| name | visit-memo |
| description | 客户经理走访纪要生成技能。将现场拜访的口述观察结构化记录为贷前尽调笔记,支持多轮增量更新与持久化保存。当用户在客户拜访现场口述企业经营状况、厂区观察、财务线索、风险信号、人物印象等信息,或要求记录、整理、更新拜访笔记时使用此技能。触发词包括:"拜访记录"、"走访纪要"、"visit memo"、"现场记录"、"记录拜访"、"整理笔记"、"拜访纪要"、"visit record"。不适用于:拜访前规划、授信审批决策、贷后管理报告、正式尽调报告生成、或无具体客户背景的一般咨询。
|
| target_role | 对公客户经理、风险经理 |
| business_domain | 对公业务 > 信贷管理 > 贷前调查 > 拜访管理 |
| risk_level | medium |
| version | 2.0.0 |
| status | draft |
| data_sources | ["客户经理口述信息(现场观察、客户访谈)","客户基础档案(ECIF系统,用于信息核对)","历史拜访记录(信贷系统影像档案,用于增量合并)","风险预警信号(风险管理系统,用于风险标注)"] |
| upstream_skills | ["pre-visit-plan"] |
| downstream_skills | ["credit-due-diligence","submit-credit-application"] |
拜访记录（Visit Memo）
当用户在客户拜访现场口述信息或要求记录拜访笔记时，按以下流程执行。
目标角色 (Target Role)
- 角色：对公客户经理、风险经理
- 使用场景：贷前尽调现场拜访、客户实地走访、风险排查拜访
- 输出用途：将口述观察快速结构化为符合贷前尽调规范的记录
- 决策层级：贷前调查基础材料，为尽调报告和授信申请提供依据
- 执行频率：每次拜访现场执行，支持多轮增量更新
数据接入 (Data Sources)
必需数据
| 数据项 | 来源 | 获取方式 | 敏感级别 |
|---|
| 客户经理口述信息 | 现场对话 | 语音转文本或手动输入 | 内部 |
| 客户基础档案 | ECIF系统 | API: /api/customer/profile | 内部 |
| 历史拜访记录 | 信贷系统影像档案 | API: /api/notes/list | 内部 |
| 风险预警信号 | 风险管理系统 | API: /api/risk/alerts | 机密 |
数据脱敏规则
- 客户身份证号：显示前3后4，中间用 * 替代
- 银行账号：仅显示后4位
- 客户商业机密信息（如核心客户名单）：在记录中使用"某客户"代替
- 敏感风险信号：仅在内部记录中标注，不对外披露
降级策略
- 如果 ECIF 系统不可用：标注"客户基础档案未核验"，继续记录口述信息
- 如果历史拜访记录不可用：标注"首次拜访，无历史记录"，从头开始记录
- 如果风险预警系统不可用：标注"风险预警未纳入"，仅基于现场观察识别风险
- 如果语音转文本不可用：提示用户手动输入或稍后补充
约束条件 (Constraints)
- 忠实记录:仅记录用户口述内容,不添加推断或评价,事实与判断分开标注
- 追问克制:每轮最多追问 1-2 个问题,优先追问风险维度,不打断用户叙述节奏
- 增量合并:新信息与已有记录合并,不覆盖、不丢失,修正时明确标注"(已更正)"
- 风险前置:观察到风险信号时,在记录末尾单独标注 ⚠️,不淹没在正文中
- 模式灵活:用户说"先不保存"时只展示不保存;用户转换话题时正常响应,无需退出仪式
- 数据溯源:每条记录须标注信息来源(口述/现场观察/系统查询)和时间戳
- 合规边界:不得在现场记录中做出授信决策建议,仅记录客观事实
- 禁止跳过步骤:不得跳过步骤0(数据确认)和步骤4(风险信号扫描),必须执行完整流程
- 红线执行强制:如触发任何红线(R1-R3),必须立即停止记录并提示用户,不得继续
金融合规红线（一票否决）
以下情况须立即停止记录并提示用户：
- R1：用户要求记录涉嫌财务造假的信息（须提示合规风险）
