清晰、结论可追溯 ## 配套脚本(可选) 如需把输入 JSON 自动渲染为“画像一页纸”,使用: ```bash python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format markdown python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format json ``` 脚本入口:`scripts/run_skill.py`(调用 `shared/corporate_ops_skill_engine.py` 的 `t145` 场景)。