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akshare-customer-churn

用于基于AkShare数据接口的单企业客户流失风险识别场景。适用于金融工作中的基础任务单元。

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jewdore/openclaw-finclaw-test
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March 16, 2026 at 10:29
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akshare-customer-churn
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用于基于AkShare数据接口的单企业客户流失风险识别场景。适用于金融工作中的基础任务单元。
# AkShare 单企业客户流失风险识别 Skill ## 数据来源 本 Skill 基于 AkShare 的公开数据接口,对“某一个企业(通常对应 A 股上市公司)”做客户流失风险识别。核心数据源如下: 1. `stock_financial_abstract` / `stock_financial_abstract_ths` - 用途:获取企业财务摘要。 - 用于提取营业收入同比等经营指标,识别客户需求走弱、收入增速放缓等风险。 2. `stock_financial_analysis_indicator` / `stock_financial_analysis_indicator_em` - 用途:获取财务分析指标。 - 用于提取销售毛利率、应收账款周转率、存货周转率、经营现金流质量等代理指标。 3. `stock_zygc_ym` / `stock_zygc_em` - 用途:获取主营构成数据。 - 用于识别收入结构是否过度集中,判断企业对单一产品、区域或客户群体的依赖风险。 4. `stock_mda_ym` - 用途:获取管理层讨论与分析文本。 - 用于识别管理层是否披露客户集中、订单压力、续费下降、竞争加剧、渠道变化等信号。 5. `stock_news_em` - 用途:获取企业相关公开新闻。 - 用于识别大客户流失、合作终止、订单减少、退货、投诉、渠道退出等事件风险。 > 说明:AkShare 主要聚合公开市场与公开披露数据,并不直接提供企业内部客户名单或真实 churn 标签。因此本 Skill 识别的是“客户流失风险代理信号”,不是企业 CRM 里的真实客户流失率。 ## 功能 该 Skill 面向单一企业的客户流失风险预警,主要功能包括: 1. 自动拉取企业公开财务、主营构成、管理层讨论与相关新闻数据。 2. 通过规则引擎识别收入增速放缓、毛利率下滑、应收账款周转恶化、存货周转变差、经营现金流质量下降等风险。 3. 结合主营构成数据识别收入结构过度集中带来的客户依赖风险。 4. 对管理层讨论与新闻文本执行关键词检索,识别客户流失、合作终止、订单减少、续费下降、需求疲软、渠道退出等信号。 5. 输出综合风险分数、风险等级、命中规则条目、证据摘要,以及 Markdown 报告与 JSON 结果。 输出核心字段包括: - `overall_risk_score`: 综合风险分数,范围 0~100 - `overall_risk_level`: 综合风险等级,取值 `low` / `medium` / `high` - `rule_hit_count`: 命中规则数量 - `risk_items`: 风险条目明细 - `data_status`: 各类数据实际拉取情况 - `disclaimer`: 方法说明与边界提醒 ## 使用示例 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 2. 运行脚本 ```bash python script/main.py --symbol 600519 --company-name 贵州茅台 \ --output-json result.json \ --output-md report.md ``` ### 3. 输出结果 脚本会: - 在终端打印完整 JSON 结果 - 生成 `result.json` - 生成 `report.md` 输出示例节选: ```json { "symbol": "600519", "company_name": "贵州茅台", "summary": { "overall_risk_score": 36.0, "overall_risk_level": "low", "high_risk_count": 0, "medium_risk_count": 3, "low_risk_count": 1, "rule_hit_count": 4 } } ``` ## 交易说明 1. 本 Skill 用于识别“客户流失风险代理信号”,不是买卖点模型,也不是违约预测或审计结论。 2. 风险分数高,表示企业可能存在客户稳定性、续费能力、订单质量、渠道健康度方面的压力,但并不直接等同于财务造假、经营危机或股价下跌。 3. 风险分数低,也不代表企业一定不存在真实流失风险;公开数据通常滞后于企业内部 CRM 和订单系统。 4. 若你将该 Skill 用于投研或交易,请至少结合以下信息二次验证: - 企业内部客户数、留存率、复购率、续费率 - 客诉、退货、退款与服务 SLA 数据 - 大客户合同续签情况 - 订单金额、回款周期与区域渠道变化 5. 若用于自动化策略,建议加入: - 时间窗与行业对比 - 企业内部真实 churn 标签 - 更细粒度的 NLP 模型 - 人工复核阈值与异常回溯机制 ## License 本 Skill 的代码部分以 MIT License 提供;但底层数据来自 AkShare 及其上游公开网站。 使用者需要自行遵守: - AkShare 项目许可证与使用约定 - 各上游网站与公开数据源的使用条款 - 所在地区关于数据抓取、研究使用、信息披露与交易合规的要求
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