- R2：用户要求隐瞒已知风险信号（须提示如实记录义务）
- R3：用户要求伪造现场观察数据（须拒绝并记录合规事件）
审计追踪 (Audit Trail)
每次拜访记录须自动记录以下信息：
{
"memo_id": "VM-20260520-001",
"customer_id": "CUST-XXXX",
"visit_date": "2026-05-20",
"record_time": "2026-05-20 14:30:00",
"relationship_manager": "张三（工号：10086）",
"visit_type": "首次拜访/回访/尽调/风险排查",
"update_count": 1,
"risk_signals_count": 2,
"data_sources": ["口述", "现场观察", "ECIF系统"],
"saved": true,
"save_time": "2026-05-20 14:45:00"
}
结构化维度
1. 企业概况（现场可见事实）
- 厂区/办公环境：面积估算、位置（园区/独立/合租）、整洁度、维护状态
- 员工规模与状态：目测人数、着装规范、精神面貌、工作氛围
- 生产与设备：生产线数量、设备品牌与新旧程度、开工率、自动化水平
- 经营活跃度：库存可见量（原材料/在产/成品）、物流车辆、来访客户/供应商
2. 财务线索（口述与现场佐证）
- 营收情况：年营收规模、近期趋势（增长/平稳/下滑）、季节性特征
- 利润与成本：毛利率估算、主要成本构成（原材料/人工/能源）
- 资金状况：现金流描述、回款周期、应收账款规模、资金缺口
- 负债情况：银行借贷（机构/金额）、民间融资迹象、对外担保
- 票据与结算：是否使用商业承兑汇票、主要结算银行
3. 上下游关系
- 主要客户：前三大客户名称/行业、集中度、合作稳定性、账期（天数）
- 主要供应商：核心原材料来源、议价能力、付款方式（预付/月结/票据）
- 行业地位：市场份额估算、竞争格局、技术或品牌壁垒
- 产业链话语权：是否有定价权，上下游账期差（体现流动资金压力）
4. 担保物与资产
- 不动产：厂房/办公楼面积、产权性质（自有/租赁）、土地证/房产证状态
- 设备资产：核心设备品牌、台套数、使用年限、是否已抵押
- 其他资产：存货、应收账款、股权等可质押资产
- 已有抵押/质押：已向哪些机构设置担保，是否有剩余担保空间
5. 风险信号识别
经营类风险
- 停工/减产迹象（设备停转、员工稀少、杂草丛生）
- 存货积压（成品堆放过多、原材料减少）
- 资产变卖迹象（设备被转移、厂区出租）
财务类风险
- 口述数字与现场规模明显不符（虚报收入/资产）
- 多头融资迹象（多家银行同时授信且资金用途模糊）
- 民间融资/高利贷迹象（紧张还款压力、不透明资金往来）
关联方风险
- 同一地址多家公司（空壳/代持风险）
- 不明身份人员频繁出入
- 实控人介绍与工商信息不符
法律与合规风险
- 现场张贴的诉讼/仲裁公告
- 被执行/查封迹象（设备贴有封条）
- 环保/安全问题（排放异常、危险品存储）
6. 人物印象
- 实控人/法人：性格特征（稳重/冲动/油滑）、专业度（懂行/外行）、对银行态度、配合意愿
- 财务负责人：账务熟悉程度、配合度、是否回避敏感问题
- 其他关键人：股东、职业经理人、担保人等关键人物观察
7. 本次拜访成果（后期补充）
- 是否达成预设目标
- 获取的关键资料清单（报表/合同/证件复印件）
- 关键承诺与约定（下次提供材料/安排专项考察）
- 客户经理判断与初步意见
执行流程 (Workflow)
交互模式:模式 D - 对话辅助型(Dialogue-Assisted)
当用户在客户拜访现场口述信息或要求记录拜访笔记时,按以下流程执行:
步骤 0:数据确认与初始化(先读后写)
- 确认客户身份:提取客户名称或ID
- 读取访前规划(如有):
references/visit-memo-templates.md 中的拜访目标清单
- 读取历史拜访记录(如有):检查上次拜访时间和关键待办
- 确认拜访类型:首次拜访/回访/尽调/风险排查
- 初始化记录模板:调用
assets/visit-memo-template.md
