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技能名称：supply_chain_finance
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Based on SOC occupation classification
Enterprise WeChat template_card builder and sender. Provides reusable card templates for due diligence reports, stock alerts, risk warnings, and more. Supports text_notice, news_notice, and button_interaction card types with fallback to markdown.
本技能为进出口企业提供全面的贸易融资方案推荐与对比分析，基于企业类型、贸易类型、融资金额、账期等关键参数，智能推荐最适合的融资产品。
Financial AI Skill - 客户经理营销话术实时生成器。输入客户画像和营销目标，AI自动生成电话/微信/拜访话术，支持异议处理预演、方言适配、多风格切换。覆盖零售/对公/理财/私行/信用卡全营销岗位。
网点分析技能是一个基于AI的银行网点竞争力评估与经营规划引擎。该技能综合分析网点的地理位置、竞争格局、客群特征等维度，输出SWOT分析、三年经营预测、重点发展业务方向及投入产出建议。
ALM（Asset-Liability Management，资产负债管理）引擎专注于银行资产负债表的全方位分析与优化。输入银行资产负债数据（资产规模、负债结构、期限分布），输出完整的缺口分析、风险指标（LCR/NSFR/久期缺口）及优化建议。
Financial AI Skill - 产品手册智能对话引擎。基于 BM25 + TF-IDF 双路检索 + RRF 融合的轻量级 RAG，零外部依赖、毫秒级响应、自动出处标注。支持理财/信用卡/贷款等多种产品手册同时入库，语音/文字提问秒回精准答案。Hit@1 实测 100%，平均检索耗时 < 3ms。
| name | supply_chain_finance |
| description | 技能名称：supply_chain_finance |
| version | 1.0.0 |
| author | BetaAgent-Brain |
| license | MIT |
| layer | L3 |
| capability_domain | ["C02","C09","C11"] |
| industry | financial |
| metadata | {"raw_title":"SKILL.md — 供应链金融技能（Supply Chain Finance）","auto_generated":true,"auto_generated_at":"2026-06-20"} |
技能名称：supply_chain_finance
技能路径：/tmp/financial-ai-skills/skills/supply_chain_finance/
版本：v1.0.0
适用场景：核心企业供应链金融方案咨询、供应商融资方案推荐
根据核心企业名称、供应商类型、应付账款规模和账期，自动生成五种供应链金融解决方案：
| 序号 | 方案 | 英文名 | 核心特点 |
|---|---|---|---|
| 1 | 应收账款质押融资 | Receivables Pledge | 供应商质押应收账款，提前回款 |
| 2 | 订单融资 | Order Financing | 凭采购订单预支生产资金 |
| 3 | 核心企业反向保理 | Reverse Factoring | 核心企业确权，信用直达供应商 |
| 4 | 供应链票据 | Supply Chain Bill | 电子商票多级流转，信用穿透全链 |
| 5 | 仓单融资 | Warehouse Receipt | 仓单质押，实物资产融资 |
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|---|
core_enterprise | string | ✅ | 核心企业名称 | "某新能源汽车企业"、"汽车整车厂" |
supplier_type | string | ✅ | 供应商类型/行业 | "汽车零部件"、"电子元器件" |
accounts_payable | float | ✅ | 应付账款规模（万元） | 100000 (= 10亿元) |
payment_term_days | int | ✅ | 账期（天） | 90 |
industry | string | ❌ | 行业，默认自动推断 | "汽车" |
from supply_chain_finance import SCFEngine, SCFProfile, parse_input
# 方式1：直接构造 Profile
profile = SCFProfile(
core_enterprise="某新能源汽车企业",
supplier_type="汽车零部件",
accounts_payable=100000, # 10亿元 → 100000万元
payment_term_days=90,
)
engine = SCFEngine()
result = engine.generate(profile)
# 输出 Markdown
print(engine.format_markdown(result))
# 输出 JSON
print(engine.format_json(result))
# 输出企微卡片
print(engine.format_wecom_card(result))
# 方式2：从自然语言解析
profile = parse_input("供应链金融 汽车整车厂 应付账款10亿 账期90天")
result = SCFEngine().generate(profile)
# 自然语言生成（默认 Markdown 输出）
python3 scripts/scf_cli.py generate "供应链金融 汽车整车厂 应付账款10亿"
# JSON 格式输出
python3 scripts/scf_cli.py generate "供应链金融 汽车整车厂 应付账款10亿" --format json
# 帮助
python3 scripts/scf_cli.py --help
supply_chain_finance/
├── SKILL.md ← 本文档
├── scf_engine.py ← 核心引擎（SCFEngine + parse_input）
├── __init__.py ← 包导出
├── scripts/
│ └── scf_cli.py ← CLI 入口
└── wecom_integration.py ← 企微卡片集成
from supply_chain_finance import SCFEngine, parse_input
profile = parse_input("供应链金融 汽车整车厂 应付账款10亿")
result = SCFEngine().generate(profile)
card = engine.format_wecom_card(result)
# → 传入企微 webhook 或消息接口
accounts_payable 单位为万元，注意换算（10亿 = 100000 万元）