📋 数据来源:system_api(ECIF系统、信贷系统影像档案)
📋 执行主体:ai
📋 确认机制:none
⚠️ 强制指令:不得跳过历史读取步骤,必须确认是否有待办事项需要跟进
步骤 1:首次输入记录(data_source: user_upload, executor: ai)
- 提取用户口述信息,归类到7个结构化维度(查阅
references/industry-observation-guide.md)
- 每条信息标注来源:(企业方口述)/(现场观察)/(CM判断)
- 数字必须带单位(万元/亿元/平方米/天)
- 输出结构化记录,调用笔记保存工具持久化
对接提示:映射到贵行客户笔记保存接口(如 save_client_note),传入客户ID和结构化内容
✅ 记录成功 → 进入步骤4(风险扫描)
❌ 保存失败 → 标注"未保存",继续对话,稍后重试
步骤 2:后续增量合并(data_source: context, executor: ai)
- 读取已有记录(信贷系统影像档案)
- 将新信息合并到对应维度,不覆盖、不丢失
- 新增内容标注"新增:",修正内容标注"已更正:"
- 更新保存
对接提示:映射到贵行笔记读取接口(如 read_note),按客户ID获取已有记录后追加更新
✅ 合并成功 → 进入步骤4(风险扫描)
⚠️ 历史记录不可用 → 标注"首次拜访,无历史记录",从头开始记录
步骤 3:信息修正(data_source: user_upload, executor: ai, confirmation: inform)
- 用户说"刚才说错了"或"更正一下"时,定位具体字段修正
- 标注"(已更正)",保留原值
- 不丢失其他内容
✅ 修正成功 → 进入步骤4(风险扫描)
❌ 字段定位失败 → 提示用户明确修正目标
步骤 4:风险信号扫描(data_source: context, executor: ai)
- 每次整理后,主动扫描风险信号维度(第5维度,查阅
references/risk-signal-catalog.md)
- 发现异常时在记录末尾单独以 ⚠️ 标注
- 不得因信息正面就跳过风险扫描
✅ 无风险信号 → 输出"本次拜访未发现明显风险信号"
⚠️ 发现风险信号 → 逐条列出,标注风险类型(经营类/财务类/关联方/法律合规类)
步骤 5:缺失追问(data_source: context, executor: human)
- 检查关键维度空缺
- 优先追问以下顺序:
- 第一优先:风险信号维度(最重要)
- 第二优先:担保物状态(授信决策核心)
- 第三优先:财务线索中缺失的核心指标
- 每轮最多追问1-2个问题,使用
references/visit-memo-templates.md 中的追问话术
⚠️ 强制指令:不得追问宽泛问题(如"还有什么要补充的吗"),必须精准指向缺失维度
步骤 6:不保存模式(data_source: user_upload, executor: ai)
- 用户说"先不保存"或"只看不记"时,仅在对话中展示结构化内容
- 不调用保存工具
- 用户说"现在保存"时,执行步骤1或步骤2
步骤 7:自然交互与结束(data_source: user_upload, executor: ai)
- 用户随时可补充,转换话题时正常响应
- 用户说"记录完了"或"拜访结束"时:
- 输出完整版本
- 提醒用户记录本次成果与下一步约定(第7维度)
- 生成审计日志
✅ 用户确认完成 → 输出最终版本 + 审计日志
⚠️ 用户未确认成果 → 提醒"请补充本次拜访成果与下一步约定"
交互模式 (Interaction Pattern)
模式 D - 对话辅助型(Dialogue-Assisted)
对话阶段
| 阶段 | 触发条件 | 行为 | 退出条件 |
|---|
| 开始 | 用户首次输入拜访信息 | 执行步骤0(数据确认),初始化记录模板 | 模板初始化完成 |
| 中间 | 用户持续补充信息 | 执行步骤1-5(记录→合并→修正→风险扫描→追问) | 用户说"记录完了"或转换话题 |
| 结束 | 用户说"记录完了"/"拜访结束" | 执行步骤7(输出完整版本+审计日志) | 用户确认完成 |
上下文管理 (Context Management)
上下文累积规则:
- 每轮对话累积信息到对应结构化维度,不覆盖历史内容
- 修正时保留原值,标注"(已更正)"
- 上下文窗口满时,自动摘要前3轮内容,保留关键数字和风险信号
上下文重置条件:
- 用户明确说"重新开始记录"
- 切换到另一个客户(客户ID变更)
- 拜访结束并保存后,自动清空当前会话上下文
多轮对话限制:
- 单轮拜访记录最多支持20轮增量更新
- 超过20轮时,提醒用户"当前记录轮次较多,建议先保存当前版本"
输出格式 (Output Format)
本输出可被 credit-due-diligence Skill 和 submit-credit-application Skill 解析使用
使用 assets/visit-memo-template.md 模板。输出必须包含以下7个章节:
| 章节 | 内容 | 下游可解析字段 |
|---|
| 1.企业概况 | 厂区/员工/生产/经营活跃度 | factory_area(string)、employee_count(int)、production_lines(int) |
| 2.财务线索 | 营收/利润/资金/负债/票据 | annual_revenue(number)、gross_margin(percent)、cashflow_status(enum) |
| 3.上下游关系 | 客户/供应商/行业地位/话语权 | top3_customer_concentration(percent)、payment_terms(string) |
| 4.担保物与资产 | 不动产/设备/其他资产/已有抵押 | real_estate_ownership(enum)、existing_mortgage(array) |
| 5.人物印象 | 实控人/财务负责人/其他关键人 | controller_profile(string)、cooperation_level(enum) |
| 6.本次拜访成果 | 目标达成/资料清单/承诺约定 | goals_achieved(bool)、materials_obtained(array) |
| 7.风险信号 | 经营类/财务类/关联方/法律合规类 | risk_signals(array)、risk_level(enum) |
输出要求:
- 每条信息必须标注来源:(企业方口述)/(现场观察)/(CM判断)
- 所有数字必须带单位(万元/亿元/平方米/天)
- 风险信号必须在末尾单独以 ⚠️ 标注,不淹没在正文中
- 最多2个追问,精准指向缺失维度
免责声明:
本记录仅为贷前调查基础材料,不构成审批依据。所有记录须经过客户经理确认后,才能用于后续尽调报告生成。
踩坑记录 (Gotchas)
#1：口述信息与现场观察混淆
- 症状：将客户经理的主观判断误标为客观事实
- 原因：未严格区分“客户说”和“我看到”
- 解决：所有信息必须标注来源——（企业方口述）、（现场观察）、（CM判断）
#2：风险信号被淹没在正文中
- 症状：重要风险信号（如民间融资）混杂在财务线索段落中，不易识别
- 原因：未在记录末尾单独以 ⚠️ 标注
- 解决：每次整理后必须扫描风险信号维度，在末尾单独列出
#3：增量更新时覆盖历史内容
- 症状：新信息替换了旧信息，导致数据丢失
- 原因：未执行“增量合并”规则
- 解决：任何更新必须保留原值，新增内容标注“新增：”，修正内容标注“已更正：”
#4：追问过于宽泛
- 症状：追问“还有什么要补充的吗”，用户不知从何说起
- 原因：未针对具体缺失维度提问
- 解决：使用追问话术参考表，精准指向缺失维度（如“您提到毛利15%，主要成本构成是什么？”）
示例 (Examples)
示例1：首次拜访记录
用户输入：
我刚拜访了明泰铝业，记录一下：
厂区大概50亩，在工业园区内，环境整洁。目测员工100人左右，都在正常生产。
有3条生产线，设备比较新，应该是近3年买的。开工率大概80%。
仓库里原材料和成品都不少，物流车来来往往挺忙。
张总说去年营收大概3亿，今年预计增长20%。毛利15%左右。
主要客户是汽车零部件厂商，前3大客户占比50%。
厂房是自有的，已经抵押给工行贷款2000万。
张总人很务实，对行业很懂行，配合度很高。
AI 输出：
## 拜访记录 — 明泰铝业有限公司
> 记录时间：2026-05-20 14:30 | 拜访人：[待补充] | 拜访类型：首次
### 企业概况
- 厂区面积约50亩，位于工业园区内，环境整洁（现场观察）
- 目测员工约100人，着装规范，工作氛围正常（现场观察）
- 3条生产线，设备较新（近3年购置），开工率约80%（现场观察）
- 库存充足（原材料+成品），物流车辆频繁，经营活跃（现场观察）
### 财务线索
- 年营收约3亿元（2025年），2026年预计增长20%（企业方口述）
- 毛利率约15%（企业方口述）
- 主要成本构成：待补充（企业方口述）
### 上下游关系
- 主要客户：汽车零部件厂商（企业方口述）
- 前3大客户占比50%（企业方口述）
- 主要供应商：待补充
### 担保物与资产
- 厂房自有，已抵押给工行贷款2000万元（企业方口述）
- 设备资产：3条生产线（近3年购置）（现场观察）
### 人物印象
- 实控人张总：性格务实，专业度高（懂行），配合意愿强（CM判断）
### 本次拜访成果
- [待拜访结束后补充]
---
⚠️ 风险信号：本次拜访未发现明显风险信号
❓ 建议追问：
1. 您提到毛利15%，主要成本构成是什么？（原材料/人工/能源占比）
2. 除了工行2000万贷款，还有其他银行授信吗？
示例2：风险信号记录
用户输入：
补充一下，我刚才在厂区看到有几个车间没开工，设备停着。问了一下张总，说是有2条线停了，因为订单不足。
另外，我听说他在民间借了些钱，利息挺高的。
AI 输出：
## 拜访记录 — 明泰铝业有限公司（更新）
> 记录时间：2026-05-20 15:00 | 拜访人：[待补充] | 拜访类型：首次
> 更新说明：新增信息已合并到对应维度
### 企业概况
- 厂区面积约50亩，位于工业园区内，环境整洁（现场观察）
- 目测员工约100人，着装规范，工作氛围正常（现场观察）
- 3条生产线，设备较新（近3年购置），开工率约80%（现场观察）
- **已更正**：实际开工率约60%（3条线中2条正常运行，1条停机）（现场观察）
- 库存充足（原材料+成品），物流车辆频繁，经营活跃（现场观察）
- **新增**：有2个车间未开工，设备停机，原因：订单不足（企业方口述）
### 财务线索
- 年营收约3亿元（2025年），2026年预计增长20%（企业方口述）
- **风险信号**：订单不足可能影响营收增长预期
- 毛利率约15%（企业方口述）
### 上下游关系
- 主要客户：汽车零部件厂商（企业方口述）
- 前3大客户占比50%（企业方口述）
### 担保物与资产
- 厂房自有，已抵押给工行贷款2000万元（企业方口述）
- 设备资产：3条生产线（近3年购置，2条正常运行）（现场观察）
### 人物印象
- 实控人张总：性格务实，专业度高（懂行），配合意愿强（CM判断）
### 本次拜访成果
- [待拜访结束后补充]
---
⚠️ 风险信号：
1. **经营类风险**：2个车间停工，订单不足（开工率从80%降至60%）
2. **财务类风险**：疑似民间融资（高利息），待核实具体金额和利率
❓ 建议追问：
1. 民间借贷的具体情况？（金额、利率、期限、资金用途）
2. 订单不足的原因？（行业性问题还是企业自身问题）
适用范围限制 (Out of Scope)
本 Skill 不适用于以下场景：
- ❌ 拜访前规划：请使用
pre-visit-plan Skill 生成访前准备报告
- ❌ 授信审批决策：本记录仅为贷前调查基础材料，不构成审批依据
- ❌ 贷后管理报告：请使用贷后管理相关 Skill
- ❌ 正式尽调报告：请使用
credit-due-diligence Skill 生成完整尽调报告
- ❌ 风险评估报告：请使用风险评估相关 Skill
边界说明：
- 本 Skill 专注于现场拜访的实时记录，支持多轮增量更新
- 输出的是结构化笔记，不是正式的尽调报告或审批文件
- 所有记录须经过客户经理确认后，才能用于后续尽调报告生成
